[ca] Aquest projecte se centra en el camp del reconeixement d'objectes, una àrea crítica per a la robòtica i els sistemes de visió per ordinador. Recentment, han sorgit sensors RGB-D de baix cost capaços de capturar no només la informació de color, sinó també les dades de profunditat. Aquesta és una gran oportunitat per incrementar l'eficiència i la robustesa de les aplicacions de reconeixement d'objectes mitjançant l'aprofitament d'aquesta informació de profunditat adicional. En aquest projecte he implementat un sistema d'avaluació dels descriptors 3D mitjançant l'ús de la llibreria Point Cloud Library (PCL). Concretament he fet una avaluació de dos dels descriptors més utilitzats en el reconeixement d'objectes: SHOTColor i PFHColor. Aquests es van posar a prova en dues bases de dades diferents, que contenen dades extretes amb el sensor RGB-D Kinnect. El primer conjunt de dades consta de núvols de punts 3D d'objectes i escenes individuals construïdes sintèticament, el segon conté núvols de punts 3D que corresponen a models individuals i escenes del món real. El procés d'avaluació es va dur a terme tenint en compte les 3 propietats següents: la descriptivitat, la robustesa a l'impacte del soroll Gaussià, la variació de ràdio de suport, i l'eficiència. El resultat final és l'avaluació de l'acompliment dels descriptors en funció dels diferents escenaris. Els descriptors SHOTColor van obtenir millors resultats en termes de caràcter descriptiu, robustesa a l'impacte de Gauss soroll, variacions del radi de suport i l'eficiència també. No obstant això, requereixen una capacitat més gran d'emmagatzematge que els descriptors PFHColor. A més, els descriptors SHOTColor són més sensibles a l'efecte de desordre i la oclusió, ja que el seu rendiment en el dataset que conté escenes reals empitjora més ràpid que el rendiment dels descriptors PFHColor. Tenint en compte aquestes consideracions, els descriptors SHOTColor es recomanen com la millor opció per a aplicacions on el temps és crucial i també per a aquells que requereixen un fort poder descriptiu. D'altra banda, els descriptors PFHColor són millors per a aplicacions on reduir l'espai d'emmagatzematge és crucial.

[es] Este proyecto se centra en el campo del reconocimiento de objetos, un área crítica para la robótica y los sistemas de visión por ordenador. Recientemente, han surgido sensores RGB-D de bajo coste capaces de capturar no sólo la información de color, sino también los datos de profundidad. Esta es una gran oportunidad para incrementar la eficiencia y la robustez de las aplicaciones de reconocimiento de objetos mediante el aprovechamiento de esta información de profundidad adicional. En este proyecto he implementado un sistema de evaluación de los descriptores 3D mediante el uso de la librería Point Cloud Library (PCL). Concretamente he hecho una evaluación específica para dos de los descriptores más utilizados en el reconocimiento de objetos: SHOTColor y PFHColor. Éstos se pusieron a prueba en dos bases de datos diferentes que contienen datos extraídos con el sensor RGB Kinnect-D. El primer conjunto de datos consta de nubes de puntos 3D de objetos y escenas individuales construidas sintéticamente, el segundo tiene nubes de puntos 3D que corresponden a objetos de modelo individuales y escenas del mundo real. El proceso de evaluación se llevó a cabo teniendo en cuenta los siguientes tres propiedades: descriptivo, robustez al impacto del ruido Gaussiano y la variación de radio de apoyo, y la eficiencia. El resultado final es la evaluación del desempeño de los descriptores en función de los diferentes escenarios. Los descriptores SHOTColor obtuvieron mejores resultados en términos de carácter descriptivo, robustez al impacto de Gauss ruido, variaciones del radio de apoyo y la eficiencia también. Sin embargo, requieren una capacidad mayor de almacenamiento que los descriptores PFHColor. Además, los descriptores SHOTColor son más sensibles a los efectos de desorden y oclusión, ya que su rendimiento en el dataset que contiene escenas reales empeora más rápido que el rendimiento de los descriptores PFHColor. Teniendo en cuenta estas consideraciones, los descriptores SHOTColor se recomiendan como la mejor opción para aplicaciones donde el tiempo es crucial y también para aquellas que requieren un fuerte poder descriptivo. Por otra parte, los descriptores PFHColor son mejores para aplicaciones donde reducir el espacio de almacenamiento es crucial.