Desarrollo de una aplicación de visión artificial para escanear objetos 3D con cámaras de fotos
Descripción del Articulo
Los métodos tradicionales de escaneo 3D requieren de un contacto físico directo con los objetos a escanear. En algunos casos demandan incluso la rotación y movimiento constante de estos, lo cual representa un riesgo para objetos frágiles como las piezas arqueológicas. Si ignoramos este factor de rie...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/183893 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/21800 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Procesamiento de datos--Tridimensionales Procesamiento de imágenes digitales Visión por computadoras https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 |
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Sipiran Mendoza, Iván AnselmoSumoso Vicuña, Ernie Ludwick2022-03-15T05:32:06Z2022-03-15T05:32:06Z20212022-03-15http://hdl.handle.net/20.500.12404/21800Los métodos tradicionales de escaneo 3D requieren de un contacto físico directo con los objetos a escanear. En algunos casos demandan incluso la rotación y movimiento constante de estos, lo cual representa un riesgo para objetos frágiles como las piezas arqueológicas. Si ignoramos este factor de riesgo podemos causar daños irreparables y frustrar el proceso de documentación de estas. Por otro lado, existen técnicas de escaneo 3D sin contacto - pasivas que no requieren de una interacción directa con los objetos. Es por ello que se propone desarrollar un software que permita escanear piezas arqueológicas usando las técnicas de reconstrucción tridimensional mediante conceptos de visión artificial, aprendizaje de máquina, data augmentation y mallas poligonales. Para lograr nuestro cometido se parte de un set inicial de 962 huacos peruanos pre escaneados proporcionados por el grupo de Inteligencia Artificial PUCP. Con este conjunto de datos se genera una extenso volumen de imágenes los cuales son procesados y utilizados para el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina. Segundo, al obtener unos primeros resultados se propone llevar a cabo la técnica de data augmentation para extender nuestra data disponible, normalizarla, segmentarla y con ello entrenar múltiples modelos bajo 2 experimentos definidos. Todo ello nos permite mejorar los resultados de reconstrucción de objetos 3D considerando la alta variabilidad de huacos peruanos. Finalmente se implementa una interfaz gráfica la cual permite al usuario interactuar con el proyecto desarrollado. En conclusión, se logra desarrollar una herramienta de software que nos permite cargar videograbaciones reales de piezas arqueológicas (bajo ciertos parámetros establecidos), procesar los archivos, visualizar y descargar los resultados obtenidos como mallas poligonales (reconstrucciones 3D almacenados en el computador).spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/pe/Procesamiento de datos--TridimensionalesProcesamiento de imágenes digitalesVisión por computadorashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00Desarrollo de una aplicación de visión artificial para escanear objetos 3D con cámaras de fotosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesis de licenciaturareponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPIngeniero InformáticoTítulo ProfesionalPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e IngenieríaIngeniería Informática41861203https://orcid.org/0000-0002-8766-358170309649612286Hirsh Martínez, LaylaSipiran Mendoza, Ivan AnselmoAlfaro Alfaro, Anali Jesúshttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis20.500.14657/183893oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1838932024-07-08 09:21:49.598http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe |
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Los métodos tradicionales de escaneo 3D requieren de un contacto físico directo con los objetos a escanear. En algunos casos demandan incluso la rotación y movimiento constante de estos, lo cual representa un riesgo para objetos frágiles como las piezas arqueológicas. Si ignoramos este factor de riesgo podemos causar daños irreparables y frustrar el proceso de documentación de estas. Por otro lado, existen técnicas de escaneo 3D sin contacto - pasivas que no requieren de una interacción directa con los objetos. Es por ello que se propone desarrollar un software que permita escanear piezas arqueológicas usando las técnicas de reconstrucción tridimensional mediante conceptos de visión artificial, aprendizaje de máquina, data augmentation y mallas poligonales. Para lograr nuestro cometido se parte de un set inicial de 962 huacos peruanos pre escaneados proporcionados por el grupo de Inteligencia Artificial PUCP. Con este conjunto de datos se genera una extenso volumen de imágenes los cuales son procesados y utilizados para el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina. Segundo, al obtener unos primeros resultados se propone llevar a cabo la técnica de data augmentation para extender nuestra data disponible, normalizarla, segmentarla y con ello entrenar múltiples modelos bajo 2 experimentos definidos. Todo ello nos permite mejorar los resultados de reconstrucción de objetos 3D considerando la alta variabilidad de huacos peruanos. Finalmente se implementa una interfaz gráfica la cual permite al usuario interactuar con el proyecto desarrollado. En conclusión, se logra desarrollar una herramienta de software que nos permite cargar videograbaciones reales de piezas arqueológicas (bajo ciertos parámetros establecidos), procesar los archivos, visualizar y descargar los resultados obtenidos como mallas poligonales (reconstrucciones 3D almacenados en el computador). |
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Nota importante:
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