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Previous issue date: 2014-02-27 / The camera motion estimation represents one of the fundamental problems in Computer
Vision and it may be solved by several methods. Preemptive RANSAC is one of them,
which in spite of its robustness and speed possesses a lack of flexibility related to the requirements
of applications and hardware platforms using it. In this work, we propose an
improvement to the structure of Preemptive RANSAC in order to overcome such limitations
and make it feasible to execute on devices with heterogeneous resources (specially
low budget systems) under tighter time and accuracy constraints. We derived a function
called BRUMA from Preemptive RANSAC, which is able to generalize several preemption
schemes, allowing previously fixed parameters (block size and elimination factor)
to be changed according the applications constraints. We also propose the Generalized
Preemptive RANSAC method, which allows to determine the maximum number of hipotheses
an algorithm may generate. The experiments performed show the superiority of
our method in the expected scenarios. Moreover, additional experiments show that the
multimethod hypotheses generation achieved more robust results related to the variability
in the set of evaluated motion directions / A estima??o de pose/movimento de c?mera constitui um dos problemas fundamentais na
vis?o computacional e pode ser resolvido por v?rios m?todos. Dentre estes m?todos se
destaca o Preemptive RANSAC (RANSAC Preemptivo), que apesar da robustez e velocidade
apresenta problemas de falta de flexibilidade em rela??o a requerimentos das aplica??es
e plataformas computacionais utilizadas. Neste trabalho, propomos um aperfei?oamento
da estrutura do Preemptive RANSAC para superar esta limita??o e viabilizar sua
execu??o em dispositivos com recursos variados (enfatizando os de poucas capacidades)
atendendo a requisitos de tempo e precis?o diversos. Derivamos do Preemptive RANSAC
uma fun??o a que chamamos BRUMA, que ? capaz de generalizar v?rios esquemas de
preemp??o e que permite que par?metros anteriormente fixos (tamanho de bloco e fator
de elimina??o) sejam configurados de acordo com as restri??es da aplica??o. Propomos o
m?todo Generalized Preemptive RANSAC (RANSAC Preemptivo Generalizado) que permite
ainda alterar a quantidade m?xima de hip?teses a gerar. Os experimentos demonstraram
superioridade de nossa proposta nos cen?rios esperados. Al?m disso, experimentos
adicionais demonstram que a gera??o de hip?teses multim?todos produz resultados mais
robustos em rela??o ? variabilidade nos tipos de movimento executados
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/17958 |
| Date | 27 February 2014 |
| Creators | Gomes Neto, Severino Paulo |
| Contributors | CPF:79228860472, http://lattes.cnpq.br/0330924133337698, Santos, Selan Rodrigues dos, CPF:47337761368, http://lattes.cnpq.br/4022950700003347, Cavalcante Neto, Joaquim Bento, CPF:41039181368, http://lattes.cnpq.br/0866205347972203, Teichrieb, Veronica, CPF:64046338091, http://lattes.cnpq.br/3355338790654065, Carvalho, Bruno Motta de |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Sistemas e Computa??o, UFRN, BR, Ci?ncia da Computa??o |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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