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dc.contributor.advisorCastañeda Aphan, Benjamínes_ES
dc.contributor.advisorZvietcovich Zegarra, José Fernandoes_ES
dc.contributor.authorQuintana Rosales, Matías Albertoes_ES
dc.date.accessioned2015-06-16T21:00:40Zes_ES
dc.date.available2015-06-16T21:00:40Zes_ES
dc.date.created2014es_ES
dc.date.issued2015-06-16es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/6076
dc.description.abstractEn la actualidad, las diversas técnicas y dispositivos de reconstrucción tridimensional [1][2] permiten obtener una representación fiel a la realidad del objeto de estudio. Si bien existen equipos que extraen de manera completa toda una escena, en muchas ocasiones el equipo tiene un rango de visión limitado y será necesario tomar varias muestras de distintos ángulos para luego alinearse en una imagen más grande. Esta etapa conocida como registro es el primer paso para poder llevar a cabo la reconstrucción tridimensional por lo que es una parte crítica de todo el proceso. Si se tienen muestras alineadas correctamente se podrá reconstruir, fiel a la realidad el objeto, caso contrario se podrían tener dimensiones o relieves erróneos. En el campo de la arqueología, diversos dispositivos y técnicas se han venido aplicando dependiendo si se trabajará en un objeto como una cerámica o una estructura [2]. Debido a que el trabajo se desarrolla usualmente in situ, existe el problema de portabilidad y el requerimiento de personal capacitado para el manejo de los equipos [23], así como el elevado precio que los equipos usados mayormente poseen. La presente investigación desarrolla un conjunto de herramientas computacionales para realizar el registro de nubes de puntos empleando un Kinect (Microsoft, Washington EE.UU.) como sensor, una alternativa contemporánea para medir profundidad. A partir de la toma de muestras consecutivas a lo largo de un muro arqueológico se realizará el registro y afinamiento de las muestras. Utilizando técnicas de triangulación (Delaunay [29]) y reconstrucción de Poisson [30] se comparará la reconstrucción obtenida a base de muestras del Kinect con técnicas comerciales empleadas en el ámbito arqueológico. En este sentido, se caracterizó el Kinect con un error de precisión de 2.2 milímetros y 6.3 milímetros de exactitud en profundidad. Se elaboró una metodología para la adquisición y registro de muestras en base al Kinect. Finalmente, se comparan el modelo tridimensional reconstruido con modelos de la misma escena de estudio empleando técnicas comerciales en arqueología. Resultados preliminares indican un error de 4.74 centímetros frente a la reconstrucción por fotogrametría y 1.49 centímetros frente a la de un escáner láser (NextEngine Laser Scanner HD).es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectSistemas de visualización tridimensionales_ES
dc.subjectSensores inteligentes--Diseño y construcciónes_ES
dc.subjectDispositivos de control de movimientoes_ES
dc.subjectArqueologíaes_ES
dc.titleRegistro de una secuencia temporal de nubes de puntos utilizando tecnología Kinect para la reconstrucción tridimensional de material arqueológicoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero Electrónicoes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónicaes_ES
renati.advisor.dni10791304
renati.advisor.dni45303268
renati.discipline712026es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01es_ES


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
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