Avaliação de extratores de característica em diversas aplicações para reconhecimento de padrões.

• Autor(a) principal: COSTA, Arthur Chaves.
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18597
• topic: Extratores de característica; Reconhecimento de padrões; Processo de classificação de imagens; Classificação de imagens; Detecção e extração de detectores; Descritor SURF; Descritor HOG; Descritor SIFT; Pacote de palavras visuais; Classificador virtual; Scale Invariant Feature Transform; Speeded Up Robust Features; Histogram of Oriented Gradients; Feature extractors; Pattern Recognition; Image classification process; Image classification; Detection and extraction of detectors; SURF descriptor; HOG descriptor; SIFT descriptor; Visual word pack; Virtual classifier; Engenharia Elétrica.

Em uma aplicação de reconhecimento de padrões é necessário o treinamento de um classificador virtual com informações do que se deseja reconhecer. As ferramentas utilizadas para fornecer tais informações são conhecidas como extratores de características. Diferentes extratores de características foram desenvolvidos visando neutralizar variações na percepção da imagem, como luz, posição e tamanho. Visando testar alguns dos extratores existentes em diferentes aplicações de reconhecimento, foram desenvolvidos dois sistemas, um com treinamento do classificador por meio da criação de um vocabulário, que é utilizado para representar cada imagem, e outro sistema com o treinamento do classificador através de descritores globais. Os experimentos foram realizados com duas bases de dados, uma de manuscritos dos meses do ano e outro de objetos. O classificador foi treinado com as diferentes características extraídas pelos extratores SIFT(Scale Invariant Feature Transform) , SURF(Speeded Up Robust Features) e HOG(Histogram of Oriented Gradients) e seu desempenho foi comparado nas duas aplicações.