Método robusto à oclusão para rastreamento 6-DOF de objetos em imagens RGB-D com otimização por enxame de partículas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: SANTOS JÚNIOR, José Guedes dos
Orientador(a): TEICHRIEB, Veronica
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46106
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 acurados 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 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.
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Nos últimos anos, vários trabalhos contribuíram para a melhoria dessas técnicas, apresentando métodos acurados 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 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.Visual trackers can be used to determine the trajectories of rigid 3D objects with 6 degrees of freedom in real-time. This functionality is required for many types of applications, such as augmented reality or robotics, and its efficiency is commonly related to the accuracy, robustness to failure and time performance of these trackers. In the last years, several works contributed to the improvement of these techniques, presenting accurate methods that are executed in real-time, among which stand out optimization-based, learning-based, and hybrid methods, that is, that use optimization and learning cooperatively. In this context, the present work proposes several improvements in the tracking with 6 degrees of freedom of arbitrary 3D objects that uses particle swarm optimization. Among them, stand out: the improvement of the fitness function using the harmonic mean of 3d coordinate, color and normal vector of the points; the region of interest dynamic selection in the scene point cloud; filtering of the visible model points considering self-occlusion and occlusion by other objects in the scene; calculating solution subspace boundaries at runtime observing the target object inertia; filtering of the poses from the found trajectory in real-time and the implementation of the particle swarm optimization completely in GPU. Experiments have shown that such changes led to improvements in accuracy, robustness and execution time of the technique. When compared to a state-of-the-art learning-based technique, the tracker proposed in this thesis was, on average, 19.3% and 16.3% more accurate with respect to translation and rotation errors, respectively, and presented 78.4% less tracking fails. The proposed tracker was also 5 − 17 times faster than an existing particle swarm optimization-based technique.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessMídia e interaçãoOtimizaçãoMétodo robusto à oclusão para rastreamento 6-DOF de objetos em imagens RGB-D com otimização por enxame de partículasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPECC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46106/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46106/3/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD53ORIGINALTESE José Guedes dos Santos Júnior.pdfTESE José Guedes dos Santos Júnior.pdfapplication/pdf15351320https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46106/1/TESE%20Jos%c3%a9%20Guedes%20dos%20Santos%20J%c3%banior.pdf248edbc1c6076988216386ba5f53d5deMD51TEXTTESE José Guedes dos Santos Júnior.pdf.txtTESE José Guedes dos Santos Júnior.pdf.txtExtracted texttext/plain266332https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46106/4/TESE%20Jos%c3%a9%20Guedes%20dos%20Santos%20J%c3%banior.pdf.txt1883fd628ea35a7d3bc0b2b034978882MD54THUMBNAILTESE José Guedes dos Santos Júnior.pdf.jpgTESE José Guedes dos Santos Júnior.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1234https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/46106/5/TESE%20Jos%c3%a9%20Guedes%20dos%20Santos%20J%c3%banior.pdf.jpg37183c1733412b3c37e7b75f8af44991MD55123456789/461062022-09-02 02:27:10.033oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212022-09-02T05:27:10Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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