Melhorando a estimação de pose com o RANSAC preemptivo generalizado e múltiplos geradores de hipóteses

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Gomes Neto, Severino Paulo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação
Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Visão computacional. Estimação de pose. RANSAC preemptivo. GPR
Computer Vision. Pose estimation. Preemptive RANSAC. GPR
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17958
Resumo: The camera motion estimation represents one of the fundamental problems in Computer Vision and it may be solved by several methods. Preemptive RANSAC is one of them, which in spite of its robustness and speed possesses a lack of flexibility related to the requirements of applications and hardware platforms using it. In this work, we propose an improvement to the structure of Preemptive RANSAC in order to overcome such limitations and make it feasible to execute on devices with heterogeneous resources (specially low budget systems) under tighter time and accuracy constraints. We derived a function called BRUMA from Preemptive RANSAC, which is able to generalize several preemption schemes, allowing previously fixed parameters (block size and elimination factor) to be changed according the applications constraints. We also propose the Generalized Preemptive RANSAC method, which allows to determine the maximum number of hipotheses an algorithm may generate. The experiments performed show the superiority of our method in the expected scenarios. Moreover, additional experiments show that the multimethod hypotheses generation achieved more robust results related to the variability in the set of evaluated motion directions
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