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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSouza Neto, Polycarpo-
dc.contributor.authorPereira, Nícolas Silva-
dc.contributor.authorThé, George André Pereira-
dc.contributor.authorSoares, José Marques-
dc.date.accessioned2022-04-06T11:08:24Z-
dc.date.available2022-04-06T11:08:24Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationSOUZA NETO, Polycarpo; PEREIRA, Nicolas da Silva; THE, George André Pereira; SOARES, José Marques. Avaliação quantitativa de desempenho do registro de imagens tridimensionais de faces por meio do algoritmo CP-ICP. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, XXII., 9 a 12 set., 2018, João Pessoa - PB - Brasil. Anais[…], Campinas, Galoá, v.1, n. 1 (2019): CBA2018.pt_BR
dc.identifier.issn2525-8311-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/64880-
dc.description.abstractIn 3D face reconstruction applications, an important issue is the matching between di erent samples of a given face.This is a point cloud registration task and is traditionally solved using the Iterative Closest Point (ICP) algorithm. In order to improve the e ciency of this technique, in this article we propose a preprocessing step to the ICP algorithm. We check the quality of the registration using as metrics the RMSE (Root Mean Square Error) measure, measures derived from the rotation matrix output by ICP, as well as measures based on both the SSIM (Structural Similarity Index) and entropy . Our experiments were carried out on a set of 3D data of faces and considered both rigid and non-rigid registration scenarios.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Automática (SBA) - https://www.sba.org.br/; Galoá Science - https://galoa.com.br/ - ttps://cba2018.galoa.com.br/pt_BR
dc.subjectRegistro de nuvens de pontospt_BR
dc.subjectIterative closest pointpt_BR
dc.subjectFaces 3Dpt_BR
dc.subjectCorpos não rigidospt_BR
dc.subjectSubamostragem de nuvens de pontospt_BR
dc.titleAvaliação quantitativa de desempenho do registro de imagens tridimensionais de faces por meio do algoritmo CP-ICPpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrEm aplicações de reconstrução de face 3D, uma questão importante é a correspondência entre diferentes amostras de uma dada face. Esta é uma tarefa de registro de nuvem de pontos e é tradicionalmente resolvida usando o algoritmo Iterative Closest Point (ICP). Além de melhorar a eficiência desta técnica, neste artigo propomos uma etapa de pré-processamento para o algoritmo ICP. Verificamos a qualidade do registro usando como métricas a medida RMSE (Root Mean Square Error), medidas derivadas da matriz de rotação gerada pelo ICP, bem como medidas baseadas tanto no SSIM (Structural Similarity Index), quanto na entropia. Nossos experimentos foram realizados em um conjunto de dados 3D de faces e consideraram cenários de registro rígidos e não rígidos.pt_BR
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