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dc.contributor.advisorSilva, Eduardo Peixoto Fernandes da-
dc.contributor.authorKomatsu, Otho Teixeira-
dc.identifier.citationKOMATSU, Otho Teixeira. Point cloud compression: silhouette 3d: migration from matlab to c++. 2021. 76 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Ciência da Computação, 2021.pt_BR
dc.description.abstractCom o aumento des pesquisas em métodos de compressão point clouds, uma variedade de algoritmos foram desenvolvidos adotando uma particular abordagem com o objetivo de gerar codificadores mais perfomáticos, isto é, com melhores taxas de compressão. Um dos algoritmos desenvolvidos trata-se do Silhouette 3D (S3D), criado pelo trabalho do Peixoto, que utiliza-se de técnicas de compressão de imagens. A versão inicial feita em Matlab apresenta resultados superiores comparado à maioria dos encoders de point cloud, inclusive o GPCC codec; indicando a eficiência do método. Para a submissão do algoritmo ao MPEG para considerarem a sua proposta, o codificador deve ser migrado para uma linguagem mais comum a codecs, além de aprimorar sua performance utilizando-se de linguagem compilada. Assim, uma equipe foi formada para iniciar o processo de migração do código original Matlab para C++, em que cada membro foi responsavel por uma parte específica do processo. Esse trabalho explana tanto o processo de mode- ´ lagem quanto implementação das principais classes e abstrações de dados do algoritmo S3D, além disso avalia sua performance considerando sua taxa de compressão e tempo de execução, cujo valor pode ser reduzido. Os resultados mostram que a nova versão migrada apresenta uma taxa de compressão superior assimilar à versão original, e um significativa redução do seu tempo de execução.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordAlgoritmospt_BR
dc.subject.keywordNuvem de pontospt_BR
dc.subject.keywordImagens 3Dpt_BR
dc.titlePoint cloud compression : silhouette 3d: migration from matlab to c++pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2022-03-31T13:04:12Z-
dc.date.available2022-03-31T13:04:12Z-
dc.date.submitted2021-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/30294-
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1With the increase on point cloud compression methods research, a variety of algorithms was developed with a particular approach in order to propose a more performative encoder, i.e, a better compression rate. One of these algorithms is the Silhouette 3D(S3D), developed by Peixoto’s work, using image compression techniques on the process. The initial version implemented in Matlab presented outperforming results compared to the most encoders and the GPCC codec, indicating efficiency of the method. In order to submit this algorithm to MPEG for consideration, the encoder had to be migrated to a more usual language to codecs and improving its performance using a compiled language. Thus, a team was formed to start the process of migrate the original Matlab implementation to C++, where each member was responsible for a specific part of this process. This work explains the process of modelling and implementing the main classes and data abstractions from the S3D algorithm, and assess its performance considering its compression rate and execution time, which value should be reduced. The results shows that the new migrated version presents a similar compression rate as the original, and a significantly reduction on the algorithm’s time execution.pt_BR
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