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Título: Descriptor 3D para reconocimiento de objetos con cámaras RGB-D
Asesor(es): Loaiza Fernández, Manuel Eduardo
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Fecha de publicación: 2020
Institución: Universidad Católica San Pablo
Resumen: En la actualidad, el reconocimiento de objetos en el campo de visión por ordenador, es un reto constante con la finalidad de alcanzar una mayor precisión en el menor tiempo posible. En esta investigación, se propone un nuevo descriptor tridimensional para el aprovechamiento de las cámaras de profundidad de nombre Color Point Pair Feature Light (CPPFL), basado en el descriptor Point Pair Feature (PPF) de Drost et al. (2010). El descriptor propuesto aprovecha la información de color y lo agrupa de un modo más eficaz y ligero que el descriptor Color Point Pair Feature (CPPF) de Choi y Christensen (2016), el cual también usa el color. También se propone una versión alterna llamada Color Point Pair Feature Light Plus (CPPFL+), que se diferencia en el método de creación aprovechando del mismo concepto de agrupación de colores, por lo que gana un "Plus"de velocidad. Este cambio hace que el descriptor sea más eficiente en comparación con anterior, optimizando el proceso de reconocimiento de objetos, esta mejora permite reconocer objetos en tiempo real de 10 fotogramas por segundo o más dependiendo del tamaño del objeto.
Disciplina académico-profesional: Ciencia de la Computación
Institución que otorga el grado o título: Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación
Grado o título: Maestro en Ciencia de la Computación
Jurado: José Eduardo Ochoa Luna; Guillermo Cámara Chávez; Jorge Poco Medina; Rensso Victor Hugo Mora Colque
Fecha de registro: 1-jul-2021



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