Descritor de forma 2D baseado em redes complexas e teoria espectral de grafos

• Autor(a) principal: Oliveira, Alessandro Bof de
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/134397
• topic: Computação gráfica; Processamento de imagens; Grafos; Image processing; 2D shape; Spectral graph theory; Complex network

A identificação de formas apresenta inúmeras aplicações na área de visão computacional, pois representa uma poderosa ferramenta para analisar as características de um objeto. Dentre as aplicações, podemos citar como exemplos a interação entre humanos e robôs, com a identificação de ações e comandos, e a análise de comportamento para vigilância com a biometria não invasiva. Em nosso trabalho nós desenvolvemos um novo descritor de formas 2D baseado na utilização de redes complexas e teoria espectral de grafos. O contorno da forma de um objeto é representado por uma rede complexa, onde cada ponto pertencente a forma será representado por um vértice da rede. Utilizando uma dinâmica gerada artificialmente na rede complexa, podemos definir uma série de matrizes de adjacência que refletem a dinâmica estrutural da forma do objeto. Cada matriz tem seu espectro calculado, e os principais autovalores são utilizados na construção de um vetor de características. Esse vetor, após aplicar as operações de módulo e normalização, torna-se nossa assinatura espectral de forma. Os principais autovalores de um grafo estão relacionados com propriedades topológicas do mesmo, o que permite sua utilização na descrição da forma de um objeto. Para validar nosso método, nós realizamos testes quanto ao seu comportamento frente a transformações de rotação e escala e estudamos seu comportamento quanto à contaminação das formas por ruído Gaussiano e quanto ao efeito de oclusões parciais. Utilizamos diversas bases de dados comumente utilizadas na literatura de análise de formas para averiguar a eficiência de nosso método em tarefas de recuperação de informação. Concluímos o trabalho com a análise qualitativa do comportamento de nosso método frente a diferentes curvas e estudando uma aplicação na análise de sequências de caminhada. Os resultados obtidos em comparação aos outros métodos mostram que nossa assinatura espectral de forma apresenta bom resultados na precisão de recuperação de informação, boa tolerância a contaminação das formas por ruído e oclusões parciais, e capacidade de distinguir ações humanas e identificar os ciclos de uma sequência de caminhada.