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Dissertação

Seguimento 3D em Tempo Real de Objetos Simples com uma Câmara RGB EVALUATED

Detalhes: Atualmente, algoritmos que obtêm informação 3D de objetos, apresentam uma elevada importância em aplicações de diversas áreas, como por exemplo no desporto, robótica, medicina, entre outros. Neste trabalho, pretende-se melhorar um algoritmo de seguimento monocular baseado num método de regiões utilizando uma câmara RGB. O algoritmo que se pretende melhorar, deriva de um filtro de partı́culas (PF) onde cada partı́cula representa uma hipótese do estado do objeto em 3D, o que permite o uso de modelos de movimento 3D realistas. Porém, a literatura menciona que o filtro de partı́culas usa uma distribuição de importância para propagar as partı́culas bastante limitada, o que facilmente leva a que o filtro degenere e perca o rasto do objeto. Dada a limitação do PF, nesta dissertação é proposto um unscented particle filter (UPF) que obtém uma aproximação à distribuição de importância ótima, ao incorporar uma observação corrente do estado. Apenas a distribuição de importância é diferente, o modelo de observação permanece idêntico, onde um método baseado nas distribuições de cor das regiões interior e exterior da silhueta do objeto é utilizado para calcular a verosimilhança de cada partı́cula. De maneira a comparar o algoritmo proposto com o anterior, ambos são implementados neste trabalho e várias experiências reais e simuladas com um objeto simples são realizadas. Pelos resultados obtidos, os filtros demonstram ter êxito, sendo o UPF mais robusto perante degeneração, diferentes números de partı́culas e diferentes ajustes nas regiões interior e exterior da silhueta do objeto.
Keywords: Seguimento 3D de Objetos, Seguimento Monocular, Método baseado em Regiões, Filtro de Partı́culas, Unscented Particle Filter

Discussão: outubro 6, 2020, 9:0