Um algoritmo para filtragem do tronco em nuvem de pontos laser terrestre de árvores de pinus spp.

A varredura laserterrestre vem sendo testada e apontada como alternativa não destrutiva para mensuração de árvores. Variáveis dendrométricas podem ser obtidas a partir de técnicas de modelagem tridimensional. Porém, é necessária a filtragem dos dados para eliminar pontos que não representam a superfície do tronco. Esse trabalho teve como objetivo apresentar uma proposta de algoritmo, baseada em métodos já consolidados na literatura, para filtragem automática da nuvem de pontos do tronco da árvore. O estudo foi conduzido a partir de doze árvores inseridas em um povoamento inequiâneo de Pinusspp. Três estações laser foram utilizadas para o recobrimento de cada árvore. O algoritmo proposto, denominado de Filtro Distância Máxima (Filtro Dmax), realiza a filtragem do tronco de forma iterativa e em seções da nuvem de pontos. Para o melhor desempenho da automatização optou-se por um algoritmo parametrizado. O Filtro Dmax foi testado experimentalmente e os resultados apontaram que as superfícies dos troncos foram efetivamente filtradas até aproximadamente dois terços da altura total das árvores estudadas. A alta densidade de acículas impediu a representação das superfícies dos troncos no terço superior das árvores. A aplicação do Filtro Dmax não alterou as características geométricas dos troncos proporcionando dados à modelagem tridimensional

3D Human Action Recognition Using Spatio-Temporal Motion Templates

Abstract. Our goal is automatic recognition of basic human actions, such as stand, sit and wave hands, to aid in natural communication between a human and a computer. Human actions are inferred from human body joint motions, but such data has high dimensionality and large spatial and temporal variations may occur in executing the same action. We present a learning-based approach for the representation and recognition of 3D human action. Each action is represented by a template consisting of a set of channels with weights. Each channel corresponds to the evolution of one 3D joint coordinate and its weight is learned according to the Neyman-Pearson criterion. We use the learned templates to recognize actions based on χ 2 error measurement. Results of recognizing 22 actions on a large set of motion capture sequences as well as several annotated and automatically tracked sequences show the effectiveness of the proposed algorithm. 1 Introduction and Related Wor