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  1. 1. Extração de pontos de interesse de imagens utilizando o algoritmo SIFT no ambiente Android Duílio Campos Sasdelli (duilio@dcc.ufmg.br) Orientador: Fernando Magno Quintão Pereira Co-Orientador: David Menotti
  2. 2. Proposta (1/2)  Motivação Inicial: Turismo 2
  3. 3. Proposta (2/2)  Solução:  Utilizar técnicas de visão computacional para casamento de objetos:  SIFT: Detecção de Pontos de Interesse  RANSAC: Casamento dos Pontos Encontrados  Metodologia:  Implementação do SIFT (Scale Invariant Feature Transform) em um Ambiente Móvel Android 3
  4. 4. Metodologia (1/6)  SIFT: Scale-Invariant Feature Transform  Detecta Pontos de Interesse em Imagens: 4
  5. 5. Metodologia (2/6)  O que são Pontos de Interesse?  São pontos que melhor descrevem características de uma imagem  Apresentam:  Posição bem definida  Estabilidade  Agrupam informação  São utilizados nas etapas posteriores da detecção de objetos em imagens 5
  6. 6. Metodologia (3/6)  Por que usar o SIFT?  Mesmo objeto apresenta variações em diferentes imagens. 6
  7. 7. Metodologia (4/6)  Por que usar o SIFT? 7
  8. 8. Metodologia (5/6)  O Ambiente Android  Sistema operacional da Google para Smartphones  Utiliza uma versão modificado do Kernel Linux  Desenvolvimento de aplicativos:  Linguagem Java  Google oferece amplo suporte e documentação  SDK completo: bibliotecas, depurador e emulador 8
  9. 9. Metodologia (6/6)  Desenvolvimento do Sift no Android é desafiante:  Grande gasto de memória  Processamento pesado  Soluções:  Simplificar o algoritmo  Otimizar funções custosas  Adaptar algumas funções 9
  10. 10. Aplicação (1/3)  Turismo  (1) Usuário captura imagem  (2) Pontos de Interesse  (3) Informações sobre a imagem 2 1 3 10
  11. 11. Aplicação (2/3)  Turismo: Redução da carga na rede PNG: 1.5Mb Pontos de Interesse: 700Kb 11
  12. 12. Aplicação (3/3)  Outras aplicações 12
  13. 13. Resultados  O que já está pronto? 13
  14. 14. Dúvidas 14

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