Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.935


Aluno: Ricardo Luna da Silva
Orientadora: Profa. Veronica Teichrieb
Co-orientador: Prof. João Paulo Silva do Monte Lima  (DC/UFRPE)
Título: Modelagem semântica usando soluções de Realidade Aumentada para 
dispositivos móveis
Data: 29/10/2020
Hora/Local:  9h30 – Virtual – meet.google.com/adi-xyes-sig
Banca Examinadora:
Prof. Hansenclever de França Bassani (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Bruno José Torres Fernandes (UPE / Escola Politécnica de Pernambuco)
Prof. João Paulo Silva do Monte Lima (Departamento de Computação/UFRPE)


RESUMO:

Aplicações de Realidade Aumentada geralmente utilizam uma técnica ou um 
conjunto de técnicas capaz de mapear, analisar, identificar e reconhecer o 
ambiente ao redor do usuário. A informação do espaço físico pode ser 
utilizada para adição de objetos virtuais, mapeamento ou localização no 
meio. A evolução no âmbito da computação, especificamente na perspectiva da capacidade de processamento e desenvolvimento de novas tecnologias, trouxe grandes contribuições para a área de reconstrução 3D, que é utilizada como suporte para Realidade Aumentada. Conhecer uma forma ou conjunto de primitivas geométricas pode ser útil em várias aplicações para compreensão da cena e engenharia reversa. As primitivas são sólidos geométricos (por exemplo, esferas, cilindros e planos) que compõem o objeto ou um conjunto de objetos. Com a evolução do hardware em dispositivos móveis, as possibilidades de uso e informações obtidas em tempo real estão aumentando, permitindo um uso em campos que antes não poderiam ser contemplados. Bibliotecas que utilizam esse tipo de hardware para o desenvolvimento de aplicações de Realidade Virtual  e Realidade Aumentada estão sendo popularizadas. Esse trabalho utilizou nuvens de pontos geradas a partir de uma dispositivo móvel utilizando o ARCore, biblioteca de Realidade 
Aumentada, como entrada para um algoritmo modificado a partir do Efficient 
RANSAC para efetuar a detecção de primitivas. Essa combinação demonstrou resultados significativos para detecção de primitivas como também evidenciou pontos de melhoria.

Palavras-chave: Detecção de formas, Detecção de primitivas, Dispositivos 
móveis.

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