@MASTERSTHESIS{ 2018:2119336163,
 	title = {Rastreamento de objetos 3D em imagens RGB-D usando otimização por enxame de partículas},
 	year = {2018},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7865",
 	abstract = "O termo Realidade Aumentada é usado para especificar os sistemas que possuem a tecnologia de inserir objetos virtuais em cenas reais, permitindo assim aumentar a quantidade de informações presentes no ambiente real original. No resultado final de uma cena filmada com Realidade Aumentada, o grau de naturalidade dessa inserção não está relacionado apenas com a qualidade da renderização dos objetos virtuais, mas também com a precisão com que se conhece a pose dos objetos reais em relação à câmera ao longo da filmagem, isto é, depende também da qualidade do rastreamento desses objetos. Marcadores artificiais, além de facilitar, podem aumentar a qualidade do rastreamento de objetos, porém em algumas situações nem sempre é possível ou desejável inserir manualmente marcadores na cena que vai ser rastreada. A solução adotada tem sido usar características presentes naturalmente nos objetos pertencentes à cena, esse tipo de rastreamento é chamado de rastreamento sem marcadores. Algumas técnicas de rastreamento sem marcadores usam o conhecimento prévio dos objetos que serão rastreados, isso é feito a partir da obtenção antecipada de modelos virtuais desses objetos. Existem diversos métodos de rastreamento a partir de modelos, alguns deles usam algoritmos de busca e otimização como o filtro de partículas ou a otimização por enxame de partículas para avaliar conjuntos de poses candidatas durante o rastreamento, estes métodos têm mostrado resultados muito bons. Ao filmar uma cena com uma câmera digital comum, há sempre a perda de informações, pois, além da amostragem e quantização dos pontos, a representação geométrica de um objeto real no plano de imagem da câmera a cada quadro capturado é sempre em 2D. Contudo, a partir de sensores RGB-D é possível construir nuvens de pontos 3D de uma cena, permitindo assim obter uma representação mais fiel dos pontos pertencentes aos objetos do mundo real. Dessa forma, novas técnicas de rastreamento de objetos 3D que usam características extraídas de nuvens de pontos 3D, antes inacessíveis em imagens 2D, têm sido desenvolvidas, proporcionando algoritmos de rastreamento sem marcadores e com 6 graus de liberdade mais precisos. Com o objetivo de contribuir com as pesquisas atuais relacionadas ao rastreamento sem marcadores de objetos 3D genéricos e com 6 graus de liberdade, este trabalho propõe o uso de otimização por enxame de partículas para lidar com múltiplas hipóteses de pose durante o rastreamento top-down a partir de imagens RGB-D e baseado em modelos. O processamento em GPU foi utilizado no intuito de aprimorar o tempo de execução. A realização de uma série de experimentos revelou uma melhora na precisão obtida pelo método de rastreamento proposto em comparação com outras técnicas baseadas em otimização do estado da arte.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}