Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2005 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-23102024-160422/ |
Resumo: | O presente trabalho discute o uso da técnica de Análise de Componentes Independentes (ICA) para a construção de representações de imagens digitais. A ICA é uma técnica estatística para elaboração de representações de dados multidimensionais, que recentemente vem sendo aplicada à análise de imagens. No presente trabalho é proposta a utilização de duas extensões da ICA tradicional para a análise de imagens: a Análise de Subespaços Independentes (ISA) e a ICA Topográfica (TICA). Essas extensões utilizam a informação de dependência estatística entre atributos da imagem para inferir a estrutura da mesma. No presente trabalho tais extensões são empregadas para selecionar um conjunto reduzido de atributos para a representação de imagens, com redundância minimizada. Tais atributos são utilizados para a síntese de um banco de filtros, posteriormente aplicado a uma tarefa de classificação de texturas. Os resultados obtidos com tal esquema apontam que as extensões da ICA possibilitam a síntese de bancos de filtros menores, ao mesmo tempo apresentando desempenho compatível com métodos publicados na literatura. O trabalho termina com a discussão de possíveis extensões da abordagem proposta |
id |
USP_9446463ba0b2f532728122e8ff8003f9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:teses.usp.br:tde-23102024-160422 |
network_acronym_str |
USP |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository_id_str |
2721 |
spelling |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais.Untitled in englishImage processingNeural networksProcessamento de imagensRedes neuraisO presente trabalho discute o uso da técnica de Análise de Componentes Independentes (ICA) para a construção de representações de imagens digitais. A ICA é uma técnica estatística para elaboração de representações de dados multidimensionais, que recentemente vem sendo aplicada à análise de imagens. No presente trabalho é proposta a utilização de duas extensões da ICA tradicional para a análise de imagens: a Análise de Subespaços Independentes (ISA) e a ICA Topográfica (TICA). Essas extensões utilizam a informação de dependência estatística entre atributos da imagem para inferir a estrutura da mesma. No presente trabalho tais extensões são empregadas para selecionar um conjunto reduzido de atributos para a representação de imagens, com redundância minimizada. Tais atributos são utilizados para a síntese de um banco de filtros, posteriormente aplicado a uma tarefa de classificação de texturas. Os resultados obtidos com tal esquema apontam que as extensões da ICA possibilitam a síntese de bancos de filtros menores, ao mesmo tempo apresentando desempenho compatível com métodos publicados na literatura. O trabalho termina com a discussão de possíveis extensões da abordagem propostaIn the present work we examine the use of Independent Component Analysis (ICA) for building representations of digital images. ICA is a statistical method for obtaining representations of multidimensional data, which recently has been applied to image analysis. The present work proposes the utilization of two extensions of traditional ICA for building image representations: Independent Subspace Analysis (ISA) and Topographic ICA (TICA). Both extensions use the statistical dependence of image features to reveal the structure of the data. In the present work such extensions are employed to select a small set of image features, showing reduced redundancy. These image features are used to synthetize a filter bank, later employed in a texture classification task. Results shown herein point out that the proposed scheme, based on ICA extensions, achieves smaller filter banks, while keeping compatible performance with former methods. Future extensions of the proposed approach are discussed.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPHernandez, Emílio Del MoralSantos, Carlos da Silva dos2005-04-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-23102024-160422/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-10-23T18:10:02Zoai:teses.usp.br:tde-23102024-160422Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-10-23T18:10:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais. Untitled in english |
title |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais. |
spellingShingle |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais. Santos, Carlos da Silva dos Image processing Neural networks Processamento de imagens Redes neurais |
title_short |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais. |
title_full |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais. |
title_fullStr |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais. |
title_full_unstemmed |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais. |
title_sort |
Aplicação da análise de componentes independentes ao estudo de texturas em imagens digitais. |
author |
Santos, Carlos da Silva dos |
author_facet |
Santos, Carlos da Silva dos |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Hernandez, Emílio Del Moral |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Santos, Carlos da Silva dos |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Image processing Neural networks Processamento de imagens Redes neurais |
topic |
Image processing Neural networks Processamento de imagens Redes neurais |
description |
O presente trabalho discute o uso da técnica de Análise de Componentes Independentes (ICA) para a construção de representações de imagens digitais. A ICA é uma técnica estatística para elaboração de representações de dados multidimensionais, que recentemente vem sendo aplicada à análise de imagens. No presente trabalho é proposta a utilização de duas extensões da ICA tradicional para a análise de imagens: a Análise de Subespaços Independentes (ISA) e a ICA Topográfica (TICA). Essas extensões utilizam a informação de dependência estatística entre atributos da imagem para inferir a estrutura da mesma. No presente trabalho tais extensões são empregadas para selecionar um conjunto reduzido de atributos para a representação de imagens, com redundância minimizada. Tais atributos são utilizados para a síntese de um banco de filtros, posteriormente aplicado a uma tarefa de classificação de texturas. Os resultados obtidos com tal esquema apontam que as extensões da ICA possibilitam a síntese de bancos de filtros menores, ao mesmo tempo apresentando desempenho compatível com métodos publicados na literatura. O trabalho termina com a discussão de possíveis extensões da abordagem proposta |
publishDate |
2005 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2005-04-08 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-23102024-160422/ |
url |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-23102024-160422/ |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
|
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
|
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
instname_str |
Universidade de São Paulo (USP) |
instacron_str |
USP |
institution |
USP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP) |
repository.mail.fl_str_mv |
virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br |
_version_ |
1815256531998867456 |