Título :	Reconstrucción de objetos 3D usando cámaras RGB-D y Redes Neuronales
Autor(es):	Juan Manuel Aviña Muñoz
Palabras clave:	Reconstrucción 3D Cámaras RGB-D Redes neuronales Aprendizaje profundo Nubes de puntos Modelos 3D
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	oct-2024
Editorial :	Facultad de Ingenieria
Páginas:	1 recurso en línea (83 páginas)
Folio RI:	IGMAC-317937
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial
Resumen:	El objetivo de este proyecto es desarrollar un modelo 3D preciso mediante la integración de datos captados por cámaras RGB-D y su procesamiento mediante Redes Neuronales. El modelo 3D resultante, representado como una nube de puntos que combina información de profundidad y color, servirá como representación visual y geométrica de objetos escaneados dentro de escenas estáticas; el proceso de generación de modelos implica la captura de datos tridimensionales mediante cámaras RGB-D, que proporcionan información de profundidad y color; posteriormente, estos datos se procesan mediante algoritmos de Redes Neuronales, aprendiendo y reconociendo patrones en las imágenes capturadas para inferir la geometría subyacente. Dicho proceso permite crear un modelo 3D que retrata con precisión la forma y estructura del objeto. El resultado previsto de este proyecto podría tener un gran impacto en campos como la ingeniería, el diseño y la medicina.
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11295
Aparece en:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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