1) As PRODUÇÕES ACADÊMICAS devem ser encaminhadas para o e-mail ri@sibi.ufal.br, juntamente com o Termo de Autorização para a Publicação (assinado).
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membro da banca examinadora e pelo respectivo Coordenador do Curso de Graduação ou Programa de Pós-Graduação.
3) O TERMO DE AUTORIZAÇÃO PARA PUBLICAÇÃO deverá estar preenchido, de acordo com o tipo de produção, assinado pelo(a) autor(a) e enviado por e-mail,
juntamente com o trabalho acadêmico.
OBS 1.: os TCC dos CURSOS DE PEDAGOGIA (Presencial e EaD) do Centro de Educação (CEDU) devem ser enviados, exclusivamente, para os e-mails
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OBS 2.: o tempo de resposta às solicitações enviadas ao RIUFAL é de quatro dias úteis.
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http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/riufal/5568| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Estimativa de postura a partir de imagens de profundidade |
| Autor(es): | Barbosa, Adriano Oliveira |
| Primeiro Orientador: | Morera, Dimas Martínez |
| metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Vieira, Thales Miranda de Almeida |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Siqueira, Marcelo Ferreira |
| Resumo: | Neste trabalho, apresentaremos um método para estimar a postura de uma pessoa a partir de uma imagem de profundidade. Para isso, utilizamos uma abordagem similar à feita por Grest et al. em Nonlinear body pose estimation from depth images, onde se faz uso de uma técnica para encontrar correspondências entre a imagem e o modelo que representará a postura juntamente com uma técnica de otimização não linear. Em nosso trabalho utilizamos a adaptação do algoritmo ICP (Iterative Closest Point) unido ao método dos mínimos quadrados. A construção do modelo é feita automaticamente utilizando o algoritmo de Dijkstra para calcular distância na nuvem de pontos. A aquisição das imagens foi feita utilizando o Kinect. |
| Abstract: | We present a method to estimate the posture of a person from depth images. We use an approach similar to that made by Grest et al. in Nonlinear body pose estimation from depth images, which use a technique to find correspondences between image and the model that will represent the posture with a nonlinear optimization technique. We use the adaptation of ICP (Iterative Closest Point) algorithm attached to the least squares method. Model construction is done automatically using Dijkstra’s algorithm to calculate distance in the point cloud. Image acquisition was performed using Kinect. |
| Palavras-chave: | Imagem de profundidade Estimativa de postura Kinect Algoritmo iteractive Closed Point Mínimos quadrados Depth image Pose estimation ICP Iterative closest point Least squares |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Alagoas |
| Sigla da Instituição: | UFAL |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Matemática |
| Citação: | BARBOSA, Adriano Oliveira. Estimativa de postura a partir de imagens de profundidade. 2019. 28 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) – Instituto de Matemática, Programa de Pós-Graduação em Matemática, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2012. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/5568 |
| Data do documento: | 7-mai-2012 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IM |
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| Estimativa de postura a partir de imagens de profundidade.pdf | 1.95 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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