Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14075

Compartilhe esta página

Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorTEICHRIEB, Veronica-
dc.contributor.authorPADILHA, Arthur de Lima-
dc.date.accessioned2015-05-26T17:01:53Z-
dc.date.available2015-05-26T17:01:53Z-
dc.date.issued2015-03-13-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14075-
dc.description.abstractEm Realidade Aumentada funcional o objetivo principal é ajudar os observadores com a execução de tarefas através de uma percepção melhorada da cena aumentada. Este trabalho aplica uma técnica de visualização bastante utilizada, conhecida como Ghosting, para melhorar a percepção de profundidade em cenas de Realidade Aumentada. Técnicas de visão computacional e processamento de imagens são usadas para extrair as características naturais em cenas reais para, em seguida, decidir a quantidade de transparência que será aplicada em cada pixel do objeto virtual, e assim, gerar o efeito de ghosting quando misturar o objeto virtual na cena real. Um objeto em movimento em uma cena real chama bastante atenção do observador. Assim, espera-se que, quando um objeto em movimento passar na frente de um objeto aumentado, a informação visual do objeto real se mantenha, para que a visualização de informações naturais, e importantes da cena, não sejam perdidas. Por isso, a principal contribuição deste trabalho é a inclusão de uma técnica de detecção de movimento na etapa de análise de características da cena do pipeline da técnica de Ghosting. A avaliação qualitativa realizada com diversos usuários mostrou que os estudos de caso, em ambientes internos e externos, abordados neste trabalho, proporcionaram uma melhor percepção de profundidade da cena de Realidade Aumentada, pois preserva as informações mais relevantes para a correta percepção do ambiente pelo usuário.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectGhostingpt_BR
dc.subjectRealidade Aumentadapt_BR
dc.subjectOclusãopt_BR
dc.subjectMovimentopt_BR
dc.subjectTransparênciapt_BR
dc.subjectVisualizaçãopt_BR
dc.subjectMapa de Saliênciapt_BR
dc.titleTécnica de ghosting baseada na detecção de movimentos para tratamento de oclusão em realidade aumentadapt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.publisher.initialsUFPE-
dc.publisher.countryBrasil-
dc.degree.levelmestrado-
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao-
dc.description.abstractxFunctional Augmented Reality realism focuses on helping users with tasks execution through an enhanced perception of the augmented scene. This work applies a common visualization technique, Ghosting, to improve depth perception in Augmented Reality scenes. Computer Vision and Image Processing techniques are used to extract natural features from a real scene, which will guide the assignment of transparency to each pixel of the virtual object, and provide the ghosting effect while blending the virtual object into the real scene. A moving objet in a real scene catches user attention. So, it's expected that natural and important visual information of the scene don't get occluded when the moving object passes over it. Because of that, the main contribution of this work is the inclusion of a motion detection technique to the scene feature analysis step, into the Ghosting technique pipeline. The qualitative evaluation showed that the user's studies of this work, in indoor and outdoor environments, using the proposed technique leaded to a better depth perception of the augmented scene, because it preserves the most relevant information for correct user's perception of the scene.-
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Dissertação Mestrado Arthur de Lima Padilha 2015.pdf4,02 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Este arquivo é protegido por direitos autorais



Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons