Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 541

Aluno: José Guedes dos Santos Júnior
Orientadora: Profa. Veronica Teichrieb
Co-orientador: João Paulo Silva do Monte Lima (UFRPE/Departamento de Computação)
Título: Método Robusto à Oclusão para Rastreamento 6-DOF de Objetos em 
Imagens RGB-D com Otimização por Enxame de Partículas
Data: 17/02/2022
Hora/Local: 15h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:

Prof. Silvio de Barros Melo (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Cleber Zanchettin (UFPE / Centro de Informática)
Prof. João Paulo Papa (UNESP / Departamento de Computação)
Prof. Cláudio Rosito Jung (UFRGS / Instituto de Informática)
Prof. Péricles Barbosa Cunha de Miranda (UFRPE / Departamento de Computação)

RESUMO:

Rastreadores visuais podem ser usados para determinar a trajetória de 
objetos 3D rígidos com 6 graus de liberdade em tempo real. Essa 
funcionalidade é necessária para vários tipos de aplicações, como em 
realidade aumentada ou robótica, e sua eficiência muitas vezes está 
relacionada com a acurácia, a robustez a falha e o desempenho de tempo 
desses rastreadores. Nos últimos anos, vários trabalhos contribuíram para a 
melhoria dessas técnicas, apresentando métodos com boa acurácia que são 
executados em tempo real, dentre os quais se destacam aqueles baseados em 
otimização, baseados em aprendizagem e híbridos, ou seja, que utilizam 
otimização e aprendizagem de forma cooperativa. Neste contexto, o presente 
trabalho propõe melhorias no rastreamento com 6 graus de liberdade de 
objetos 3D arbitrários que usa otimização por enxame de partículas. Dentre 
elas, destacam-se: o aperfeiçoamento da função de aptidão usando média 
harmônica das coordenadas 3D, cor e normais dos pontos; a seleção dinâmica 
da região de interesse na nuvem de pontos da cena; a filtragem dos pontos 
visíveis do modelo considerando a auto-oclusão e a oclusão por outros 
objetos da cena; o cálculo das fronteiras do subespaço de soluções em tempo 
de execução, observando a inércia do objeto alvo; a filtragem de poses em 
tempo de execução a partir da trajetória encontrada; e a implementação da 
otimização por enxame de partículas completamente em GPU. Experimentos 
mostraram que tais mudanças possibilitaram melhorias na robustez a falhas, 
na acurácia e no desempenho de tempo da técnica. Quando comparado com 
métodos presentes no estado da arte, o rastreador proposto nessa proposta 
de tese foi, em média, 19,3% e 16,3% mais acurado em relação aos erros de 
translação e rotação, respectivamente, e apresentou um número de falhas 
78,4% menor. O rastreador proposto ainda foi de 5 a 7 vezes mais rápido que 
uma técnica existente baseada em otimização por enxame de partículas.

Palavras-chave: Rastreamento de Objetos 3D, Otimização por Exame de 
Partículas, Imagens RGB-D

Comentários desativados