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- W1824135633 abstract "O correto estabelecimento de correspondencias entre imagens tomadas de diferentes pontos de vista e um problema fundamental na area de visao computacional, sendo base para diversas tarefas de alto nivel, tais como reconstrucao 3D e analise de movimento. A grande maioria dos algoritmos de rastreamento de caracteristicas nao possui uma incerteza associada a posicao estimada das caracteristicas sendo rastreadas, informacao esta de extrema importância, considerando sua vasta aplicabilidade. Exatamente este o foco principal deste trabalho, onde introduzimos um framework generico que expande algoritmos de rastreamento de tal forma que eles possam propagar tambem informacoes de incerteza. Neste trabalho, por questao de simplicidade, utilizamos o algoritmo de rastreamento de caracteristicas Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) para demonstrar as vantagens do nosso metodo, denominado Unscented Feature Tracking (UFT). A abordagem consiste na introducao de Variaveis Aleatorias Gaussianas (GRVs) para a representacao da localizacao dos pontos caracteristicos, e utiliza a Transformada Unscented com Escala (SUT) para propagar e combinar GRVs. Mostramos uma aplicacao do UFT em um procedimento de bundle adjustment, onde a funcao custo leva em conta a informacao das GRVs, fornecendo melhores estimativas. O metodo e robusto, considerando que identifica e descarta anomalias, que podem comprometer de maneira expressiva o resultado de tarefas que utilizam as correspondencias. Experimentos com sequencias de imagens reais e sinteticas comprovam os beneficios do metodo proposto Abstract" @default.
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