Tese

Local pose estimation of feature points for object based augmented reality (2016)

• Autores:
  • Tokunaga, Daniel Makoto
  • Tori, Romero (Orientador)
• Autor USP: TOKUNAGA, DANIEL MAKOTO - EP
• Unidade: EP
• Sigla do Departamento: PCS
• Assuntos: REALIDADE VIRTUAL; COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
• Agências de fomento:
  • Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Idioma: Português
• Resumo: O uso de objetos reais como meio de conexão entre informações reais e virtuais é um aspecto chave dentro da realidade aumentada. Uma questão central para tal conexão é a estimativa de informações visuo-espaciais do objeto, ou em outras palavras, a detecção da pose do objeto. Diferentes objetos podem ter diferentes comportamentos quando utilizados em interações. Não somente incluindo a mudança de posição, mas também sendo dobradas ou deformadas. Pesquisas tradicionais solucionam tais problemas de detecção usando diferentes abordagens, dependendo do tipo de objeto. Adicionalmente, algumas pesquisas se baseiam somente na informação posicional dos pontos de interesse, simplificando a informação do objeto. Neste trabalho, a detecção de pose de diferente objetos é explorada coletando-se mais informações dos pontos de interesse observados e, por sua vez, obtendo as poses locais de tais pontos, poses que não são exploradas em outras pesquisas. Este conceito da detecção de pose locais é aplicada em dois ambientes de capturas, estendendo-se em duas abordagens inovadoras: uma baseada em câmeras RGB-D, e outra baseada em câmeras RGB e métodos de aprendizado de maquinas. Na abordagem baseada em RGB-D, a orientação e superfície ao redor do ponto de interesse são utilizadas para obter a normal do ponto. Através de tais informações a pose local é obtida. Esta abordagem não só permite a obtenção de poses de objetos rígidos, mas também a pose aproximada de objetos deformáveis.Por outro lado, a abordagem baseada em RGB explora o aprendizado de máquina aplicado em alterações das aparências locais. Diferentemente de outros trabalhos baseados em câmeras RGB, esta abordagem substitui solucionadores não lineares complexos com um método rápido e robusto, permitindo a obtenção de rotações locais dos pontos de interesse, assim como, a pose completa (com 6 graus-de-liberdade) de objetos rígidos, com uma demanda computacional muito menor para cálculos em tempo-real. Ambas as abordagens mostram que a coleta de poses locais podem gerar informações para a detecção de poses de diferentes tipos de objetos.
• Imprenta:
  • Local: São Paulo
  • Data de publicação: 2016
• Data da defesa: 27.06.2016


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Como citar

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• ABNT

  TOKUNAGA, Daniel Makoto. Local pose estimation of feature points for object based augmented reality. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-22092016-110832/. Acesso em: 23 abr. 2024.

• APA

  Tokunaga, D. M. (2016). Local pose estimation of feature points for object based augmented reality (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-22092016-110832/

• NLM

  Tokunaga DM. Local pose estimation of feature points for object based augmented reality [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-22092016-110832/

• Vancouver

  Tokunaga DM. Local pose estimation of feature points for object based augmented reality [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-22092016-110832/

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