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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Um método escalável para recuperação de objetos 3D utilizando árvore de vocabulário
Autor(es): Sá, Guilherme Neri Bustamante
Primeiro Orientador: Thielo, Marcelo Resende
Resumo: Interpretar uma cena, do ponto de vista computacional, geralmente se resume a interpretar e classificar seus elementos, percebendo como eles estão organizados pelo cenário. Essa ação é feita através do reconhecimento dos modelos apresentados como entrada por um sistema que faz a busca por modelos semelhantes em um banco de dados. Esse processo é chamado de recuperação de modelos, sendo que a correspondência e a indexação geralmente fazem parte desse processo. Embora a tecnologia tenha se desenvolvido, a interpretação robusta de cenas do ambiente ainda é um desafio para a computação em geral, dificultando áreas que utilizam da Visão Computacional, como por exemplo a Robótica. Levando em consideração a necessidade de novos algoritmos para a recuperação de formas, este trabalho objetiva aprofundar os estudos na área de Visão Computacional, propondo um novo algoritmo capaz de fazer a recuperação de formas tridimensionais em grandes bancos de dados. Embora os critérios de similaridade sejam importantes, a indexação das características para a busca de objetos semelhantes também tem a sua importância e impacta diretamente em velocidade e qualidade para o problema. Por este motivo, o foco deste trabalho é propor um novo método para a recuperação de modelos tridimensionais, utilizando a estrutura de dados chamada árvore de vocabulários, que apresenta resultados significativos na literatura para consultas por modelos bidimensionais. Neste trabalho, o método é apresentado de forma detalhada e é implementado através de um algoritmo. Os resultados obtidos por este algoritmo são apresentados e analisados utilizando bases de dados e métricas, os quais foram empregados em trabalhos anteriores. O método apresenta resultados promissores, porém com grande espaço para melhorias.
Abstract: Interpreting a scene from the computational perspective, usually is summarized by the interpretation and classification of its elements, realizing how they are organized by the scenario. This is done by recognizing the models presented as the input to a system that looks for similar models in a database. This process is named models retrieval, where matching and indexing are usually part of the process. Although technology has developed, the robust interpretation of scenes from the environment is still a challenge for computers in general, hindering areas that use Computer Vision, such as Robotics. Given the need for new shapes retrieval algorithms, this work aims to deepen the studies in the area of Computer Vision, proposing a new algorithm capable of recovering threedimensional shapes in large databases. Although the similarity criteria are important, the indexing of characteristics for the search of similar objects also have their importance and directly impacts the speed and quality of the problem. For this reason, the focus of this work is to propose a new method for the retrieval of three-dimensional models, using the data structure called vocabulary tree, which presents significant results in the literature for queries by two-dimensional models. In this work, the method is presented in detail and is implemented through an algorithm. The results obtained by this algorithm are presented and analyzed using databases and metrics, which were used in previous works. The method presents promising results, but with large room for improvement.
Palavras-chave: Ciência da computação
Visão computacional
Modelos 3D
Base de dados
Recuperação de dados (Computação)
Computer science
Computer vision
3D models
Data base
Data recovery (Computing)
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Alegrete
Citação: SÁ, Guilherme Neri Bustamante. Um método escalável para recuperação de objetos 3D utilizando árvore de vocabulário. Orientador: Marcelo Resende Thielo. 2019. 77 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Pampa, Curso de Ciência da Computação, Alegrete, 2019.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/4785
Data do documento: 29-Nov-2019
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