Rodrigo Luis de Souza da Silva
Resumo
Esta tese apresenta uma estrutura para reconhecimento e classificação de objetos em sistemas de Realidade Aumentada (RA). Para realizarmos a tarefa de classificação, foi utilizada uma Rede Bayesiana simples composta de três características: cor, forma e textura. Inicialmente povoa-se a base de dados com os objetos que irão servir como marcadores na cena, associando a cada um deles um objeto virtual que será visualizado posteriormente. Estando povoada a base, pode-se apresentar qualquer um dos objetos previamente armazenados, sendo o sistema capaz de reconhecê-lo e, desta forma, capaz de projetar o objeto associado a ele na posição e orientação correta em relação a câmera. A presente proposta permite o uso de objetos planares de diferentes cores, formas e propriedades de material como marcadores na cena. Após a etapa de reconhecimento, um algoritmo destinado à estimativa de pose baseado na biblioteca ARToolkit é aplicado para encontrar a orientação do objeto real permitindo o registro 3D.
Abstract
This thesis presents a framework for object recognition and classification under an Augmented Reality (AR) Environment. In order to accomplish the task of classification, we use a naïve Bayesian Network composed by three features: color, shape and texture. Initially, the database has to be populated with objects that will be the scene markers, and virtual objects have to be associated with these markers. After these steps, any of the previously recorded objects can be presented and recognized by the system and the associated virtual objects will be projected in the right position and orientation. Our approach allows the use of planar objects with different colors, shape and material properties in order to work as makers around the scene. After the recognition task, an algorithm designed for pose estimation based on the ARToolkit Library is applied in order to find real object orientation, allowing 3D virtual registration.
