Título: Revisitando Momentos de Zernike para Reconhecimento de Padrões em Nuvens de Pontos
Autores: Artur Rodrigues Rocha Neto, José Marques Soares, George André Pereira Thé
Resumo: O uso de momentos como extratores de atributos é bastante explorado em tarefas de reconhecimento de padrões nos domínios bidimensional e tridimensional. Os Momentos de Zernike são atributos complexos com diversas vantagens bastante exploradas em ambos os domínios, como invariância às transformações de translação e rotação. Neste trabalho, investigamos as diferentes partes dos Momentos de Zernike 2D como atributos para o reconhecimento de padrões em 3D, especificamente em nuvens de pontos. Também propomos compor as partes real e imaginária em um único preditor. O método foi avaliado junto a classificadores de diversas naturezas em dois cenários comuns de reconhecimento de padrões 3D: a classificação de objetos e reconhecimento facial. O nosso preditor resultou em taxas de acerto superiores ao preditor de referência 3D nos dois cenários escolhidos, o que sugere que momentos 2D podem ser utilizados para descrever dados tridimensionais.
Palavras-chave: nuvens de pontos; momentos de zernike; classificação de objetos; reconhecimento facial
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBIC2019-27
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