Reconhecimento de objetos invariante sob transformações afins
Baseado na extração de características locais utilizando coeficientes de Fourier de projeções radiais e circulares
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O processo do reconhecimento de objetos em imagens digitais é uma aplicação básica da visão computacional e consiste em achar ocorrências de uma imagem modelo numa outra imagem a ser analisada. O processo pode ter limitações quando as imagens apresentarem mudanças de posicionamento câmera/objeto ou efeitos fotométricos. A invariância a pontos de vista é uma qualidade que permite reconhecer um objeto, mesmo que este apresente distorções resultantes de uma transformação em perspectiva causada pela mudança do ponto de vista. Uma abordagem baseada na simulação de pontos de vist...
O processo do reconhecimento de objetos em imagens digitais é uma aplicação básica da visão computacional e consiste em achar ocorrências de uma imagem modelo numa outra imagem a ser analisada. O processo pode ter limitações quando as imagens apresentarem mudanças de posicionamento câmera/objeto ou efeitos fotométricos. A invariância a pontos de vista é uma qualidade que permite reconhecer um objeto, mesmo que este apresente distorções resultantes de uma transformação em perspectiva causada pela mudança do ponto de vista. Uma abordagem baseada na simulação de pontos de vista, chamada ASIFT, foi recentemente proposta no entorno desta problemática. Nosso objetivo neste trabalho é utilizar uma variante da técnica de simulação de pontos de vista em combinação com a técnica de extração dos coeficientes de Fourier de projeções radiais e circulares (FORAPRO). Para propor um algoritmo invariante a pontos de vista, e robusto a padrões repetitivos e baixo contraste.
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