Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de una aplicación de visión artificial para escanear objetos 3D con cámaras de fotos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-03-15) Sumoso Vicuña, Ernie Ludwick; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoLos métodos tradicionales de escaneo 3D requieren de un contacto físico directo con los objetos a escanear. En algunos casos demandan incluso la rotación y movimiento constante de estos, lo cual representa un riesgo para objetos frágiles como las piezas arqueológicas. Si ignoramos este factor de riesgo podemos causar daños irreparables y frustrar el proceso de documentación de estas. Por otro lado, existen técnicas de escaneo 3D sin contacto - pasivas que no requieren de una interacción directa con los objetos. Es por ello que se propone desarrollar un software que permita escanear piezas arqueológicas usando las técnicas de reconstrucción tridimensional mediante conceptos de visión artificial, aprendizaje de máquina, data augmentation y mallas poligonales. Para lograr nuestro cometido se parte de un set inicial de 962 huacos peruanos pre escaneados proporcionados por el grupo de Inteligencia Artificial PUCP. Con este conjunto de datos se genera una extenso volumen de imágenes los cuales son procesados y utilizados para el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina. Segundo, al obtener unos primeros resultados se propone llevar a cabo la técnica de data augmentation para extender nuestra data disponible, normalizarla, segmentarla y con ello entrenar múltiples modelos bajo 2 experimentos definidos. Todo ello nos permite mejorar los resultados de reconstrucción de objetos 3D considerando la alta variabilidad de huacos peruanos. Finalmente se implementa una interfaz gráfica la cual permite al usuario interactuar con el proyecto desarrollado. En conclusión, se logra desarrollar una herramienta de software que nos permite cargar videograbaciones reales de piezas arqueológicas (bajo ciertos parámetros establecidos), procesar los archivos, visualizar y descargar los resultados obtenidos como mallas poligonales (reconstrucciones 3D almacenados en el computador).Ítem Texto completo enlazado Integración de imágenes de nubes de puntos obtenidas por drones(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-09-16) Tippe Quintanilla, Percy Kim; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoThe Lidar technology is an environment scanning method that produces point cloud images. In this work we study the use of a Kalman filter to combine point cloud images into a single unified 3D map.Ítem Texto completo enlazado Técnicas de representación y reconstrucción de objetos 3D en el computador: una revisión de literatura(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-18) Sumoso Vicuña, Ernie Ludwick; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoActualmente en el mundo, las tecnologías de escaneo 3D se clasifican en dos grupos: de contacto y sin contacto. El primer grupo se caracteriza por la necesidad de reposar el escáner sobre el objeto (Sreenivasa K. 2003). Este tipo de escáneres representan un riesgo cuando los objetos en cuestión no pueden ser manipulados libremente debido a su fragilidad. Por otro lado, el segundo grupo de tecnologías son mayormente usadas en investigaciones y poseen una amplia variedad de aplicaciones en la industria medicinal y de entretenimiento. Este último grupo a su vez se divide en dos sub-grupos: activos y pasivos (Pears N. 2012). Las tecnologías de escaneo 3D activos se basan en el análisis y medición del tiempo de envío y retorno de una señal hacia el objeto para estimar la posición de la superficie. Por otro lado, las técnicas de escaneo sin contacto-pasivas no necesitan de la manipulación del objeto ni medición de señales ya que aprovechan la luz ambiental. Dentro de las ciencias de la computación existe el problema de cómo sintetizar, procesar y analizar la información de una superficie obtenida mediante herramientas de escaneo 3D y guardarla en el computador con el fin de que este pueda ser visualizada y/o manipulada por otras herramientas informáticas. A lo largo de los años han surgido múltiples técnicas de representación de objetos en un espacio de tres dimensiones. Sin embargo, estas técnicas dependen fuertemente de las herramientas empleadas durante el proceso de escaneo. Es por ello que se han desarrollado también técnicas pasivas-sin contacto que permitan la obtención de superficies únicamente a partir de una colección de imágenes y haciendo uso de redes neuronales entrenadas en extensos conjuntos de datos. Para poder entender estas tecnologías emergentes es necesario investigar a profundidad cuales son los recientes métodos para generar superficies u objetos 3D, en qué casos se utilizan los distintos métodos y cuáles son los enfoques de los autores al emplear dichas técnicas.Ítem Texto completo enlazado Visualización 3D de grandes cantidades de datos 3D para la prevención frente a desastres naturales: una revisión de la literatura(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-11-25) Guillén Zapata, Handry James; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoLa visualización de datos 3D es un aspecto muy importante para varios campos de trabajo como la arquitectura, minería, videojuegos, diseño gráfico, geografía, etc. En especial en este último, la geografía, el cual a diario necesita visualizar información topográfica para hacer un estudio previo de los terrenos sin la necesidad de estar presente. En Perú, el uso información 3D por parte de los geógrafos para analizar terrenos a detalle, se ha vuelto una actividad de mucha importancia, debido a que el país es muy propenso a sufrir de fenómenos naturales como el fenómeno del Niño. Esta información topográfica suele ser de superficies de un gran tamaño que pueden llegar hasta un área de 7000 hectáreas, por lo que se necesita de procesar una inmensa cantidad de información 3D. Es por esto que el presente trabajo de investigación se centra en revisar la literatura para lograr una visualización de grandes cantidades de datos 3D. En primer lugar, se revisará cómo es que se deben guardar y organizar los datos 3D para que puedan ser fácilmente extraídos por el visualizador y qué tipo de estructura de datos es la mejor para este tipo de trabajos. En segundo lugar, se revisarán los métodos que existen actualmente para poder renderizar los datos 3D de forma fluida, con el objetivo de logar una visualización interactiva del usuario sin exigir tantos recursos. Por último, se presentarán las conclusiones de los dos puntos mencionados anteriormente y se explicarán cuáles son los mejores métodos para realizar el proyecto de visualización de grandes cantidades de datos 3D.