AFORAPRO: reconhecimento de objetos invariante sob transformações afins.

• Autor(a) principal: Pérez López, Guillermo Ángel
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-31052011-155411/
• topic: Affine invariant; ASIFT; ASIFT; Casamento de padrões; Changes contrast; Coeficientes de Fourier; Distorção de imagens; FORAPRO; FORAPRO; Fourier coefficients; Images distortion; Invariância afim; Mudança de contraste; Objects recognition; Padrões repetitivos; Reconhecimento de objetos; Repetitive patterns; Simulação de ponto de vista; Template-matching; Viewpoint simulation

Reconhecimento de objetos é uma aplicação básica da área de processamento de imagens e visão computacional. O procedimento comum do reconhecimento consiste em achar ocorrências de uma imagem modelo numa outra imagem a ser analisada. Consequentemente, se as imagens apresentarem mudanças no ponto de vista da câmera o algoritmo normalmente falha. A invariância a pontos de vista é uma qualidade que permite reconhecer um objeto, mesmo que este apresente distorções resultantes de uma transformação em perspectiva causada pela mudança do ponto de vista. Uma abordagem baseada na simulação de pontos de vista, chamada ASIFT, tem sido recentemente proposta no entorno desta problemática. O ASIFT é invariante a pontos de vista, no entanto falha na presença de padrões repetitivos e baixo contraste. O objetivo de nosso trabalho é utilizar uma variante da técnica de simulação de pontos de vista em combinação com a técnica de extração dos coeficientes de Fourier de projeções radiais e circulares (FORAPRO), para propor um algoritmo invariante a pontos de vista, e robusto a padrões repetitivos e baixo contraste. De maneira geral, a nossa proposta resume-se nas seguintes fases: (a) Distorcemos a imagem, variando os parâmetros de inclinação e rotação da câmera, para gerar alguns modelos e conseguir a invariância a deformações em perspectiva, (b) utilizamos cada como modelo a ser procurado na imagem, para escolher o que melhor case, (c) realizamos o casamento de padrões. As duas últimas fases do processo baseiam-se em características invariantes por rotação, escala, brilho e contraste extraídas pelos coeficientes de Fourier. Nossa proposta, que chamamos AFORAPRO, foi testada com 350 imagens que continham diversidade nos requerimentos, e demonstrou ser invariante a pontos de vista e ter ótimo desempenho na presença de padrões repetitivos e baixo contraste.