Analisi comparata di algoritmi per l'individuazione di keypoints in immagini: Orb, SIFT

Il lavoro presentato in questa tesi si propone come uno strumento di supporto alla progettazione di un'applicazione Android che, attraverso la camera di uno smartphone, consenta di mappare un ambiente sconosciuto. In particolare lo smartphone, opportunamente collegato al robot Marvin, permetterà a quest’ultimo di riconoscere, e quindi evitare, gli ostacoli che si presentano lungo il suo cammino.

L’analisi degli algoritmi ORB e SIFT, insieme a quella degli  algoritmi GoodFeaturesToTrack e SURF effettuata in collaborazione con un mio collega, ha lo scopo di capire quale tra questi è la scelta migliore per la realizzazione dell’applicazione. La scelta è stata dettata dai risultati di alcuni test che hanno preso in considerazione dei parametri fondamentali, tra cui velocità e precisione. In particolare la velocità ricopre un ruolo chiave in quanto l’applicazione sarà real-time e quindi ottenere risposte in breve tempo risulterà essenziale.

L’obiettivo è quindi trovare l’algoritmo migliore per analizzare i frame catturati dalla camera dello smartphone e individuare i keypoints presenti. Grazie ad essi, Marvin sarà in grado di identificare la presenza di un ostacolo all’interno dell’ambiente circostante.

Corso di Laurea: 
Laurea Triennale in Ingegneria Informatica e dell'Automazione
Anno Accademico: 
2012
Tesista
Tesista: 
Claudio Delle Donne
Email: 
Relatore
Relatore: 
Prof. Aldo Franco Dragoni
Email: 
Correlatore
Correlatore: 
Gianluca Dolcini
Email: