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Dois problemas em análise de formas de estruturas de ramificação; Two Problems in Shape Analysis of Branching Structures

Leandro, Jorge de Jesus Gomes
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 17/07/2008 PT
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55.85%
O presente texto descreve métodos e apresenta resultados do projeto de pesquisa de mestrado intitulado "Dois Problemas em Análise de Formas de Estruturas de Ramificação". Ambos os problemas abordados estão relacionados às sub-áreas da Análise de Formas denominadas Caracterização e Descrição de Formas. O primeiro problema consiste na investigação de um conjunto de características propostas para distingüir, primeiramente, entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina segmentadas manualmente e automaticamente. A seguir, as mesmas características são aplicadas para discernir entre estruturas de ramificação de vasos sangüíneos em imagens de retina com e sem retinopatia diabética proliferativa (Proliferative Diabetic Retinopathy - PDR). A PDR é uma das patologias associadas à diabetes, que pode culminar na cegueira do indivíduo. Diagnósticos são possíveis por meio de imagens de fundo de olho e, quando efetuados precocemente, viabilizam intervenções oportunas evitando a perda da visão. Neste trabalho, 27 imagens digitais de fundo de olho foram segmentadas por dois processos distintos, isto é, segmentação manual por um especialista e a segmentação automática, mediante a transformada contínua Wavelet - CWT e classificadores estatísticos. Visando à caracterização destas formas...

Descritor de bordas e quantização espacial flexível aplicados a categorização de objetos; Edge-based descriptor and flexible spatial quantization applied to object categorization.

Lara, Arnaldo Câmara
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/03/2013 PT
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A área de reconhecimento de objetos tem assistido a um impressionante progresso na última década. O estudo de descritores, aliado à estratégias de amostragem usando quantizações espaciais e a combinação de classificadores têm permeado o estado da arte nos últimos anos. Neste trabalho é proposta uma nova quantização espacial com número arbitrário de níveis e subdivisões arbitrárias de regiões. Regiões adjacentes possuem sobreposição gerando redundância na representação destas regiões de fronteiras e, assim, evitando as quebras que acontecem nas pirâmides espaciais tradicionais que prejudicam a interpretação das formas. Apesar de melhorar o desempenho da abordagem do saco de palavras, as pirâmides espaciais não são robustas a variações na orientação dos objetos na imagem. Foi também proposto neste trabalho, uma divisão espacial utilizando regiões circulares concêntricas que aumentam a robustez a rotação dos objetos na imagem em aproximadamente 80% quando comparada às pirâmides espaciais. Além das novas divisões espaciais, é proposto neste trabalho um novo descritor baseado na aplicação de granulometria morfológica no mapa de bordas da imagem original. Este descritor foi utilizado na criação de modelos de classes em aplicações de categorização de objetos utilizando uma base de dados pública com resultados superiores aos do melhor descritor baseado em bordas reportado pela literatura. Todas estas novas técnicas propostas foram utilizadas em um problema desafiador de categorização de objetos de classes muito parecidas. Foi utilizado um subconjunto da base de pássaros Caltech-UCSD Birds-200 2011 com resultados comparáveis aos melhores resultados reportados pela literatura. A abordagem proposta cria uma classificação de dois níveis e utiliza modelos específicos por classe o que é intuitivo...

Descrição de texturas invariante a rotação e escala para identificação e reconhecimento de imagens; Relation-invariant and scale-invariant texture representation for image identification and recognition

Javier Alexandre Montoya Zegarra
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 21/12/2007 PT
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Uma importante característica de baixo nível, utilizada tanto na percepção humana como no reconhecimento de padrões, é a textura. De fato, o estudo de textura tem encontrado diversas aplicações abrangendo desde segmentação de textura até síntese, classificação e recuperação de imagens por conteúdo.Apesar das múltiplas técnicas eficientes e eficazes propostas para classificação e recuperação, ainda há alguns desafios que precisam ser superados como, por exemplo, a necessidade de descritores de imagens compactos e robustos a serem empregados na consulta e classificação de bases de imagens de textura. Esta dissertação propõe um descritor de imagens de textura visando à busca e à recuperação de bases de dados de imagens. Este descritor baseia-se na Decomposição Piramidal Steerable caracterizada por sua análise de forma invariante à rotação ou à escala. Resultados preliminares conduzidos em cenários não-controlados demonstraram caráter promissor da abordagem. No que diz respeito à classificação de imagens de textura, esta dissertação propõe ao mesmo tempo um sistema de reconhecimento, o qual possui como principais características representações compactas de imagens e módulos de reconhecimento eficientes. O descritor proposto é utilizado para codificar a informação relevante de textura em vetores de características pequenos. Para tratar os requisitos de eficiência do reconhecimento...

Estudo comparativo de descritores para recuperação de imagens por conteudo na web; Comparative study of descriptors for content-based image retrieval on the web

Otavio Augusto Bizetto Penatti
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 13/03/2009 PT
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A crescente quantidade de imagens geradas e disponibilizadas atualmente tem eito aumentar a necessidade de criação de sistemas de busca para este tipo de informação. Um método promissor para a realização da busca de imagens e a busca por conteúdo. Este tipo de abordagem considera o conteúdo visual das imagens, como cor, textura e forma de objetos, para indexação e recuperação. A busca de imagens por conteúdo tem como componente principal o descritor de imagens. O descritor de imagens é responsável por extrair propriedades visuais das imagens e armazená-las em vetores de características. Dados dois vetores de características, o descritor compara-os e retorna um valor de distancia. Este valor quantifica a diferença entre as imagens representadas pelos vetores. Em um sistema de busca de imagens por conteúdo, a distancia calculada pelo descritor de imagens é usada para ordenar as imagens da base em relação a uma determinada imagem de consulta. Esta dissertação realiza um estudo comparativo de descritores de imagens considerando a Web como cenário de uso. Este cenário apresenta uma quantidade muito grande de imagens e de conteúdo bastante heterogêneo. O estudo comparativo realizado nesta dissertação é feito em duas abordagens. A primeira delas considera a complexidade assinto tica dos algoritmos de extração de vetores de características e das funções de distancia dos descritores...

Recuperação de imagens por conteúdo baseada em realimentação de relevância e classificador por floresta de caminhos ótimos; Content-based image retrieval based on relevance feedback and optimum-path forest classifier

André Tavares da Silva
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 26/07/2011 PT
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55.85%
Com o crescente aumento de coleções de imagens resultantes da popularização da Internet e das câmeras digitais, métodos eficientes de busca tornam-se cada vez mais necessários. Neste contexto, esta tese propõe novos métodos de recuperação de imagens por conteúdo baseados em realimentação de relevância e no classificador por floresta de caminhos ótimos (OPF - Optimum-Path Forest), sendo também a primeira vez que o classificador OPF é utilizado em conjuntos de treinamento pequenos. Esta tese denomina como guloso e planejado os dois paradigmas distintos de aprendizagem por realimentação de relevância considerando as imagens retornadas. O primeiro paradigma tenta retornar a cada iteração sempre as imagens mais relevantes para o usuário, enquanto o segundo utiliza no aprendizado as imagens consideradas mais informativas ou difíceis de classificar. São apresentados os algoritmos de realimentação de relevância baseados em OPF utilizando ambos os paradigmas com descritor único. São utilizadas também duas técnicas de combinação de descritores juntamente com os métodos de realimentação de relevância baseados em OPF para melhorar a eficácia do processo de aprendizagem. A primeira, MSPS (Multi-Scale Parameter Search)...

Reconhecimento de texto e rastreamento de objetos 2D/3D; Text recognition and 2D/3D object tracking

Rodrigo Minetto
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 19/03/2012 PT
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86.14%
Nesta tese abordamos três problemas de visão computacional: (1) detecção e reconhecimento de objetos de texto planos em imagens de cenas reais; (2) rastreamento destes objetos de texto em vídeos digitais; e (3) o rastreamento de um objeto tridimensional rígido arbitrário com marcas conhecidas em um vídeo digital. Nós desenvolvemos, para cada um dos problemas, algoritmos inovadores, que são pelo menos tão precisos e robustos quanto outros algoritmos estado-da-arte. Especificamente, para reconhecimento de texto nós desenvolvemos (e validamos extensivamente) um novo descritor de imagem baseado em HOG especializado para escrita romana, que denominamos T-HOG, e mostramos sua contribuição como um filtro em um detector de texto (SNOOPERTEXT). Nós também melhoramos o algoritmo SNOOPERTEXT através do uso da técnica multiescala para tratar caracteres de tamanhos bastante variados e limitar a sensibilidade do algoritmo a vários artefatos. Para rastreamento de texto, nós descrevemos quatro estratégias básicas para combinar a detecção e o rastreamento de texto, e desenvolvemos também um rastreador específico baseado em filtro de partículas que explora o uso do reconhecedor T-HOG. Para o rastreamento de objetos rígidos...

Identificação de manipulações de cópia-colagem em imagens digitais; Copy-move forgery identification in digital images

Ewerton Almeida Silva
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 12/07/2012 PT
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66.29%
Neste trabalho, nós investigamos duas abordagens para detecção de manipulações de Cópia-colagem (Copy-move Forgery) em imagens digitais. A primeira abordagem é baseada no algoritmo PatchMatch Generalizado [4], cuja proposta é encontrar correspondências de patches (blocos de pixels de tamanho definido) em uma ou mais imagens. A nossa abordagem consiste na aplicação do PatchMatch Generalizado em uma dada imagem com o propósito de encontrar, para cada patch desta, um conjunto de patches similares com base nas distâncias de seus histogramas. Em seguida, nós verificamos as correspondências de cada patch para decidir se eles são segmentos de uma região duplicada. A segunda abordagem, que consiste em nossa principal contribuição, é baseada em um processo de Votação e Análise Multiescala da imagem. Dada uma imagem suspeita, extraímos pontos de interesse robustos a operações de escala e rotação, encontramos correspondências entre eles e os agrupamos em regiões com base em certas restrições geométricas, tais como a distância física e a inclinação da reta que os liga. Após a aplicação das restrições geométricas, criamos uma pirâmide multiescala que representará o espaço de escalas da imagem. Nós examinamos...

Multi-scale approaches to texture description = : Abordagens multiescala para descrição de textura; Abordagens multiescala para descrição de textura

Fernando Roberti de Siqueira
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 15/10/2013 PT
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66.29%
Visão computacional e processamento de imagens desempenham um papel importante em diversas áreas, incluindo detecção de objetos e classificação de imagens, tarefas muito importantes para aplicações em imagens médicas, sensoriamento remoto, análise forense, detecção de pele, entre outras. Estas tarefas dependem fortemente de informação visual extraída de imagens que possa ser utilizada para descrevê-las eficientemente. Textura é uma das principais propriedades usadas para descrever informação tal como distribuição espacial, brilho e arranjos estruturais de superfícies. Para reconhecimento e classificação de imagens, um grande grupo de descritores de textura foi investigado neste trabalho, sendo que apenas parte deles é realmente multiescala. Matrizes de coocorrência em níveis de cinza (GLCM) são amplamente utilizadas na literatura e bem conhecidas como um descritor de textura efetivo. No entanto, este descritor apenas discrimina informação em uma única escala, isto é, a imagem original. Escalas podem oferecer informações importantes em análise de imagens, pois textura pode ser percebida por meio de diferentes padrões em diferentes escalas. Dessa forma, duas estratégias diferentes para estender a matriz de coocorrência para múltiplas escalas são apresentadas: (i) uma representação de escala-espaço Gaussiana...

Contextual superpixel-based active learning for remote sensing image classification = : Aprendizado ativo baseado em atributos contextuais de superpixel para classificação de imagem de sensoriamento remoto; Aprendizado ativo baseado em atributos contextuais de superpixel para classificação de imagem de sensoriamento remoto

John Edgar Vargas Muñoz
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 09/03/2015 PT
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Recentemente, técnicas de aprendizado de máquina têm sido propostas para criar mapas temáticos a partir de imagens de sensoriamento remoto. Estas técnicas podem ser divididas em métodos de classificação baseados em pixels ou regiões. Este trabalho concentra-se na segunda abordagem, uma vez que estamos interessados em imagens com milhões de pixels e a segmentação da imagem em regiões (superpixels) pode reduzir consideravelmente o número de amostras a serem classificadas. Porém, mesmo utilizando superpixels, o número de amostras ainda é grande para anotá-las manualmente e treinar o classificador. As técnicas de aprendizado ativo propostas resolvem este problema começando pela seleção de um conjunto pequeno de amostras selecionadas aleatoriamente. Tais amostras são anotadas manualmente e utilizadas para treinar a primeira instância do classificador. Em cada iteração do ciclo de aprendizagem, o classificador atribui rótulos e seleciona as amostras mais informativas para a correção/confirmação pelo usuário, aumentando o tamanho do conjunto de treinamento. A instância do classificador é melhorada no final de cada iteração pelo seu treinamento e utilizada na iteração seguinte até que o usuário esteja satisfeito com o classificador. Observamos que a maior parte dos métodos reclassificam o conjunto inteiro de dados em cada iteração do ciclo de aprendizagem...

Projeto de um descritor para o alinhamento de imagens de profundidade de superfícies com aplicação em visão robótica

Idrobo Pizo, Gerardo Antonio
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Tese
POR
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Tese (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2014.; O processo de Reconstrução 3D de objetos a partir de imagens de profundidade compreende três fases: a) aquisição, na qual a superfície do objeto é digitalizada a partir de vários pontos de vista, gerando um conjunto de imagens de profundidade; b) registro, no qual uma transformação rígida M deve ser estimada para posicionar as imagens, par a par, em um único referencial; e c) combinação ou “matching”, na qual redundâncias entre vistas registradas são tratadas para construir um modelo 3D completo único. Na etapa de registro distinguem-se ainda duas etapas: pré-alinhamento e alinhamento fino. Na primeira, uma aproximação inicial de registro é estimada através da extração de pontos característicos correspondentes de duas imagens que ocupem a mesma posição no espaço do objeto e do cálculo de uma transformação rígida de forma que a distância quadrática entre os pares de pontos característicos correspondentes seja minimizada. Na segunda etapa, iterações são aplicadas sobre a transformação obtida para que os erros de alinhamento sejam minimizados. A fase de alinhamento fino é um problema resolvido...

Medição dos níveis de referência de diagnóstico em tomografia computorizada para exames do abdómen

Patrício, Ana Patrícia da Silva Martins
Fonte: Faculdade de Ciências e Tecnologia Publicador: Faculdade de Ciências e Tecnologia
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2010 POR
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55.85%
Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Biomédica; A Tomografia Computorizada (TC) é actualmente, dentro da prática clínica, uma técnica de imagem altamente acessível. Contudo, é considerada uma das maiores fontes de exposição à radiação da população em diagnóstico médico por raios – X. Neste sentido, tem-se apontado para a necessidade de uma prática clínica justificada e optimizada, assegurando que o nível da exposição médica está de acordo com os Níveis de Referência de Diagnóstico (NRD) Europeus. Neste trabalho foram estimados os NRD para o exame de rotina de TC abdominal em termos do descritor de dose local – Índice de Dose em Tomografia Computorizada ponderado (CTDIw) – e para um exame completo – Produto Dose Comprimento (DLP). Protocolos para pacientes adultos padrão, compreendendo 20 TC de diferentes fabricantes (Siemens, General Electrics (GE) e Philips), foram recolhidos de 15 Instituições localizadas a nível nacional (cidades do Barreiro, Beja, Castelo Branco, Évora, Faro, Guimarães, Lisboa, Santa Maria da Feira e Santiago do Cacém). Todas as medições foram efectuadas utilizando uma câmara de ionização tipo lápis e um fantoma de corpo de Polimetil-Metacrilato (PMMA). Os NRD foram definidos como o valor do terceiro quartil (percentil 75) do CTDIw e DLP obtidos para os 20 Tomógrafos. Os resultados foram comparados com os actuais NRD Europeus propostos pela Comissão Europeia (CE) e com outros estudos semelhantes...

Recuperação de imagens baseada em uma abordagem híbrida

Wilson Dantas de Almeida, Carlos; Maria Cardoso Rodrigues de Souza, Renata (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Nos últimos anos, têm-se registrado um crescente interesse e popularização de imagens digitais, através de dispositivos tais como câmeras digitais, celulares, webcam ou filmadoras digitais. Com a grande quantidade de informação visual disponível, cresce a dificuldade do usuário em recuperar essas informações de forma precisa e eficiente. Atualmente, existem inúmeros mecanismos de busca baseados em descrições textuais ou keywords. No entanto, existem grandes dificuldades nessa abordagem, (i ) o trabalho manual requerido para notação das imagens e (ii ) a subjetividade para essa notação. Devido a essas e outras dificuldades, os mecanismos de busca baseado em keywords geram uma grande quantidade de respostas não relevantes. Nesse contexto, grandes esforços têm sido feito na área de recuperação de imagens baseados em conteúdo, de forma a tornar esse tipo de conteúdo mais acessível aos seus usuários. A proposta geral para a dissertação é desenvolver uma nova estratégia de recuperação de imagens baseada na forma, utilizando o descritor de forma Curvature Scale Space (CSS) e Mapas Auto-Organizáveis (SOM) para descrever, classificar, indexar e recuperar imagens. Essa nova abordagem possibilita a realização de consultas por similaridade levando em consideração a semelhança entre o contorno fechado dos objetos pesquisados. As características dos objetos são representados através de uma imagem multi-escalar CSS e pr´e-processados...

Investigando a Presença de Imagem na Resolução de Problemas com Ideias Aditivas na Provinha Brasil de Matemática

Lôbo, Karla Adriana Barbosa Mendes da Silva; Santos, Marcelo Câmara dos (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Dissertação
BR
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Esta pesquisa, desenvolvida no âmbito da alfabetização matemática, teve como objetivo investigar a presença da imagem e textos nos enunciados dos problemas com ideias aditivas dos itens do pré-teste da Provinha Brasil de Matemática (PBM), aplicado em novembro de 2010. A temática tornou-se instigante, pois, durante o acompanhamento das aplicações do pré-teste, algumas crianças demonstraram um comportamento peculiar diante de alguns itens, como por exemplo, quando o aplicador iniciava a leitura de um item de ideia aditiva, que continha imagens (ilustrações) em sua composição, algumas crianças de imediato se voltavam para a imagem e contavam os objetos, sem esperar pela conclusão da leitura ou comando. A metodologia adotada utilizou como técnica um estudo de caso, que foi desenvolvido mediante a aplicação de três testes, compostos por cinco itens semelhantes (espelhados) aos itens do pré-teste da PBM, a 188 alunos do 2º ano do ensino fundamental do Município de São Lourenço da Mata-PE. Cada item apresentado contemplava as variáveis: localização dos dados no enunciado (texto), dados apenas na imagem, e ainda, dados na imagem e texto juntos. Os resultados foram analisados em dois momentos: no primeiro, analisamos cada ideia aditiva (juntar...

Uso de saliências do contorno via esqueletização para recuperação de imagens

Santos, Cristiane de Fátima dos
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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56.19%
A recuperação de imagens é um ramo oriundo da recuperação de informação que vem recebendo grande enfoque atualmente. E dentro deste novo ramo a recuperação baseada em formas é uma das tarefas mais difíceis. Assim, esse trabalho explora os principais aspectos de recuperação baseada em forma: a representação e a descrição de formas, que visam extrair as principais características da forma, e também medidas de similaridade, que são utilizadas na comparação entre dois vetores de característica resultantes da extração de características. Diversos descritores de diferentes classes são abordados dando uma visão geral de como pode ser realizada a recuperação baseada em forma. Considerando ainda os descritores, importantes aspectos podem ser apontados como sendo desejáveis, sendo a invariância a transformações geométricas um dos principais. Assim, os descritores são analisados quanto à sua invariância a transformações, e algumas normalizações no sentido de tornar os descritores invariantes também são analisadas. Um descritor novo e bastante promissor, por ser invariante a tais transformações, é o descritor saliências do contorno. Por isso este é amplamente discutido nesse trabalho. Sua obtenção é realizada através do uso de esqueletos sendo que cada saliência é associada à uma extremidade do mesmo...

Similaridade de formas via identificação e caracterização de saliências

Pedrosa, Glauco Vitor
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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46.29%
O número de imagens disponíveis tem aumentado consideravelmente e, como consequência, há um interesse crescente na busca por imagens em grandes bases de dados. Para isso, as características intrínsecas da imagem devem ser representadas de tal maneira que se possa realmente diferenciar perceptualmente duas imagens. Em geral, as características mais analisadas em uma imagem são: cor, forma e/ou textura. Em reconhecimento de padrões e áreas afins, a forma é uma das características mais amplamente utilizada e explorada em sistemas de recuperação de imagens baseado em conteúdo. O interesse deste trabalho é descrever formas usando seus pontos de saliência. Esse pontos são definidos como aqueles que possuem altos valores de curvatura ao longo do contorno da forma e eles são bastante úteis para a caracterização de formas, devido à sua capacidade de representação compacta, invariante a rotação e translação. A principal contribuição desse trabalho é a proposta de um novo descritor que analisa a similaridade de formas via identificação e caracterização dos pontos de saliências. Esse descritor utiliza três abordagens propostas neste trabalho: um detector de pontos de saliência robusto a ruídos, uma proposta de representação das saliência através de sua posição relativa angular e seu valor de curvatura...

Um modelo de recuperação de imagens por conteúdo através da quantização do espectro de Fourier

Ferreira, Marcio Junio Ribeiro
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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56.01%
A recuperação de imagens é uma importante área de pesquisa em Processamento Digital de Imagens e Visão Computacional, que encontra aplicações nas mais variadas áreas, como diagnóstico de imagens médicas, prevenção ao crime, identificação pessoal (impressão digital), propriedade intelectual, etc. Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR-Content-Based Image Retrieval ) têm como objetivo recuperar imagens armazenadas em coleções de imagens que sejam mais similares µa uma imagem consulta escolhida pelo usuário, com base nas características extraídas automaticamente das imagens. O surgimento de sistemas CBIR pode ser justificado pelo fato de que os métodos tradicionais de indexação de imagens baseados em texto consomem bastante tempo e requerem considerável esforço manual na indexação de grandes coleções. As características visuais mais exploradas em CBIR são a cor, a textura e a forma. Em relação à textura, existem três abordagens principais: a abordagem estatística, a estrutural e a espectral. A abordagem estatística considera a distribuição dos tons de cinza e o inter-relacionamento entre eles. As técnicas estruturais por outro lado, lidam com o arranjo espacial de primitivas estruturais...

Recuperação de imagens: similaridade parcial baseada em espectro de grafo e cor

Santos, Dalí Freire Dias dos
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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66.38%
Tradicionalmente, descritores de forma, ou descritores baseados em cor e textura, são utilizados para descrever o conteúdo visual das imagens. Embora essas abordagens apresentem bons resultados, elas não são capazes de diferenciar adequadamente imagens que contêm objetos com as mesmas cores, mas com organização espacial diferente ou não suportam a pesquisa parcial de imagens. Neste trabalho focamos em um caso particular da pesquisa parcial de imagens, que é encontrar objetos em imagens que contenham vários objetos, não deixando de lado a pesquisa total (encontrar imagens similares à original). Dado que a cor é uma das propriedades visuais mais discriminativas, propomos um novo descritor baseado somente em cor capaz de encontrar imagens de objetos que estão contidos em outras imagens. Embora tenha apresentado melhores resultados quando comparado a trabalhos correlatos, esse novo descritor de cor não é capaz de discriminar objetos topologicamente diferentes mas que possuam as mesmas cores. Com o intuito de resolver esse problema, também propomos uma nova abordagem para a recuperação parcial de imagens que combina características topológicas e de cor em um único descritor. Esse novo descritor primeiramente realiza um processo de simplificação da imagem original...

Object recognition for semantic robot vision

Ribeiro, Luís Miguel Saraiva
Fonte: Universidade de Aveiro Publicador: Universidade de Aveiro
Tipo: Dissertação de Mestrado
ENG
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55.95%
Reconhecer todos os objectos presentes numa qualquer imagem do dia-a-dia será um importante contributo para a compreensão autónoma de imagens. Um agente inteligente para perceber todas as dinâmicas do conteúdo semântico precisa primeiramente de reconhecer cada objecto na cena. Contudo, a aprendizagem e o reconhecimento de objectos sem supervisão, con- tinuam a ser um dos grandes desafios na área da visão robótica. O nosso trabalho é uma abordagem transversal a este problema. Nós construímos um agente capaz de localizar, numa cena complexa, instâncias de categorias previamente requisitadas. Com o nome da categoria o agente procura autonomamente imagens representativas da categoria na Internet. Com estas imagens aprende sem supervisão a aparência da categoria. Após a fase de aprendizagem, o agente procura instâncias da categoria numa fotografia estática do cenário. Esta dissertação é orientada á detecção e ao reconhecimento de objectos numa cena complexa. São usados dois modelos para descrever os objectos: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) e o descritor de forma proposto por Deb Kumar Roy. Para localizar diferentes objectos de interesse na cena efectuamos segmentação de cena baseada nas saliências de cor. Após localizado...

Retificação de imagens de documentos capturados por dispositivos móveis utilizando transformada de hough e histogramas de gradientes orientados

Montenegro, Robson David; Mello, Carlos Alexandre Barros de (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Dissertação
BR
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65.85%
Diversas maneiras de armazenamento e transmissão de informação em meio digital estão disponíveis devido ao contínuo crescimento tecnológico. Porém, grande parte das informações relevantes permanece armazenada em meio físico, como: livros, certidões, contratos e documentos pessoais. Existe um grande esforço para realizar a transposição dessas informações para meios digitais de forma a facilitar o acesso e utilização de meios de comunicação mais modernos. Os scanners fornecem a maneira mais popular de se obter esta transposição, porém, estes dispositivos muitas vezes não oferecem portabilidade e custo adequados. A utilização de dispositivos móveis, tais como celulares, para captura de imagens de documento tem se mostrado uma alternativa viável aos tradicionais scanners de mesa. Isto se deve a sua facilidade de uso, portabilidade e barateamento de seu hardware que facilitou sua popularização. Porém, por se tratar de captura em um ambiente menos controlado, documentos digitalizados desta forma apresentam distorções que comprometem a sua legibilidade tais como: perspectiva, embassamento, baixa resolução, interação do conteúdo com o background e curvatura das linhas de texto. Trabalhos recentes tratam este problema utilizando diferentes abordagens...

MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA À DISCRIMINAÇÃO DA COBERTURA DA TERRA EM IMAGEM LANDSAT 8 OLI

dos Santos, Guilherme Domingues; IME; Francisco, Cristiane Nunes; UFF; de Almeida, Cláudia Maria; INPE
Fonte: Universidade Federal do Paraná-UFPR Publicador: Universidade Federal do Paraná-UFPR
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Artigo Avaliado pelos Pares Formato: application/pdf
Publicado em 11/12/2015 POR
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56.03%
O presente trabalho tem como objetivo investigar os descritores espectrais, extraídos das bandas do Landsat 8, e topográficos, provenientes de dados do TOPODATA, que auxiliam na discriminação das classes de cobertura da terra através de uma árvore de decisão gerada por mineração de dados. Foram extraídas medidas estatísticas de amostras referentes a 12 classes, coletadas no município do Rio de Janeiro, de um banco de dados composto por 18 planos de informação. Os resultados apontaram que entre os descritores estatísticos, prevaleceram a média e mediana. Como descritor espectral, merece destaque a banda 1 (ultra-azul), selecionada para discriminar, além das classes de água, as classes de vegetação e não-vegetação. O minerador utilizou o Índice de Vegetação por Razão Simples (RS) em todas as árvores a despeito do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN). A declividade também foi inserida nas três árvores para separar o afloramento rochoso da vegetação de baixo porte. Em relação aos níveis digitais, não foi utilizado nenhum descritor de radiância nas quatro árvores. Considerando o grande volume de dados produzidos e armazenados atualmente, pode-se afirmar que a mineração é um importante recurso para a extração de informações de volumosos bancos de dados em curto espaço de tempo.