Nas últimas décadas, as texturas dinâmicas ou texturas temporais, que são texturas com movimento, tornaram-se objetos de intenso interesse por parte de pesquisadores das áreas de processamento digital de imagens e visão computacional. Várias técnicas vêm sendo desenvolvidas, ou aperfeiçoadas, para a extração de características baseada em texturas dinâmicas. Essas técnicas, em vários casos, são a combinação de duas ou mais metodologias pré-existentes que visam apenas a extração de características e não a melhora da qualidade das características extraídas. Além disso, para os casos em que as características são \"pobres\" em qualidade, o resultado final do processamento poderá apresentar queda de desempenho. Assim, este trabalho propõe descritores que extraiam características dinâmicas de sequências de vídeos e realize a fusão de informações buscando aumentar o desempenho geral na segmentação e/ou reconhecimento de texturas ou cenas em movimento. Os resultados obtidos utilizando-se duas bases de vídeos demonstram que os descritores propostos chamados de D-LMP e D-SLMP foram superiores ao descritor da literatura comparado e denominado de LBP-TOP. Além de apresentarem taxas globais de acurácia, precisão e sensibilidade superiores, os descritores propostos extraem características em um tempo inferior ao descritor LBP-TOP, o que os tornam mais práticos para a maioria das aplicações. A fusão de dados oriundos de regiões com diferentes características dinâmicas aumentou o desempenho dos descritores, demonstrando assim, que a técnica pode ser aplicada não somente para a classificação de texturas dinâmicas em sí, mas também para a classificação de cenas gerais em vídeos. / In the last decades, the dynamic textures or temporal textures, which are textures with movement, have become objects of intense interest on the part of researchers of the areas of digital image processing and computer vision. Several techniques have been developed, or perfected, for feature extraction based on dynamic textures. These techniques, in several cases, are the combination of two or more pre-existing methodologies that aim only the feature extraction and not the improvement of the quality of the extracted features. Moreover, in cases that the features are \"poor\" in quality, the final result of processing may present low performance. Thus, this work proposes descriptors that extract dynamic features of video sequences and perform the fusion of information seeking to increase the overall performance in the segmentation and/or recognition of textures or moving scenes. The results obtained using two video bases show that the proposed descriptors called D-LMP and D-SLMP were superior to the descriptor of the literature compared and denominated of LBP-TOP. In addition to presenting higher overall accuracy, precision and sensitivity rates, the proposed descriptors extract features at a shorter time than the LBP-TOP descriptor, which makes them more practical for most applications. The fusion of data from regions with different dynamic characteristics increased the performance of the descriptors, thus demonstrating that the technique can be applied not only to the classification of dynamic textures, but also to the classification of general scenes in videos.

Texture analysis is an active area of research and plays an important role in computer vision applications. Texture, along with color and shape, contains important features of an image. Texture analysis allows to characterize regions inside an image by using descriptors. These descriptors are applied in the study of texture classification, in which the goal is to identify features that characterize a particular texture and assign a label to an image based on these features. Because of the importance of texture analysis in computer vision, researchers are continually devising and developing new descriptors, with the aim to improve the discriminative power of texture features of an image. A difficult task in texture analysis is to compare these descriptors and verify which are the most suitable for each type of image. The lack of a good review and comparison of descriptors cause that some applications do not use the most appropriate descriptor for a specific type of texture. Therefore, in this dissertation it was developed a research and collaboration platform for the analysis and comparison of texture descriptors and texture datasets. The platform aims to support the researchers in the area of texture analysis, specifically in texture classification. The platform was useful to perform an extensive comparison of texture descriptors and various texture datasets. Using the platform, in some datasets the results produced were better than those previously found in the literature. The results indicate that the classification accuracy varies according to the descriptor and classifier employed. By varying the parameters of texture descriptors it was possible to get different, yet better, classification accuracies. / A análise de textura é uma área ativa de pesquisa que desempenha um papel importante em aplicações de visão computacional. A textura, juntamente com a cor e a forma, contém características importantes de uma imagem. A análise de textura permite caracterizar regiões dentro de uma imagem usando descritores. Esses descritores são aplicados no estudo de classificação de texturas, no qual o objetivo é identificar características que distingam uma determinada textura e atribuir um rótulo a uma imagem baseada nessas características. Devido à importância da análise de textura na visão computacional, os pesquisadores estão continuamente criando e desenvolvendo novos descritores, com o objetivo de melhorar o poder discriminativo dessas características em uma imagem. Uma tarefa difícil na análise de textura é comparar esses descritores e verificar quais são os mais adequados para cada tipo de tipo de imagem. A falta de uma boa revisão e comparação de descritores de textura pode fazer com que algumas aplicações não utilizem o descritor mais adequado para um tipo específico de textura. Portanto, nesta dissertação foi desenvolvida uma plataforma de pesquisa e colaboração para a análise e comparação de descritores de textura e conjuntos de dados de textura. A plataforma visa apoiar os pesquisadores na área de análise de textura, especificamente na classificação de texturas. A plataforma foi útil para realizar uma comparação extensiva de descritores de textura e vários conjuntos de dados de textura. Com essa plataforma, em alguns conjuntos de dados os resultados encontrados foram melhores que aqueles encontrados anteriormente na literatura. Os resultados indicam que a acurácia de classificação muda segundo o descritor e o classificador usado. Mudando os valores dos parâmetros dos descritores de textura foi possível obter acurácias diferentes e até melhores.

Nas últimas décadas, as texturas dinâmicas ou texturas temporais, que são texturas com movimento, tornaram-se objetos de intenso interesse por parte de pesquisadores das áreas de processamento digital de imagens e visão computacional. Várias técnicas vêm sendo desenvolvidas, ou aperfeiçoadas, para a extração de características baseada em texturas dinâmicas. Essas técnicas, em vários casos, são a combinação de duas ou mais metodologias pré-existentes que visam apenas a extração de características e não a melhora da qualidade das características extraídas. Além disso, para os casos em que as características são \"pobres\" em qualidade, o resultado final do processamento poderá apresentar queda de desempenho. Assim, este trabalho propõe descritores que extraiam características dinâmicas de sequências de vídeos e realize a fusão de informações buscando aumentar o desempenho geral na segmentação e/ou reconhecimento de texturas ou cenas em movimento. Os resultados obtidos utilizando-se duas bases de vídeos demonstram que os descritores propostos chamados de D-LMP e D-SLMP foram superiores ao descritor da literatura comparado e denominado de LBP-TOP. Além de apresentarem taxas globais de acurácia, precisão e sensibilidade superiores, os descritores propostos extraem características em um tempo inferior ao descritor LBP-TOP, o que os tornam mais práticos para a maioria das aplicações. A fusão de dados oriundos de regiões com diferentes características dinâmicas aumentou o desempenho dos descritores, demonstrando assim, que a técnica pode ser aplicada não somente para a classificação de texturas dinâmicas em sí, mas também para a classificação de cenas gerais em vídeos. / In the last decades, the dynamic textures or temporal textures, which are textures with movement, have become objects of intense interest on the part of researchers of the areas of digital image processing and computer vision. Several techniques have been developed, or perfected, for feature extraction based on dynamic textures. These techniques, in several cases, are the combination of two or more pre-existing methodologies that aim only the feature extraction and not the improvement of the quality of the extracted features. Moreover, in cases that the features are \"poor\" in quality, the final result of processing may present low performance. Thus, this work proposes descriptors that extract dynamic features of video sequences and perform the fusion of information seeking to increase the overall performance in the segmentation and/or recognition of textures or moving scenes. The results obtained using two video bases show that the proposed descriptors called D-LMP and D-SLMP were superior to the descriptor of the literature compared and denominated of LBP-TOP. In addition to presenting higher overall accuracy, precision and sensitivity rates, the proposed descriptors extract features at a shorter time than the LBP-TOP descriptor, which makes them more practical for most applications. The fusion of data from regions with different dynamic characteristics increased the performance of the descriptors, thus demonstrating that the technique can be applied not only to the classification of dynamic textures, but also to the classification of general scenes in videos.