Descrição de texturas invariante a rotação e escala para identificação e reconhecimento de imagens

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Montoya Zegarra, Javier Alexandre
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1607506
Resumo: Orientadores: Neucimar Jeronimo Leite, Ricardo da Silva Torres
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spelling Descrição de texturas invariante a rotação e escala para identificação e reconhecimento de imagensRelation-invariant and scale-invariant texture representation for image identification and recognitionAnálise de imagemProcessamento de imagensBanco de dadosSistemas de recuperação da informaçãoImage analysisImage processingDatabasesInformation retrieval systemsOrientadores: Neucimar Jeronimo Leite, Ricardo da Silva TorresDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: 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, uma abordagem multi-classe baseada no classificador de Floresta de Caminhos Ótimos é utilizada. Experimentos foram condl!zidos visando avaliar o sistema proposto frente a outros métodos de classificação. Resultados experimentais demonstram a superioridade do sistema propostoAbstract: An important low-level image feature used in human perception as well as in recognition is texture. 1n fact, the study of texture has found several applications ranging from texture segmentation to texture synthesis, classification, and image retrieval. Although many efficient and effective techniques have been proposed for texture classification and retrieval, there are still some challenges to overcome. More specifically, there is a need for a compact and robust image descriptor to query and classify texture image databases. 1n order to search and query image databases, this dissertation provides a texture image descriptor, which is based on a modification of the Steerable Pyramid Decomposition, and is also characterized by its capabilities for representing texture images in either rotation-invariant or scale-invariant manners. Preliminary results conducted in non-controlled scenarios have demonstrated the promising properties of the approach. 1n order to classify texture im.ages, this dissertation also provides a new recognition system, which presents as main features, compact image representations and efficient recognition tasks. The proposed image descriptor is used to encode the relevant texture information in small size feature vectors. To address the efficiency recognition requirements, a novel multi-class object recognition method based on the Optimum Path Forest classifier is used. To evaluate our proposed system against different methods, several experiments were conducted. The results demonstrate the superiority of the proposed systemMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação[s.n.]Leite, Neucimar Jerônimo, 1961-2016Torres, Ricardo da Silva, 1977-Traina, Agma Juci MachadoGoldenstein, Siome KleinUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMontoya Zegarra, Javier Alexandre20072007-12-21T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf104p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1607506MONTOYA ZEGARRA, Javier Alexandre. Descrição de texturas invariante a rotação e escala para identificação e reconhecimento de imagens. 2007. 104p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1607506. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/429546porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T05:15:30Zoai::429546Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T05:15:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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