| dc.description.abstract | Na visão computacional, a técnica de correspondência de pontos chave (Feature Matching) é uma das bases da resolução de problemas como reconhecimento e rastreamento de objetos, fotografias panorâmicas, entre outros. Neste processo, é necessário antes realizar a detecção e a descrição dos pontos chave, assim, vários estudos foram conduzidos sobre detecção e descrição de pontos chave e dessa ma- neira, vários algoritmos foram desenvolvidos, como SIFT, SURF, ORB, entre outros. Em aplicações que necessitam de execução em tempo real, é necessário selecionar algoritmos de alto desempenho. O algoritmo ORB tem se destacado em algoritmos de tempo real e portanto, foi selecionado como detector e descritor base deste tra- balho. Múltiplos algoritmos foram desenvolvidos para realizar a correspondência de pontos chave utilizando força bruta, raio de distância e árvores k-d. A fim de emba- sar a decisão sobre qual método de correspondência utilizar em aplicações de tempo real, este trabalho implementa e analisa o desempenho de três dos algoritmos mais populares, Brute Force Matching, K Nearest Neighbors e a biblioteca Fast Library for Approximate Nearest Neighbors. | pt_BR |
