SiameseVO-Depth: odometria visual através de redes neurais convolucionais siamesas

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dc.contributor.advisor1Laureano, Gustavo Teodoro
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4418446095942420eng
dc.contributor.referee1Laureano, Gustavo Teodoro
dc.contributor.referee2Soares, Anderson da Silva
dc.contributor.referee3Coelho, Clarimar José
dc.creatorSantos, Vinícius Araújo
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8246451406819424eng
dc.date.accessioned2018-11-21T11:06:26Z
dc.date.issued2018-10-11
dc.description.abstractVisual Odometry is an important process in image based navigation of robots. The standard methods of this field rely on the good feature matching between frames where feature detection on images stands as a well adressed problem within Computer Vision. Such techniques are subject to illumination problems, noise and poor feature localization accuracy. Thus, 3D information on a scene may mitigate the uncertainty of the features on images. Deep Learning techniques show great results when dealing with common difficulties of VO such as low illumination conditions and bad feature selection. While Visual Odometry and Deep Learning have been connected previously, no techniques applying Siamese Convolutional Networks on depth infomation given by disparity maps have been acknowledged as far as this work’s researches went. This work aims to fill this gap by applying Deep Learning to estimate egomotion through disparity maps on an Siamese architeture. The SiameseVO-Depth architeture is compared to state of the art techniques on OV by using the KITTI Vision Benchmark Suite. The results reveal that the chosen methodology succeeded on the estimation of Visual Odometry although it doesn’t outperform the state-of-the-art techniques. This work presents fewer steps in relation to standard VO techniques for it consists of an end-to-end solution and demonstrates a new approach of Deep Learning applied to Visual Odometry.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-11-21T11:05:44Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Araújo Santos - 2018.pdf: 14601054 bytes, checksum: e02a8bcd3cdc93bf2bf202c3933b3f27 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-11-21T11:06:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Araújo Santos - 2018.pdf: 14601054 bytes, checksum: e02a8bcd3cdc93bf2bf202c3933b3f27 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-10-11eng
dc.description.resumoOdometria Visual é um importante processo na navegação de robôs baseada em imagens. Os métodos clássicos deste tema dependem de boas correspondências de características feitas entre imagens sendo que a detecção de características em imagens é um tema amplamente discutido no campo de Visão Computacional. Estas técnicas estão sujeitas a problemas de iluminação, presença de ruído e baixa de acurácia de localização. Nesse contexto, a informação tridimensional de uma cena pode ser uma forma de mitigar as incertezas sobre as características em imagens. Técnicas de Deep Learning têm demonstrado bons resultados lidando com problemas comuns em técnicas de OV como insuficiente iluminação e erros na seleção de características. Ainda que já existam trabalhos que relacionam Odometria Visual e Deep Learning, não foram encontradas técnicas que utilizem Redes Convolucionais Siamesas com sucesso utilizando informações de profundidade de mapas de disparidade durante esta pesquisa. Este trabalho visa preencher esta lacuna aplicando Deep Learning na estimativa do movimento por de mapas de disparidade em uma arquitetura Siamesa. A arquitetura SiameseVO-Depth proposta neste trabalho é comparada à técnicas do estado da arte em OV utilizando a base de dados KITTI Vision Benchmark Suite. Os resultados demonstram que através da metodologia proposta é possível a estimativa dos valores de uma Odometria Visual ainda que o desempenho não supere técnicas consideradas estado da arte. O trabalho proposto possui menos etapas em comparação com técnicas clássicas de OV por apresentar-se como uma solução fim-a-fim e apresenta nova abordagem no campo de Deep Learning aplicado à Odometria Visual.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESeng
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationSANTOS, V. A. SiameseVO-Depth: odometria visual através de redes neurais convolucionais siamesas. 2018. 73 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2018.eng
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/9083
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)eng
dc.publisher.initialsUFGeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)eng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectOdometria visualpor
dc.subjectVisão computacionalpor
dc.subjectDeep learningpor
dc.subjectRedes convolucionais siamesaspor
dc.subjectVisual odometryeng
dc.subjectComputer visioneng
dc.subjectDeep learningeng
dc.subjectSiamese convolutional neural networkeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOeng
dc.titleSiameseVO-Depth: odometria visual através de redes neurais convolucionais siamesaseng
dc.title.alternativeSiameseVO-Depth: visual odometry through siamese neural networkseng
dc.typeDissertaçãoeng

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