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
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