[pt] Alvo de intenso estudo da visão computacional, a reconstrução densa3D teve um importante marco com os primeiros sistemas em tempo reala alcançarem precisão milimétrica com uso de câmeras RGBD e GPUs.Entretanto estes métodos não são aplicáveis a dispositivos de menor podercomputacional. Tendo a limitação de recursos computacionais como requisito, oobjetivo deste trabalho é apresentar um método de odometria visual utilizandocâmeras comuns e sem a necessidade de GPU, baseado em técnicas de Structurefrom Motion (SFM) com features esparsos, utilizando as informações de umareconstrução densa. A Odometria visual é o processo de estimar a orientaçãoe posição de um agente (um robô, por exemplo), a partir das imagens. Estadissertação fornece uma comparação entre a precisão da odometria calculadapelo método proposto e pela reconstrução densa utilizando o Kinect Fusion.O resultado desta pesquisa é diretamente aplicável na área de realidadeaumentada, tanto pelas informações da odometria que podem ser usadas paradefinir a posição de uma câmera, como pela reconstrução densa, que podetratar aspectos como oclusão dos objetos virtuais com reais.
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