Calibração de câmeras usando redes neutrais

Resumo

Este trabalho apresenta uma nova proposta para calibração de câmeras, dentro do contexto de aquisição de imagens 3-D, utilizando redes neurais do tipo “perceptron back propagation” com camadas ocultas. A principal vantagem do emprego de redes e não ser necessário conhecer os parâmetros intrínsecos das câmeras, tais como foco, distorções além da geometria do sistema. Vários testes foram realizados para se validar a proposta com a utilização de diferentes conjuntos de pontos de teste, números de neurônios e diferentes simulações de câmeras. Por se fazer uso de simulações de câmera, ou seja modelos matemáticos capazes de reproduzir a utilização de câmeras na obtenção das coordenadas dos pontos, e considerando que nos testes simulados não existem erros de aquisição dos pontos, a imprecisão obtida pela rede neural é consequência apenas do resíduo numérico. Nos testes com simulação de erro na aquisição, a rede convergiu e apresentou boa precisão, demonstrando a robustez da técnica empregada