Reconhecimento de padrões invariante a rotação utilizando uma rede neural morfológica não-supervisionada

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Erico Luiz Rempel
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.22.29.31
Resumo: Neste trabalho é apresentado um modelo de reconhecimento de imagens digitais bidimensionais com capacidade de detecção invariante a rotação e translação usando uma rede neural morfológica não-supervisionada. Utilizando a característica de invariância a translação presente nos operadores da Morfologia Matemática, e sugerido um mecanismo de casamento morfológico de padrões baseado na comparação da imagem de entrada com um conjunto de elementos estruturantes rotacionados, permitindo a detecção invariante a rotação e translação sem necessidade de uma etapa de segmentação. Um conjunto de testes foram realizados utilizando imagens binárias e em escala de cinza.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisReconhecimento de padrões invariante a rotação utilizando uma rede neural morfológica não-supervisionadaRotation invariant pattern recognition using a morphological unsupervised neural network1999-03-08Francisco de Assis Tavares Ferreira da SilvaLamartine Nogueira Frutuoso GuimarãesCamilo Rodrigues NetoRonei Marcos de MoraesErico Luiz RempelInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação AplicadaINPEBRreconhecimento de padrõesredes neuraisrotação de imagensprocessamento de imagensinvariânciapattern recognitionneural netsimage rotationimage processinginvarianceNeste trabalho é apresentado um modelo de reconhecimento de imagens digitais bidimensionais com capacidade de detecção invariante a rotação e translação usando uma rede neural morfológica não-supervisionada. Utilizando a característica de invariância a translação presente nos operadores da Morfologia Matemática, e sugerido um mecanismo de casamento morfológico de padrões baseado na comparação da imagem de entrada com um conjunto de elementos estruturantes rotacionados, permitindo a detecção invariante a rotação e translação sem necessidade de uma etapa de segmentação. Um conjunto de testes foram realizados utilizando imagens binárias e em escala de cinza.This work presents the development of a rotation and translation invariant 2-dimensional image detection system using an unsupervised morphological neural network. Utilizing the translation invariance property of the operators of Mathematical Morphology, it is suggested a morphological pattern-matching mechanism based on the comparison between the input image and a set of rotated structuring elements, making possible rotation and translation invariant image detection without the requirement of a segmentation stage. A series of experiments were done using binary and gray scale images.http://urlib.net/sid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.22.29.31info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:52:38Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.22.29.38-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:52:38.361Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false
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