Made available in DSpace on 2014-06-12T15:49:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1180_1.pdf: 4635681 bytes, checksum: 25f1c757e25db97fb632051e3a8b9711 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Técnicas de realidade aumentada dependem da recuperação de informações da câmera virtual a cada quadro de uma sequência de imagens para corretamente associar informações 3D às cenas reais, comumente conhecida como rastreamento 3D. Neste contexto, esta dissertação introduz uma técnica de rastreamento 3D baseado em textura através de uma variação da técnica clássica Interest Point Based (IPB) associada à abordagem de filtro de partículas. Ela foi desenvolvida para possibilitar o rastreamento robusto de objetos texturizados. O algoritmo possui desempenho promissor apesar de ainda precisar de otimizações para atingir restrições de tempo-real podendo ser usado em diferentes cenários de realidade aumentada. Três implementações de referência da técnica IPB foram implementadas e analisadas (Spatial IPB, Temporal IPB e Spatial Temporal IPB), e comparações de desempenho e precisão apontaram os caminhos a seguir. Foram realizados testes com casos sintéticos e reais, e as variações do IPB bem como a abordagem usando Filtro de Partículas obtiveram boa precisão

Submitted by Natalia de Souza Gonçalves (natalia.goncalves@ufpe.br) on 2016-09-28T12:05:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Givanio José de Melo - Rastreamento de objetos de grandes proporções - 2016.pdf: 16669202 bytes, checksum: cdbc131dfb4c4a78c9a942e89fbd9b80 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-28T12:05:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Givanio José de Melo - Rastreamento de objetos de grandes proporções - 2016.pdf: 16669202 bytes, checksum: cdbc131dfb4c4a78c9a942e89fbd9b80 (MD5) Previous issue date: 2016-03-03 / FACEPE / Muitas aplicações necessitam ou se beneficiam de rastreamento de objetos 3D complexos, dentre elas: interfaces de interação, controle robótico e realidade aumentada são exemplos de sistemas que dependem desse tipo de implementação. A construção de um grande estádio de futebol por exemplo, incorpora várias etapas de inspeção visual, medições e controle, que hoje são realizadas de forma artesanal. Processos de produção de maquinários de grande porte como aqueles aplicados à produção de energia eólica, também comuns em estaleiros e indústrias do setor automobilístico e aeroespacial, são exemplos de onde os meios de produção atuais podem se beneficiar significativamente desse tipo de tecnologia. A área de pesquisa em visão computacional visa desenvolver soluções para problemas inerentes a esses processos de forma prática e pouco invasiva, embora o desenvolvimento de técnicas e práticas robustas para estruturas de grandes proporções ainda figure como um ramo inexplorado dessa área de pesquisa. O objetivo dessa dissertação é descrever a pesquisa realizada acerca da área de visão computacional com foco em rastreamento de objetos 3D e propor uma abordagem específica para aplicação em grandes estruturas. A mesma foi, portanto, concebida pela investigação, experimentação e análise de aplicação das técnicas de rastreamento 3D baseado em modelos, com ênfase na comparação dessas técnicas de acordo com o cenário de aplicação, focando no desenvolvimento do rastreamento dedicado a grandes estruturas. Conceitos de visão computacional, processamento digital de imagem e especificamente técnicas de rastreamento baseadas em imagens digitais e modelos tridimensionais são contextualizados nessa dissertação, além de propor uma nova abordagem de rastreamento baseado em modelo utilizando descritores de caracteristicas visuais, e rastreamento baseado em detecção. Os experimentos realizados e relatados nessa dissertação incluem múltiplos níveis de escala e complexidade de objetos, com o objetivo de avaliar tanto a eficiência das técnicas pré-existentes na literatura, como das técnicas implementadas utilizando a abordagem proposta. Os resultados obtidos evidenciam as diferenças existentes entre as abordagens de rastreamento baseado em modelo, de acordo com o tipo, quantidade e qualidade da informação utilizada, como também da técnica de rastreamento selecionada, por fluxo óptico ou por detecção. / Many applications can take benefit of 3D object tracking to be performed. Interaction interfaces, robotic control and augmented reality figure in this conjecture and depend on this kind of implementation. The building process of a big soccer stadium, for instance, includes various steps in visual inspection, measures and quality control, which one currently makes without assistance. Some means of production that can achieve gains using this technology are wind power generation, shipbuilding, car manufacturing, aircraft and aeroespacial building. Computer vision research aims to create new solutions for typical problems of these processes, in practical and non-invasive ways. Anyway, the tracking of big structures still figures as a non-explored branch of computer vision. The main objective for this master thesis is to report the research in computer vision, focusing in 3D object tracking, and propose a new specific approach for big object tracking applications. This master thesis was conceived by examination, experimentation and application analysis over 3D model based tracking applications, in order to compare the implementations in different scenarios and contribute to big structure tracking branch’s development. Inside this text is presented and discussed the basis of digital image processing and computer vision, specifically, this work focuses in 3D model based techniques to track real world objects in camera images. As the main contribution, a new approach is proposed for model based tracking using feature descriptors and tracking by detection. The tests presented, include multi-scale and multi-complexity objects in order to evaluate both, literature and proposed approaches, under the effectiveness aspect. The results obtained show clear differences between approaches in model based tracking, according to information (type, quantity, quality) and tracking basis (optical flow or tracking by detection).