masterThesis
Sistema neural para reconstrução de superfícies a partir de nuvem de pontos
Registro en:
Lúcia Mendonça Ernesto do Rêgo, Renata; Fausto Ribeiro Araújo, Aluizio. Sistema neural para reconstrução de superfícies a partir de nuvem de pontos. 2006. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2006.
Autor
RÊGO, Renata Lúcia Mendonça Ernesto do
Institución
Resumen
Em uma grande variedade de aplicações existe a necessidade de modelos digitais de
objetos reais, como máquinas, produtos comerciais, esculturas, órgãos humanos, entre outros. O
processo de criação desses modelos a partir de dados do objeto real que ele representa é
chamado de Reconstrução. Neste trabalho é proposto um novo método de reconstrução de
superficies que consiste na combinação de duas redes neurais para gerar uma representação em
malha de triângulos da forma de um objeto a partir de um conjunto de pontos de sua superfície.
O sistema de reconstrução recebe como entrada um conjunto de imagens de secções transversais
de um objeto real ou um objeto sintético. A partir dessas entradas são adquiridos os pontos que
são fornecidos à Rede Neural para a reconstrução da forma do objeto.
Inicialmente o processo de Reconstrução de um modo geral será apresentado
juntamente com algumas das soluções atualmente disponíveis. Em seguida é apresentado o
sistema de Reconstrução desenvolvido, particularmente o novo método proposto para
reconstrução de superfícies. Por fim são apresentados os experimentos realizados, os resultados
alcançados, e discutidos os aspectos favoráveis e desfavoráveis do algoritmo proposto para
Reconstrução de Superfície, bem como as possibilidades futuras de melhorias para o sistema