Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.131

Aluno: Lucas Pontes de Albuquerque
Orientador: Prof. Tsang Ing Ren
Co-orientador:
Título: DQ-Mesh: Fotografia 3D com imagem única em dispositivos mobile.
Data: 20/03/2024
Hora/Local: 15:30 – Virtual –  Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Silvio de Barros Melo (UFPE / CIn)
Prof. Manuel Menezes de Oliveira Neto (UFRGS / Instituto de Informática)
Prof. Tsang Ing Ren (UFPE / CIn)


RESUMO:
Apesar do crescente avanço e desenvolvimento de técnicas de aprendizagem 
profunda na construção de modelos 3D utilizando fotografias, ainda é um 
problema bastante desafiador e ainda com certas limitações. Mesmo com as 
constantes melhorias de precisão em técnicas de estimação de profundidade e 
de preenchimento de cor, os trabalhos atuais têm focado em adaptar novas 
arquiteturas à construção das estruturas 3D para renderização. Logo, esses 
métodos podem ter um elevado custo computacional dificultando a 
implementação em dispositivos mobile. Além disso, os métodos com abordagem 
NeRF (Neural Radiance Fields) que possuem o estado da arte em fotografia 3D 
precisam de uma certa quantidade de imagens e posições de câmera para obter 
uma modelagem acurada. Com isso, neste trabalho propomos o DQ-Mesh, que 
consiste em um método de construção de uma estrutura mesh utilizando apenas 
um estimador de profundidade e um modelo de preenchimento de cor. Diferente 
dos métodos no estado da arte, esse método não precisa de treinamento para 
a construção da estrutura 3D, utilizando apenas o mapa de profundidade como 
referência. Assim, o foco das otimizações para embarcar em dispositivos com 
menor capacidade computacional recai sobre os algoritmos de estimação de 
profundidade e preenchimento de cor. Os experimentos em conjuntos de dados 
sintéticos e reais mostram que o desempenho do nosso método proposto tem 
desempenho comparável aos atuais modelos no estado da arte.

Palavras-chave: Fotografia Computacional. Aprendizagem Profunda. Computação 
Gráfica.

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