Dissertação

Identifying 3D objects: Descriptors for pointclouds EVALUATED

O problema de classificação de objectos surgiu como um problema principal em visão por computador, e tem aumentado em importância ao longo dos ùltimos anos. Para melhorar maneiras de classificar objects, foram desenvolvidos dois descritores que foram usados para classificar diferentes objectos vistos por uma câmara de profundidade e o seu desempenho foi comparado. Usando uma câmara Kinect, foram obtidas nuvens de pontos, que foram usadas para identificar e classificar objectos em si contidos. Demonstra-se que um descritor simples mas rápido muitas vezes chega quando o número de objectos a ser reconhecidos é pequeno, mas à medida que o tamanho da amostra cresce, falha, e um descritor mais forte e computacionalmente intensivo é necessário. Esse descritor mais pesado funciona correlacionando histogramas compreendidos de ângulos pertencentes a normais a superfícies dos objectos a serem classificados, retornando resultados melhores e diferencia entre objectos diferentes com maior precisão. Este último descritor mostra resultados promissores quando comparado com o primeiro.
Classificação de objectos, Câmara Kinect, Nuvem de pontos, Descritores

Novembro 25, 2019, 9:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Manuel Ricardo De Almeida Rodrigues Marques

Polo IST-ISR (CC. 1601)

Investigador

ORIENTADOR

João Paulo Salgado Arriscado Costeira

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado