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Diabetic retinopathy image quality assessment, detection, screening and referral = Análise de qualidade, detecção de lesões de retinopatia diabética, triagem e verificação de necessidade de consulta a partir de imagens de retina / Análise de qualidade, detecção de lesões de retinopatia diabética, triagem e verificação de necessidade de consulta a partir de imagens de retina

Pires, Ramon, 1989- 23 August 2018 (has links)
Orientador: Anderson de Rezende Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T17:47:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pires_Ramon_M.pdf: 4429324 bytes, checksum: 4e4015bc2131a1f1a5e8aa215f24d98f (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A Retinopatia Diabética (RD), complicação provocada pela diabetes, se manifesta por meio de diferentes lesões que possuem suas especificidades. Estas especificidades são exploradas na literatura como estratégia para representação, proporcionando uma discriminação satisfatória entre imagens de pacientes normais e doentes. No entanto, por estarem fortemente atrelada _as características visuais de cada anomalia, a detecção de lesões distintas exige abordagens distintas. Neste trabalho, apresentamos um arcabouço geral cujo objetivo é automatizar o procedimento de análise de imagens de fundo de olho. O trabalho é dividido em quatro etapas: avaliação de qualidade, detecção de lesões individuais, triagem e verificação de necessidade de consulta. Na primeira etapa, aplicamos diferentes técnicas de caracterização de imagens para avaliar a qualidade das imagens por meio de dois critérios: definição de campo e detecção de borramentos. Na segunda etapa deste trabalho, propomos a continuação de um trabalho anterior desenvolvido pelo nosso grupo, no qual foi aplicado um método unificado na tentativa de detecção de lesões distintas. No nosso método para detecção de qualquer lesão, exploramos diferentes alternativas de representação em baixo nível (extração densa e esparsa) e médio nível (técnicas de coding/pooling para sacolas de palavras visuais) objetivando o desenvolvimento de um conjunto eficaz de detectores de lesões individuais. As pontuações provenientes de cada detector de lesão, obtidas para cada imagem, representam uma descrição de alto nível, ponto fundamental para a terceira e a quarta etapas. Tendo em mãos um conjunto de dados descritos em alto nível (pontuações dos detectores individuais), propomos, na terceira etapa do trabalho, a aplicação de técnicas de fusão de dados para o desenvolvimento de um método de detecção de múltiplas lesões. A descrição em alto nível também é explorada na quarta etapa para o desenvolvimento de um método eficaz de avaliação de necessidade de encaminhamento a um oftalmologista no intervalo de um ano, visando evitar que o médico seja sobrecarregado, bem como dar prioridade a pacientes em estado urgente / Abstract: Diabetic Retinopathy (DR), a common complication caused by diabetes, manifests through deferent lesions that have their particularities. These particularities are explored in the literature as methods for representation, providing a satisfactory discrimination between healthy/diseased retinas. However, by being strongly linked to the visual characteristics of each anomaly, the detection of distinct lesions requires distinct approaches. In this work, we present a general framework whose objective is to automate the eye-fundus image analysis. The work comprises four steps: image quality assessment, DR-related lesion detection, screening, and referral. In the first step, we apply characterization techniques to assess image quality by two criteria: field definition and blur detection. In the second step of this work, we extend up a previous work of our group which explored a unified method for detecting distinct lesions in eye-fundus images. In our approach for detection of any lesion, we explore several alternatives for low-level (dense and sparse extraction) and mid-level (coding/pooling techniques of bag of visual words) representations, aiming at the development of an effective set of individual DR-related lesion detectors. The scores derived from each individual DR-related lesion, taken for each image, represent a high-level description, fundamental point for the third and fourth steps. Given a dataset described in high-level (scores from the individual detectors), we propose, in the third step of the work, the use of machine learning fusion techniques aiming at the development of a multi-lesion detection method. The high-level description is also explored in the fourth step for the development of an effective method for evaluating the necessity of referral of a patient to an ophthalmologist in the interval of one year, avoiding overloading medical specialist with simple cases as well as give priority to patients in an urgent state / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
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Projeto e desenvolvimento de técnicas forenses para identificação de imagens sintéticas / Design and development of forensic techniques for synthetic image identification

Tokuda, Eric Keiji, 1984- 21 August 2018 (has links)
Orientadores: Hélio Pedrini, Anderson de Rezende Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-21T20:45:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tokuda_EricKeiji_M.pdf: 9271810 bytes, checksum: 933cc41bd2c4a5d4ace8239be240b632 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O grande investimento de companhias de desenvolvimento de software para animação 3D nos últimos anos tem levado a área de Computação Gráfica a patamares nunca antes atingidos. Frente a esta tecnologia, torna-se cada vez mais difícil a um usuário comum distinguir fotografias reais de imagens produzidas em computador. Mais do que nunca, a fotografia, como meio de informação segura, passa a ter sua idoneidade questionada. A identificação de imagens geradas por computador tornou-se uma tarefa imprescindível. Existem diversos métodos de classificação de imagens fotográficas e geradas por computador na literatura. Todos os trabalhos se concentram em identificar diferenças entre imagens fotográficas e imagens geradas por computador. Contudo, no atual estágio da Computação Gráfica, não há uma caracterização isolada que resolva o problema. Propomos uma análise comparativa entre diferentes formas de combinação de descritores para abordar este problema. Para tanto, criamos um ambiente de testes com diversidade de conteúdo e de qualidade; implementamos treze métodos representativos da literatura; criamos e implementamos quatro abordagens de fusão de dados; comparamos os resultados dos métodos isolados com o resultado dos mesmos métodos combinados. Realizamos a implementação e análise de um total de treze métodos. O conjunto de dados para validação foi composto por aproximadamente 5.000 fotografias e 5.000 imagens geradas por computador. Resultados isolados atingiram acurácias de até 93%. A combinação destes mesmos métodos atingiu uma precisão de 97% (uma redução de 57% no erro do melhor método de maneira isolada) / Abstract: The development of powerful and low-cost hardware devices allied with great advances on content editing and authoring tools have pushed the creation of computer generated images (CGI) to a degree of unrivaled realism. Differentiating a photorealistic computer generated image from a real photograph can be a difficult task to naked eyes. Digital forensics techniques can play a significant role in this task. Indeed, important research has been made by our community in this regard. The current approaches focus on single image features aiming at spotting out diferences between real and computer generated images. However, with the current technology advances, there is no universal image characterization technique that completely solves this problem. In our work, we present a complete study of several current CGI vs. Photograph approaches; create a big and heterogeneous dataset to be used as a training and validation database; implement representative methods of the literature; and devise automatic ways to combine the best approaches. We compare the implemented methods using the same validation environment. Approximately 5,000 photographs and 5,000 CGIs with large diversity of content and quality were collected. A total of 13 methods were implemented. Results show that this set of methods, in an integrated approach, can achieve up to 93% of accuracy. The same methods, when combined through the proposed fusion schemes, can achieve an accuracy rate of 97% (a reduction of 57% of the error over the best result alone) / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
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Classificadores e aprendizado em processamento de imagens e visão computacional / Classifiers and machine learning techniques for image processing and computer vision

Rocha, Anderson de Rezende, 1980- 03 March 2009 (has links)
Orientador: Siome Klein Goldenstein / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto da Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T17:37:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rocha_AndersondeRezende_D.pdf: 10303487 bytes, checksum: 243dccfe5255c828ce7ead27c27eb1cd (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho de doutorado, propomos a utilizaçãoo de classificadores e técnicas de aprendizado de maquina para extrair informações relevantes de um conjunto de dados (e.g., imagens) para solução de alguns problemas em Processamento de Imagens e Visão Computacional. Os problemas de nosso interesse são: categorização de imagens em duas ou mais classes, detecçãao de mensagens escondidas, distinção entre imagens digitalmente adulteradas e imagens naturais, autenticação, multi-classificação, entre outros. Inicialmente, apresentamos uma revisão comparativa e crítica do estado da arte em análise forense de imagens e detecção de mensagens escondidas em imagens. Nosso objetivo é mostrar as potencialidades das técnicas existentes e, mais importante, apontar suas limitações. Com esse estudo, mostramos que boa parte dos problemas nessa área apontam para dois pontos em comum: a seleção de características e as técnicas de aprendizado a serem utilizadas. Nesse estudo, também discutimos questões legais associadas a análise forense de imagens como, por exemplo, o uso de fotografias digitais por criminosos. Em seguida, introduzimos uma técnica para análise forense de imagens testada no contexto de detecção de mensagens escondidas e de classificação geral de imagens em categorias como indoors, outdoors, geradas em computador e obras de arte. Ao estudarmos esse problema de multi-classificação, surgem algumas questões: como resolver um problema multi-classe de modo a poder combinar, por exemplo, caracteríisticas de classificação de imagens baseadas em cor, textura, forma e silhueta, sem nos preocuparmos demasiadamente em como normalizar o vetor-comum de caracteristicas gerado? Como utilizar diversos classificadores diferentes, cada um, especializado e melhor configurado para um conjunto de caracteristicas ou classes em confusão? Nesse sentido, apresentamos, uma tecnica para fusão de classificadores e caracteristicas no cenário multi-classe através da combinação de classificadores binários. Nós validamos nossa abordagem numa aplicação real para classificação automática de frutas e legumes. Finalmente, nos deparamos com mais um problema interessante: como tornar a utilização de poderosos classificadores binarios no contexto multi-classe mais eficiente e eficaz? Assim, introduzimos uma tecnica para combinação de classificadores binarios (chamados classificadores base) para a resolução de problemas no contexto geral de multi-classificação. / Abstract: In this work, we propose the use of classifiers and machine learning techniques to extract useful information from data sets (e.g., images) to solve important problems in Image Processing and Computer Vision. We are particularly interested in: two and multi-class image categorization, hidden messages detection, discrimination among natural and forged images, authentication, and multiclassification. To start with, we present a comparative survey of the state-of-the-art in digital image forensics as well as hidden messages detection. Our objective is to show the importance of the existing solutions and discuss their limitations. In this study, we show that most of these techniques strive to solve two common problems in Machine Learning: the feature selection and the classification techniques to be used. Furthermore, we discuss the legal and ethical aspects of image forensics analysis, such as, the use of digital images by criminals. We introduce a technique for image forensics analysis in the context of hidden messages detection and image classification in categories such as indoors, outdoors, computer generated, and art works. From this multi-class classification, we found some important questions: how to solve a multi-class problem in order to combine, for instance, several different features such as color, texture, shape, and silhouette without worrying about the pre-processing and normalization of the combined feature vector? How to take advantage of different classifiers, each one custom tailored to a specific set of classes in confusion? To cope with most of these problems, we present a feature and classifier fusion technique based on combinations of binary classifiers. We validate our solution with a real application for automatic produce classification. Finally, we address another interesting problem: how to combine powerful binary classifiers in the multi-class scenario more effectively? How to boost their efficiency? In this context, we present a solution that boosts the efficiency and effectiveness of multi-class from binary techniques. / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Ciência da Computação

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