Projeto de Computação Gráfica João Paulo Lima

Apresentação em tema: "Projeto de Computação Gráfica João Paulo Lima"— Transcrição da apresentação:

1 Abordagem Híbrida para Rastreamento 3D Monocular em Tempo Real de Objetos Planares Especulares
Projeto de Computação Gráfica João Paulo Lima Grupo de Pesquisa em Realidade Virtual e Multimídia Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Informática

2 Agenda Motivação Metodologia Resultados Conclusões Trabalhos Futuros

3 Motivação Determinar posição e orientação de um objeto em tempo real
Perda de informação devido à reflexão

4 Metodologia Rastreamento baseado em modelo Abordagem híbrida
Por detecção + Recursivo Textura + Aresta Em objetos especulares: Rastreamento baseado em textura Se falhar, rastreamento baseado em aresta Última pose como estimativa

5 Metodologia :: Texture Based

6 Metodologia :: Edge Based
Determinar partes visíveis das arestas do modelo projetado com pose anterior Extensão de OpenGL GL_ARB_occlusion_query

7 Metodologia :: Edge Based
Amostragem das arestas visíveis projetadas Pontos de controle

8 Metodologia :: Edge Based
Para cada ponto de controle Ponto correspondente no gradiente da imagem Algoritmo Moving Edges (ME)

9 Metodologia :: Edge Based
Cálculo da pose Minimização do erro de reprojeção Levenberg-Marquardt

10 Metodologia :: Bibliotecas
VXL (Vision-something-Libraries) ViSP (Visual Servoing Platform) OpenGL

11 Resultados Rastreamento baseado em aresta (~30 fps)

12 Resultados Objetos planares especulares Textura vs Textura + Aresta

13 Conclusões Técnica híbrida para objetos planares especulares foi melhor em alguns casos Rastreamento de objetos planares baseado em aresta não é suficiente Poucas restrições Correspondências errôneas Rastrear objetos não-planares usando aresta apresentou melhores resultados

14 Trabalhos Futuros Múltiplas hipóteses no ME
Correção da detecção de arestas visíveis Uso de estimadores robustos Detecção explícita de arestas Porte para dispositivos móveis

15 Referências I. Gordon e D. G. Lowe, “What and Where: 3D Object Recognition with Accurate Pose”, University of British Columbia A. Comport, E. Marchand, M. Pressigout, and F. Chaumette. “Realtime markerless tracking for augmented reality: the virtual visual servoing framework”. LAGADIC. V. Lepetit e P. Fua, “Monocular Model-Based 3D Tracking of Rigid Objects: A Survey”, CVLAB VXL, ViSP, OpenGL,