Alinhamento imagem-modelo baseada na visão estereo de regiões planares arbitrarias

Orientador: Clesio Luis TozziTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoDoutorad

MELHORIA DO PROCESSO DE CORREÇÃO GEOMÉTRICA DE IMAGENS CBERS-CCD PELO USO DE AMOSTRAS GEORREFERENCIADAS CLASSIFICADAS

As imagens da série de satélites CBERS são distribuídas gratuitamente, mas para que seja possível utilizá-las, é necessário aplicar um método de correção geométrica. É proposta uma melhoria do processo de correção automática de forma a selecionar as melhores amostras de referência a partir das quais é possível definir pontos de controle usados para o cálculo dos parâmetros do modelo usado na correção. Para demonstrar a eficácia, o método proposto é aplicado em um conjunto de imagens CBERS usando as amostras de imagens selecionadas

Algoritmos de Shape from Shading e aplicação para casos com posições de fonte de luz e observador coincidentes

Orientador: Clesio Luis TozziDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho trata o problema de reconstrução tridimensional a partir de um sistema monocular de captura de imagens. Especificamente, o problema de Shape from Shading, reconstrução tridimensional a partir de imagens de sombreamento, é tratado na forma de um revisão bibliográfica e de construção de algoritmos para se resolver um caso específico onde as posições da fonte de luz e da câmara coincidem e estão próximas do objeto. Dois métodos de Shape from Shading são implementados, um deles é baseado em otimização e o outro é baseado em expansão de curvas. A fim de aplicar a técnica em imagens de endoscopia, alguns problemas práticos são solucionados, como a correção da distorção da imagem e a remoção do componente especular de reflexão. A remoção da reflexão especular se faz através de um filtro baseado no modelo dicromático de reflexão. Considerando-se a recuperação da forma, resultados satisfatórios são obtidos, tanto para imagem sintéticas quanto para imagem de objetos reaisAbstract: The subject of this work is the solution of the 3d reconstruction problem from a single shading image captured by a monocular system. More specifically, the Shape from Shading problem is addressed. A bibliographic review and the implementation of algorithms to solve the specific case in which the camera and light source positions are coincident and close to the object are presented. Two of the Shape from Shading methds described were implemented, one based on optimization and the other based on curve expansion. In order to test the application of the technique in endoscope images, some practical problems were addressed: the correction of image distortion and the removal of the specular component of reflection, using the dichromatic reflection model. Considering the shape reconstruction, the obtained results for synthetic real objects images were all satisfactoryMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétric

An Architecture Based on Constraints for Augmented Shared Workspaces

Abstract – Augmented shared workspaces are an instance of augmented reality which move the collaborative work from the desktop to the real workplace, enabling higher interaction level with coworkers and allowing implementation of advanced techniques of human-machine interfaces. In this paper, we advocate the employment of a constraint system as the document model (or program) for the implementation of augmented reality applications. We show that constraint technology is synergistic with augmented reality and collaborative work in many aspects. An architecture model based on agents and constraints is then proposed. Our point of view is supported by the observation of this technology being employed in Computer Graphics and Human-Computer Interaction research and the implementation of typical cases

Toward 3D Reconstruction of Endoscope Images Using Shape from Shading

Abstract – The 3D Reconstruction problem from a single endoscope image of a smooth object is studied in the context of the Shape from Shading methods and considering a single light source at the camera projection center. Based on a curve expansion Shape from Shading algorithm, a spherical projection model for the endoscope camera and a dichromatic model for the surface reflectance, an approach to solve practical problems, namely the endoscope image distortion and the removal of the image specular reflection component, is presented. Results obtained from application of this approach to synthetic and real images are presented

MELHORIA DO PROCESSO DE CORREÇÃO GEOMÉTRICA DE IMAGENS CBERS-CCD PELO USO DE AMOSTRAS GEORREFERENCIADAS CLASSIFICADAS

As imagens da série de satélites CBERS são distribuídas gratuitamente, mas para que seja possível utilizá-las, é necessário aplicar um método de correção geométrica. É proposta uma melhoria do processo de correção automática de forma a selecionar as melhores amostras de referência a partir das quais é possível definir pontos de controle usados para o cálculo dos parâmetros do modelo usado na correção. Para demonstrar a eficácia, o método proposto é aplicado em um conjunto de imagens CBERS usando as amostras de imagens selecionadas

Orbital image correction for multiple models of geometric transformations

This paper describes a method for geometric correction of orbital images supporting multiple models of geometric transformations. It is based on a previous method and represents a step forward by incorporating a new form of combining spectral information with the information from the geometric deformation between a pair of images. From this point it is possible to define homologous points used for the correction of geometry and positioning.Pages: 7448-745

High-Cardinality Categorical Attributes and Credit Card Fraud Detection

Credit card transactions may contain some categorical attributes with large domains, involving up to hundreds of possible values, also known as high-cardinality attributes. The inclusion of such attributes makes analysis harder, due to results with poorer generalization and higher resource usage. A common practice is, therefore, to ignore such attributes, removing them, albeit wasting the information they provided. Contrariwise, this paper reports our findings on the positive impacts of using high-cardinality attributes on credit card fraud detection. Thus, we present a new algorithm for domain reduction that preserves the fraud-detection capabilities. Experiments applying a deep feedforward neural network on real datasets from a major Brazilian financial institution have shown that, when measured by the F-1 metric, the inclusion of such attributes does improve fraud-detection quality. As a main contribution, this proposed algorithm was able to reduce attribute cardinality, improving the training times of a model while preserving its predictive capabilities