Um conjunto de ferramentas para estimar a matriz fundamental em visão computacional

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Palácios, Rodrigo Henrique Cunha
Orientador(a): França, José Alexandre de [Orientador]
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Engenharia elétrica
Matemática
MATLAB (Programa de computador)
Matriz fundamental
MATLAB (Computer program)
Computer vision
Electric engineering - Mathematics
Link de acesso: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/12631
Resumo: Resumo: Na visão binocular, quando o sistema não está calibrado, as informações geométricas das câmeras estão concentradas em uma matriz quadrada de ordem três, conhecida como matriz fundamental Esta torna todas as operações da visão binocular menos complexas e pode ser estimada a partir de um conjunto de correspondências de pontos O presente trabalho apresenta um estudo dos principais pacotes do Matlab aplicados ao ensino, mais especificamente os voltados á visão computacional, além da proposta e implementação de um novo ambiente computacional interativo, para Matlab, que permite a comparação entre os principais métodos para estimar a matriz fundamental Esses métodos são classificados em três tipos: lineares, não-lineares e robustos Por sua vez, a matriz fundamental pode ser estimada por meio de dados sintéticos, configurados pelo próprio usuário e, também, a partir de um conjunto de correspondência de pontos extraídos de imagens fornecidas pelo próprio usuário As etapas envolvidas no processo são apresentadas de forma bastante intuitiva, nas quais é possível escolher os métodos a serem utilizados na estimação, bem como os parâmetros de configuração de cada um dos algoritmos Isto, além de permitir o entendimento dos mesmos, facilita a confrontação dos métodos em termos de exatidão e número de iterações
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