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Defesa de Tese de Doutorado Nº 204: "Object Detection and Pose Estimation from Natural Features Using Consumer RGB-D Sensors: Applications in Augmented Reality"

O aluno João Paulo Silva do Monte Lima irá defender seu trabalho dia 7 de março, às 8h, no Auditório Início: 07/03/2014 às 08:00 Término: 07/03/2014 às 12:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº  204
 
Aluno: João Paulo Silva do Monte Lima
Orientadora: Profa Veronica Teichrieb
Título: Object Detection and Pose Estimation from Natural Features Using Consumer RGB-D Sensors: Applications in Augmented Reality
Data: 07/03/2014
Hora/Local:  8:00h – Auditório do CIn
Banca Examinadora:
Prof. Silvio de Barros Mello (CIn / UFPE
Prof. Carlos Alexandre Barros de Mello (CIn / UFPE)
Prof. Eric Marchand  (Project LAGADIC / INRIA Rennes Bretagne-Atlantique)
Prof. Carlos Hitoshi Morimoto  (IME / USP)
Prof. Roberto Marcondes Cesar Junior (IME / USP)
 
RESUMO:
 
Sistemas de Realidade Aumentada são capazes de realizar registro 3D em tempo real de objetos virtuais e reais, o que consiste em posicionar corretamente os objetos virtuais em relação aos reais de forma que os elementos virtuais pareçam ser reais. Uma maneira bastante popular de realizar esse registro é usando rastreamento e detecção de objetos baseados em vídeo a partir de marcadores fiduciais planares. Outra maneira de sensoriar o mundo real usando vídeo é utilizando características naturais do ambiente, o que é mais complexo que usar marcadores planares artificiais. Entretanto, rastreamento e detecção de características naturais é mandatório ou desejável em alguns cenários de aplicação de Realidade Aumentada. O rastreamento e a detecção de objetos a partir de características naturais pode fazer uso de um modelo 3D do objeto obtido a priori. Se tal modelo não está disponível, ele pode ser adquirido usando reconstrução 3D, por exemplo. Nesse caso, um sensor RGB-D pode ser usado, que se tornou nos últimos anos um produto de fácil acesso aos usuários em geral. Ele provê uma imagem em cores e uma imagem de profundidade da cena e, além de ser usado para modelagem de objetos, também pode oferecer informações importantes para a detecção e o rastreamento de objetos em tempo real.
Nesse contexto, o trabalho proposto neste documento tem por finalidade investigar o uso de sensores RGB-D de consumo para detecção e estimação de pose de objetos a partir de características naturais, com o propósito de usar tais técnicas para desenvolver aplicações de Realidade Aumentada. Dois métodos baseados em retificação auxiliada por profundidade são propostos, que transformam características extraídas de uma imagem em cores para uma vista canônica usando dados de profundidade para obter uma representação invariante a rotação, escala e distorções em perspectiva. Enquanto um método é adequado a objetos texturizados, tanto planares como não-planares, o outro método foca em objetos planares não texturizados. Avaliações qualitativas e quantitativas dos métodos propostos são realizadas, mostrando que eles podem obter resultados melhores que alguns métodos existentes para detecção de estimação de pose de objetos, especialmente ao lidar com poses oblíquas.
 
Palavras-chave: Realidade Aumentada, Rastreamento de Características Naturais, Visão Computacional, Sensor RGB-D 
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