Descriptor 3D para reconocimiento de objetos con cámaras RGB-D

• Autor: Istaña Chipana, Luis Ronald
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Católica San Pablo
• Repositorio: UCSP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/16789
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12590/16789
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Visión computacional; Cámaras RGB-D; Reconocimiento de objetos; Descriptor 3D; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

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.