Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2007 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação |
Texto Completo: | https://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/178 |
Resumo: | Este trabalho apresenta uma nova abordagem para análise e classificação de formas utilizando a assinatura fractal mutiescala. Os métodos tradicionais de classificação baseados em características de fractalidade, mais especificamente dimensão fractal, utilizam um único descritor para representar a complexidade de uma forma. A curva da dimensão fractal é uma função espaço-escala contendo diversas informações sobre a complexidade da forma. Nessa proposta a curva da dimensão fractal multiescala é utilizada como assinatura de complexidade, e os descritores de fourier são adotados como vetores de características. Foram realizados experimentos com problemas reais de análise e classificação de formas, em que foram utilizados órgãos foliares de espécies vegetais da Mata Atlântica e do Cerrado. Os resultados demonstram a eficiência dessa nova abordagem, no qual através dos descritores da assinatura fractal multiescala, foi alcançada uma taxa de acerto de 96% das espécies vegetais. |
id |
UFLA-5_da55f2cf14362cc49f1ab5bc7fcbf1dc |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:infocomp.dcc.ufla.br:article/178 |
network_acronym_str |
UFLA-5 |
network_name_str |
INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação |
repository_id_str |
|
spelling |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescaladimensão fractalanálise de formasreconhecimento de padrõesassinatura fractalEste trabalho apresenta uma nova abordagem para análise e classificação de formas utilizando a assinatura fractal mutiescala. Os métodos tradicionais de classificação baseados em características de fractalidade, mais especificamente dimensão fractal, utilizam um único descritor para representar a complexidade de uma forma. A curva da dimensão fractal é uma função espaço-escala contendo diversas informações sobre a complexidade da forma. Nessa proposta a curva da dimensão fractal multiescala é utilizada como assinatura de complexidade, e os descritores de fourier são adotados como vetores de características. Foram realizados experimentos com problemas reais de análise e classificação de formas, em que foram utilizados órgãos foliares de espécies vegetais da Mata Atlântica e do Cerrado. Os resultados demonstram a eficiência dessa nova abordagem, no qual através dos descritores da assinatura fractal multiescala, foi alcançada uma taxa de acerto de 96% das espécies vegetais.Editora da UFLA2007-06-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/178INFOCOMP Journal of Computer Science; Vol. 6 No. 2 (2007): June, 2007; 91-1001982-33631807-4545reponame:INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computaçãoinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAenghttps://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/178/163Copyright (c) 2016 INFOCOMP Journal of Computer Scienceinfo:eu-repo/semantics/openAccessPlotze, Rodrigo de OliveiraBruno, Odemir Martinez2015-06-27T23:27:46Zoai:infocomp.dcc.ufla.br:article/178Revistahttps://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocompPUBhttps://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/oaiinfocomp@dcc.ufla.br||apfreire@dcc.ufla.br1982-33631807-4545opendoar:2024-05-21T19:54:22.362009INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação - Universidade Federal de Lavras (UFLA)true |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala |
title |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala |
spellingShingle |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala Plotze, Rodrigo de Oliveira dimensão fractal análise de formas reconhecimento de padrões assinatura fractal |
title_short |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala |
title_full |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala |
title_fullStr |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala |
title_full_unstemmed |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala |
title_sort |
Análise de Formas e Reconhecimento de Padrões por meio da Assinatura Fractal Multiescala |
author |
Plotze, Rodrigo de Oliveira |
author_facet |
Plotze, Rodrigo de Oliveira Bruno, Odemir Martinez |
author_role |
author |
author2 |
Bruno, Odemir Martinez |
author2_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Plotze, Rodrigo de Oliveira Bruno, Odemir Martinez |
dc.subject.por.fl_str_mv |
dimensão fractal análise de formas reconhecimento de padrões assinatura fractal |
topic |
dimensão fractal análise de formas reconhecimento de padrões assinatura fractal |
description |
Este trabalho apresenta uma nova abordagem para análise e classificação de formas utilizando a assinatura fractal mutiescala. Os métodos tradicionais de classificação baseados em características de fractalidade, mais especificamente dimensão fractal, utilizam um único descritor para representar a complexidade de uma forma. A curva da dimensão fractal é uma função espaço-escala contendo diversas informações sobre a complexidade da forma. Nessa proposta a curva da dimensão fractal multiescala é utilizada como assinatura de complexidade, e os descritores de fourier são adotados como vetores de características. Foram realizados experimentos com problemas reais de análise e classificação de formas, em que foram utilizados órgãos foliares de espécies vegetais da Mata Atlântica e do Cerrado. Os resultados demonstram a eficiência dessa nova abordagem, no qual através dos descritores da assinatura fractal multiescala, foi alcançada uma taxa de acerto de 96% das espécies vegetais. |
publishDate |
2007 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2007-06-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/178 |
url |
https://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/178 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://infocomp.dcc.ufla.br/index.php/infocomp/article/view/178/163 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Copyright (c) 2016 INFOCOMP Journal of Computer Science info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2016 INFOCOMP Journal of Computer Science |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Editora da UFLA |
publisher.none.fl_str_mv |
Editora da UFLA |
dc.source.none.fl_str_mv |
INFOCOMP Journal of Computer Science; Vol. 6 No. 2 (2007): June, 2007; 91-100 1982-3363 1807-4545 reponame:INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA) instacron:UFLA |
instname_str |
Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
instacron_str |
UFLA |
institution |
UFLA |
reponame_str |
INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação |
collection |
INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação |
repository.name.fl_str_mv |
INFOCOMP: Jornal de Ciência da Computação - Universidade Federal de Lavras (UFLA) |
repository.mail.fl_str_mv |
infocomp@dcc.ufla.br||apfreire@dcc.ufla.br |
_version_ |
1799874740438958080 |