Sistema neural para reconstrução de superfícies a partir de nuvem de pontos

Em uma grande variedade de aplicações existe a necessidade de modelos digitais de objetos reais, como máquinas, produtos comerciais, esculturas, órgãos humanos, entre outros. O processo de criação desses modelos a partir de dados do objeto real que ele representa é chamado de Reconstrução. Neste trabalho é proposto um novo método de reconstrução de superficies que consiste na combinação de duas redes neurais para gerar uma representação em malha de triângulos da forma de um objeto a partir de um conjunto de pontos de sua superfície. O sistema de reconstrução recebe como entrada um conjunto de imagens de secções transversais de um objeto real ou um objeto sintético. A partir dessas entradas são adquiridos os pontos que são fornecidos à Rede Neural para a reconstrução da forma do objeto. Inicialmente o processo de Reconstrução de um modo geral será apresentado juntamente com algumas das soluções atualmente disponíveis. Em seguida é apresentado o sistema de Reconstrução desenvolvido, particularmente o novo método proposto para reconstrução de superfícies. Por fim são apresentados os experimentos realizados, os resultados alcançados, e discutidos os aspectos favoráveis e desfavoráveis do algoritmo proposto para Reconstrução de Superfície, bem como as possibilidades futuras de melhorias para o sistem