@PHDTHESIS{ 2013:492858456,
 	title = {Recuperação de poses humanas 3D a partir de imagens bidimensionais},
 	year = {2013},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5231",
 	abstract = "Esta tese apresenta um novo modelo para identificar poses humanas 3D a partir de fotos. Dada uma única imagem de entrada e um novo modelo de caracterização de posturas baseado no seu conforto, este trabalho visa resolver desambiguidades e gerar posturas que sejam humanamente possíveis em 3D. Este modelo de recuperação de pose humana 3D é baseado no método de Taylor [Tay00] e inclui melhorias em termos de restrições biomecânicas com o objetivo de reduzir o espaço de busca de possíveis posturas 3D que possam representar a pose na imagem 2D. Além disso, propõe-se um sistema de classificação que pode ser utilizado para sugerir as melhores posições geradas de acordo com as características de conforto e da luminosidade da imagem que também são exploradas. O critério de conforto adota premissas em termos de equilíbrio da postura, enquanto o critério de luminosidade elimina as ambiguidades de posturas, levando em conta a iluminação da imagem. Deve-se enfatizar que a recuperação de poses em 3D, que correspondem a uma única imagem bidimensional, é o foco principal deste trabalho. O trabalho também propôs uma aplicação para minimização de poses ambiguas baseado em auto-oclusão. Foram realizadas análises a fim de verificar a validade dos modelos propostos nesta tese.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informáca}
}