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Um método para otimização de descritores multiescala em análise de formas / A method for multiscale descriptors optimization on shape analysisSouza, Marcelo Marques Simões de 29 July 2016 (has links)
SOUZA, Marcelo Marques Simões de. Um método para otimização de descritores multiescala em análise de formas. 2016. 77 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2017-02-24T17:46:36Z
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Previous issue date: 2016-07-29 / Shape is an important attribute of the primate visual system that has been widely explored in computer vision applications, such as object classification, recognition and content-based image retrieval. A computer vision system for object recognition performs shape analysis, which encompasses shape description or representation and shape similarity analysis. A relevant aspect in shape analysis is to adjust the descriptor to the pattern recognitio problem of interest, even though there is a lack of consistent methods for doing so. This work introduces an automatic method to setup multiscale shape descriptor through evolutionary optimization. The method was applied to adjust a multiscale shape descriptor to the problem of leaf-based plant specimen identification, where data visualization techniques, clustering quality metrics and shape classification and retrieval experiments were used to assess its performance. The visual exploratory data analysis techniques showed that the proposed methodology improved shape clustering and retrieval. Moreover, supervised and unsupervised classification experiments accomplished high precision and recall rates as well as Bulls-eye scores with the optimized parameters. Thus, taking as objective function clustering quality metrics, shape descriptors optimization leads to improvement in shapes representation in terms of intraclass coesion and inter-class separation, which reflects positively in shape classification experiments performance. / A forma é um importante atributo do sistema visual dos primatas que tem sido amplamente explorado em visão computacional em aplicações de classificação, reconhecimento e recuperação de imagens pelo conteúdo. Um sistema de visão computacional para o reconhecimento de objetos realiza a análise da forma, que consiste na descrição ou representação da mesma e na análise de similaridade entre formas. Um aspecto importante em análise de forma é a adequação do descritor ao problema de reconhecimento de padrões de interesse, porém há uma carência de métodos que sistematizem essa adequação. Este trabalho propõe um método automático para o ajuste dos parâmetros de descritores de formas com otimização evolutiva. A aplicabilidade do referido método é investigada na adequação de um descritor multiescala de forma ao problema de identificação das espécies de plantas a partir das suas folhas, sendo seu desempenho avaliado por técnicas de visualização de dados, medidas de avaliação de agrupamentos e experimentos de classificação e recuperação de formas pelo conteúdo. A análise visual exploratória dos agrupamentos mostrou que a metodologia de otimização melhora os resultados de agrupamento e recuperação de formas. Já os experimentos de classificação com os descritores otimizados alcançaram elevadas taxas de precisão e revocação, assim como da medida bulls-eye. Tendo como função objetivo métricas de qualidade de agrupamentos, a otimização de descritores de forma melhora a representação das formas nos aspectos de coesão intraclasse e separação entre classes, o que reflete positivamente no desempenho em experimentos de classificação e recuperação de formas.
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Sistema de rastreamento da mão humana utilizando visão artificial para aplicações embarcadas / Human hand tracking system using computer vision for embedded applicationsFreitas, Rodrigo Fernandes 02 February 2011 (has links)
FREITAS. R. F. Sistema de rastreamento da mão humana utilizando visão artificial para aplicações embarcadas. 2011. 74 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2011. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-02-27T16:21:03Z
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Previous issue date: 2011-02-02 / In recent years pro cessing capacity of mobile devices have greatly increased,
allowing them to pro cess applications, such as games, previously only p ossible
on platforms with greater computing p ower. However, the user interface has
not accompanied this evolution of computing p ower, still b eing held using
non-ergonomic keyb oards. This dissertation prop oses a interaction system for
mobile devices based on Computer Vision. This system tracks the user's hand
and recognizes six p ossible gestures: p ointing, emph zo om in, emph zo om
out, clo ckwise rotation, counterclo ckwise rotation and drag. Initially this system
captures images of the user's hand, applies pre-pro cessing lters on the images
and segments the region of the skin by thresholding. Then, the contour of the
hand is extracted and represented in a vector by a chain co de algorithm. The
ngertips are lo cated from the b oundary and represented and, by a set of rules,
the gesture made by the user is recognized. The system prop osed is simulated
using the
Simulink
platform and implemented in C ANSI language. In addition,
this system is compared with three other systems describ ed in literature based on
four evaluation criteria: computacional cost, rotation invariance for the gesture of
p ointing, robustness to regions at the background of image with skin-like color and
robustness to o cclusion with regions with skin-like color. The results indicate that
this system meets the requirements of evaluation criteria, which makes p ossible its
use in mobile devices / Nos últimos anos a capacidade de processamento dos dispositivos portáteis têm aumentado muito, permitindo-lhes processar aplicações, tais como jogos, antes somente possíveis em plataformas de maior poder computacional. Porém, a interface com o usuário não tem acompanhado essa evolução do poder computacional, sendo realizada ainda por meio de teclados não ergonômicos. Esta dissertação propõe um sistema de interação para dispositivos portáteis baseado em Visão Computacional. Este sistema rastreia a mão do usuário e reconhece seis possíveis gestos: apontamento, zoom in, zoom out, rotação horária, rotação anti-horária e arrastar. Inicialmente o sistema captura imagens da mão do usuário, aplica filtros de pré-processamento sobre estas e segmenta a região da pele através de limiarização. Feito isto, o contorno da mão é extraído e representado em um vetor pelo algoritmo do código em cadeia. As pontas dos dedos são localizadas a partir do contorno representado e, através de um conjunto de regras, o gesto realizado pelo usuário é reconhecido. O sistema proposto é simulado utilizando a plataforma Simulink e implementado em linguagem C ANSI. Além disto, este sistema é comparado com três outros sistemas descritos na literatura com base em quatro critérios de avaliação: custo computacional, invariância à rotação para o gesto de apontamento, robustez à presença de regiões no fundo da imagem com cor próxima à da pele e robustez à oclusão com regiões de cor próxima à da pele. Os resultados indicam que este sistema atende os requisitos dos critérios de avaliação, portanto, sendo possível sua utilização em dispositivos portáteis.
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Método para detecção de movimentos auxiliares de clarinetistas baseado em visão computacionalSeger, Rodrigo Amaral 26 November 2012 (has links)
Resumo
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Técnica de navegação de um robô móvel baseado em um sistema de visão para integrá-lo a uma célula flexível de manufatura / Mobile robot navigation technique based in vision system for integrate it to a flexivel manufacturing cell (FMC)Cano, Carlos Enrique Villanueva 12 May 2006 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Mecânica, 2006. / Submitted by Érika Rayanne Carvalho (carvalho.erika@ymail.com) on 2009-09-29T01:33:39Z
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Previous issue date: 2006-05 / Atualmente o controle dos veículos guiados automaticamente (AGV), é baseado no estudo das diferentes técnicas de navegação existentes. Estas técnicas, utilizam diferentes tipos de sensores (infravermelho, ultra-som, táctil, visão, etc) como parte do equipamento do robô móvel para realizar suas tarefas de movimentação e controle desde uma posição inicial até uma posição final definida. A contribuição principal deste trabalho consiste em apresentar uma técnica de navegação baseada em um sistema de visão, para integrar um robô móvel à célula flexível de manufatura (FMC), a qual está sendo implementada no laboratório GRACO – UNB, trabalhando como um veículo guiado automaticamente (AGV), assim como também apresentar as vantagens e desvantagens do tipo de navegação implementada. O sistema de navegação proposto é composto por cinco módulos principais: O primeiro módulo é da captura de imagens no formato RGB através da placa de captura Matrox Meteor; O segundo módulo de pré-processamento, que realiza o tratamento das imagens capturadas através da aplicação de algoritmos de visão computacional. O terceiro módulo de extração de pontos das linhas seguidas, que extrai da imagem binarizada os pontos mais importantes da cena como é o caso da extração de dois pontos da linha para calcular a sua inclinação para depois ser comparada com os erros mínimos permitidos. O quarto módulo é o de reconhecimento dos sinais através da utilização de algoritmos baseados em redes neurais; e finalmente o quinto módulo é o de controle, que com base à informação gerada nos módulos anteriores, trabalha nos motores do robô para gerar ou corrigir os movimentos ao longo da linha rastreada ou executar uma ação de movimento dependendo do sinal reconhecido. O sistema de navegação utilizado, pelo robô móvel, é modelado utilizando técnicas de objetos orientados, através da linguaje UML. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Nowadays, the control of the automatic guided vehicles (AGV), is based on the study of different navigation existing techniques. Those utilize different kinds of sensors (infrared, ultrasound, tactile, vision, etc) as part of the equipment included in the mobile robot carrying out their tasks of movement and control since an initial position to a defined final position. The main contribution of this work is developing a navigation technique based on a vision system, by integrating a mobile robot to a flexible manufacturing cell (FMC), that is being implemented on the GRACO – UnB laboratory. On the mobile robot, working as an automatic guided vehicle (AGV), are shown, as well, the advantages and disadvantages of this kind of navigation. The system of proposed navigation is building up for five main modules: The first module is images capture module in RGB format through the Matrox Meteor board. The second module of pre-processing, carries out the processing of the captured images through the application of computational vision algorithms. The third is the line points extraction module, to extract from the image the most important points of the scene as is in the case of the slope line tracking calculation and comparing it with the minimum permitted errors in the tracking line. The fourth module of signs recognition through the utilization of algorithms based in neural nets ; and finally the fifth module of control, that base on the information generated in the previous modules, works in the motor control of the robot, generating the correct movements during the tracking line or executing an action of movement depending on the recognized sign. The navigation system utilized by the mobile robot will be modelled, utilizing techniques of objects oriented, through the UML language. ______________________________________________________________________________ RESUMEN / Actualmente el control de los vehículos guiados automáticamente (AGV), esta basado en el estudio de las diferentes técnicas de navegación existentes. Estas, utilizan diferentes tipos de sensores (infrarrojos, ultrasonido, táctiles, visión, etc.) como parte del equipo del robo móvil para realizar sus tareas de navegación y control, desde una posición inicial hasta una posición final definidas. La principal contribución de este trabajo consiste en presentar una técnica de navegación basada en un sistema de visión para integrar un robot móvil a una célula flexible de manufactura, a cual está siendo implementada en el laboratorio de automatización y control GRACO-UnB, trabajando como un vehículo guiado automáticamente, así como también presentar las ventajas y desventajas del tipo de navegación que esta siendo implementada. El sistema de navegación propuesto está compuesto por cinco módulos principales: un primer módulo de captura de imágenes en formato RGB a través da placa Matrox Meteor de el robot móvil. Un segundo módulo de pre-procesamiento de las imágenes capturadas a través de la aplicación de algoritmos de visión computacional. Un tercer módulo de extracción de puntos de las líneas seguidas por el robot para calcular su inclinación a cual será comparada posteriormente con los errores mínimos permitidos. O cuarto módulo de reconocimiento de señales a través del uso de algoritmos basados en redes neurales; y finalmente el quinto módulo de control, el cual en base a la información generada por los módulos anteriores, trabaja en el control de los motores del robot los cuales generan el correcto desplazamiento durante el rastreo de las líneas o ejecutan alguna otra acción de movimiento dependiendo de la señal reconocida. El sistema de navegación que está siendo implementado en el robot móvil será modelado utilizando técnicas de objetos orientados a través del uso del lenguaje UML.
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Sincronização, captura e análise de imagens da poça de soldagem no processo GMAW convencional, no modo de transferência metálica por curto-circuito / Synchronization, capture and analysis of weld pool image ind dipmode of conventionalmetal transfer GMAW processesFranco, Luciano Duarte Nascimento 26 December 2007 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2007. / Submitted by Natália Cristina Ramos dos Santos (nataliaguilera3@hotmail.com) on 2009-10-08T12:41:25Z
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Previous issue date: 2007-12-17 / Esse trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de visão computacional em tempo real que visa a capturar e medir imagens do processo de soldagem GMAW em modo curto-circuito. A captura dessas imagens deve estar sincronizada à detecção de um curto-circuito visando a obter imagens com pouco ou nenhum brilho do arco para que um algoritmo de processamento de imagens possa aferir a posição do arame de soldagem e da poça fundida. Durante o desenvolvimento desse sistema foram estudadas as principais tecnologias envolvidas como: o processo de soldagem GMAW, o porquê de se escolher a soldagem em modo curto-circuito, a analise e monitoração dos sinais de soldagem como a tensão e a corrente, a determinação do melhor ponto para captura de imagens.
Em seguida foi desenvolvida toda a infra-estrutura para criação e experimentação do
sistema: a montagem de um sistema computacional industrial de captura de imagens, uma mesa linear para o deslocamento do corpo de prova, a escolha do mais adequado
sistema de detecção e sincronização de imagens e o desenvolvimento e validação de
uma série de softwares como o de detecção de curto-circuitos e o de captura e medição
de imagens. Os resultados desse sistema atingiram os objetivos propostos, pois foi possével obter, imagens de boa qualidade, sem saturação, sincronizadas com a detecção do curtocircuito, permitindo então a medição da poça o processamento robusto de imagens da
poça de solda. ___________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents the development of a real time computer vision system that seeks to capture and to analyse images of a GMAW arc welding process in short circuit mode. The capture of those images should be synchronized with a short circuit the detection to obtain images with little or no bright so a image processing algorithm can
check the position of the welding wire and molten pool. During the development of this system were studied the main technologies involved as: the GMAW, weld process, the reason for choosing the shor-circuit welding mode, the analyzes and the monotoring of the welding signs as the voltage and the current, the determination of the best point to capture images. Meanwhile a whole infrastructure were developed to crate and experiment the system: the assembly of a image capture industrial computer, a linear table to displace the proof body, the choice of a synchronization and detection image system, the development and validation of a series of softwares as the short-circuit detection and the image capture and mesure algorithm. The results of that system were satisfactory, because it was possible to obtain, in a very efficient way, good quality images, without bright, synchronized with the detection of the short circuit, allowing to measure the molten pool.
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Estimação de curvas polinomiais em sequência de imagens para navegação de robôs móveis / Polinomial curves estimation in image sequences to mobile robot navigationAlves, Deborah Silva 10 1900 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2006. / Submitted by Natália Cristina Ramos dos Santos (nataliaguilera3@hotmail.com) on 2009-11-02T12:01:15Z
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Previous issue date: 2006-10 / Neste trabalho, foi implementado um sistema de visão computacional para navegação de robôs móveis baseado em rastreamento de trajetórias. Essas trajetórias são formadas por marcas artificiais adicionadas ao teto do ambiente na forma de curvas e retas. Para marcar o teto foram utilizadas cordas e fita adesiva escuras fixadas ao teto formando retas e curvas contínuas que indicam a trajetória a ser seguida pelo robô. A finalidade desse trabalho é o rastreamento de tais marcas. Para tanto, foi implementado um sistema de rastreamento que trabalha concorrentemente com o sistema de controle do robô. O sistema implementado foi desenvolvido em um robô móvel equipado com uma câmera com foco direcionado para o teto. Esse sistema foi subdivido em quatro etapas que são executadas seqüencialmente a cada passo de tempo. A primeira das etapas adquire e processa uma imagem com técnicas para extração de bordas e eliminação de ruído. Em seguida, se o sistema não possui
nenhuma informação a priori ele salta duas outras etapas e realiza a parametrização de uma curva baseado nos pixeis da imagem processada na primeira etapa. Essa é a quarta etapa do sistema para qual foram implementados cinco algoritmos estimadores, três baseados em Mínimos Quadrados e dois em filtragem estocástica. Caso contrário, se o sistema possuir informação a priori, após a primeira etapa ele realiza a segunda que é a de predição. Esta recebe os parâmetros da curva estimada no passo de tempo anterior e os dados da odometria, referentes ao movimento do robô entre o passo de tempo anterior e o atual, para atualizar a informação a priori sobre a trajetória. A próxima etapa recebe a imagem processada na etapa 1 e a informação de predição da etapa 2 e realiza uma pré-seleção de pixeis da imagem processada que poderão participar da estimação de parâmetros na quarta e última etapa do sistema. Para a avaliação de desempenho do sistema implementado, foram utilizados bancos de imagens adquiridos por uma câmera com foco direcionado para o teto e acoplada a um robô móvel Omnidirecional guiado por joystick. O sistema foi avaliado para várias trajetórias, sendo analisados
os resultados de todos os processos intermediários do rastreamento e o desempenho global do sistema. Os resultados observados mostraram que o sistema implementado permite o rastreamento de trajetórias a partir apenas da informação extraída, pelos algoritmos de visão, das
imagens adquiridas durante a movimentação do robô e da odometria. Cada um dos algoritmos estimadores implementados foram testados e analisados quanto as suas características e tempo de execução, dentre os quais, os de filtragem estocástica obtiveram melhores resultados no rastreamento da trajetória. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this work, a computer vision system was implemented for curve tracking-based navigation of mobile robots. These trajectories are formed by artificial landmarks added to the ceiling of the environment in the form of curves and straight lines. In order to mark the ceiling, ropes and adhesive tapes were fixed fixed to the ceiling forming continuous straight lines and curves that indicate the trajectory to be followed by the robot. The purpose of this work is to propose tracking algorithms for such marks. Therefore , it was implemented a tracking system that works concurrently with the control system of the robot. The implemented system was developed in a mobile robot equipped with a video camera looking at the ceiling. This system is composed of four stages that are executed sequentially. The first one of the stages acquires and processes an image with techniques for edges extraction and of noise elimination. After this, if the system does not possess no a priori information about the trajectory, it jumps two stages and carries through the parametrization of a curve based on pixels of the processed image at the first stage. This is the fourth stage of the system, for which five estimators were implemented. Three of them are based on Least Squares and two in stochastic filtering. Otherwise, if the system has a priori information, after the first stage it carries through the prediction stage. This stage receives the curve estimated parameters computed in the previous time and robot’s odometric data, referring to the robot’s movement between the step of previous time and the current one. It is used to update the a priori information about the trajectory. The next stage receives the processed image (first stage) and information from prediction (second stage) and carries through an previous election of pixels of the processed image. Several images sequences had been acquired for performance evaluation of the implemented system off line. In such experiments, the mobile robot was guided using joystick. The system was evaluated for several trajectories. The results were analyzed for all the intermediate processes. The observed results had shown that the implemented system allows the trajectory tracking only with the extracted information of the images (through vision algorithms) acquired during the robot’s movement and the odometry. Each one of the estimators implemented algorithms had been tested, and their characteristics and execution time were analyzed. From such analysis, the stochastic ones had gotten better results in the tracking trajectory process.
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Controle servo-visual para aproximação de portas por robôs móveis equipados com duas câmeras / Visual servoing for docking of mobile robots equipped with two camerasBernardes, Mariana Costa 04 1900 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Raquel Viana (tempestade_b@hotmail.com) on 2010-04-20T20:47:33Z
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Previous issue date: 2009-04 / Classicamente, o controle servo visual é aplicado em abordagens determinísticas que fazem uso direto dos parâmetros extraídos da imagem ou que os utilizam para determinar a posição do robô no plano cartesiano e com isso calcular a ação de controle. Tais métodos, no entanto, são bastante susceptíveis a ruídos de medição e pouco tolerantes a falhas como obstrução ou perda do rastreamento das características visuais. Estes problemas poderiam ser minimizados com uma abordagem estocástica, fazendo-se uso do modelo de evolução das características visuais e de informação sensorial adicional para estimar os valores de tais parâmetros. Este trabalho busca obter uma abordagem de controle servo visual baseado em retas combinado a um processo simultâneo de reconstrução tridimensional por Filtro de Kalman Estendido. Propõe-se então um controlador para robôs móveis omnidirecionais, que utiliza um sistema binocular de câmeras como principal fonte de informação, associado a medidas de odometria fornecidas pelo robô para estimar o modelo das retas no espaço 3D. As estimativas obtidas são utilizadas no cálculo da ação de controle servo visual e com isso busca-se atenuar os problemas apresentados acima, presentes nas abordagens usuais. O método proposto é validado sobre um robô móvel omnidirecional numa tarefa de aproximação de portas e seu desempenho é comparado ao de um controlador cujas características são extraídas diretamente das imagens. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Classically, visual servoing is applied in deterministic approaches that use parameters extracted directly from images or that use these parameters to calculate the robot’s position in cartesian plane to define control action. However, these methods are very sensitive to measurement noise and not tolerant to fail situations like lost of tracking or obstruction of visual features. Such problems could be minimized with a stochastic approach, using the evolution model of image features and additional sensor information to estimate the parameters. This work purposes a line based visual servoing approach combined with a simultaneous tridimensional reconstruction process with Extended Kalman Filter. We propose a controller for omnidirectional mobile robots that use a binocular camera system as the main information source, combined with odometry measurements provided by the robot to estimate the 3D line model. The control signal is calculated with the obtained estimates in order to attenuate the problems presented above, observed in usual visual servoing approaches. The proposed method is evaluated on an omnidirectional mobile robot in a docking task and its performance is compared to a controller whose visual features are extracted directly from images.
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Uma Abordagem Dinâmica para Detecção e Seguimento de Face em Vídeos Coloridos em Ambientes Não ControladosPASSARINHO, C. J. P. 17 December 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-12-17 / Este projeto destina-se a investigar técnicas de processamento de imagens digitais para detecção e reconhecimento de faces na multidão. Este sistema pode ser utilizado para auxílio na identificação de indivíduos em situações de supervisão e segurança, bem como reconhecimento de pessoas desaparecidas. O sistema deverá ser capaz de representar faces de maneira robusta e compacta, possibilitando a distinção de indivíduos em tempo hábil.
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Utilizando Contexto na Representação de Imagens para Classificação de CenasGAZOLLI, K. A. S. 27 June 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-06-27 / A classifica¸cao de cenas ´e um campo bastante popular na ´area de visao computacional
e encontra diversas aplica¸coes tais como: organiza¸cao e recupera¸cao de imagem baseada
em conte´udo, localiza¸cao e navega¸cao de robos. No entanto, a classifica¸cao autom´atica de
cenas ´e uma tarefa desafiadora devido a diversos fatores, tais como, ocorrencia de oclusao,
sombras, reflexoes e varia¸coes nas condi¸coes de ilumina¸cao e escala.
Dentre os trabalhos que objetivam solucionar o problema da classifica¸cao autom´atica de
cenas, estao aqueles que utilizam transformadas nao-param´etricas e aqueles que tem obtido
melhora no desempenho de classifica¸cao atrav´es da explora¸cao da informa¸cao contextual.
Desse modo, esse trabalho propoe dois descritores de imagens que associam informa¸cao
contextual, ou seja, informa¸cao advinda de regioes vizinhas, a um tipo de transformada
nao-param´etrica. O objetivo ´e propor uma abordagem que nao eleve demasiadamente
a dimensao do vetor de caracter´ısticas e que nao utilize a t´ecnica de representa¸cao
intermedi´aria bag-of-features, diminuindo, assim, o custo computacional e extinguindo a
necessidade de informa¸cao de parametros, o que possibilita a sua utiliza¸cao por usu´arios
que nao possuem conhecimento na ´area de reconhecimento de padroes.
Assim, sao propostos os descritores CMCT (Transformada Census Modificada Contextual)
e ECMCT (CMCT Estendido) e seus desempenhos sao avaliados em quatro bases de dados
p´ublicas. Sao propostas tamb´em cinco varia¸coes destes descritores (GistCMCT, GECMCT,
GistCMCT-SM, ECMCT-SM e GECMCT-SM), obtidas atrav´es da associa¸cao de cada um
deles com outros descritores. Os resultados obtidos nas quatro bases de dados mostram
que as representa¸coes propostas sao competitivas, e que provocam um aumento nas taxas
de classifica¸cao, quando comparados com outros descritores.
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Analise de texturas orientadas e palicações na monitoração de multidõesMarana, Aparecido Nilceu 16 December 1997 (has links)
Orientadores: Roberto de Alencar Lotufo, Luciano da Fonseca Costa / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Fauculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T08:07:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Marana_AparecidoNilceu_D.pdf: 11541987 bytes, checksum: 43e0eb63623ee2074e8bc949905b5aa1 (MD5)
Previous issue date: 1997 / Resumo: Um dos objetivos desta tese é propor novos descritores para a caracterização e classificação de texturas orientadas, inspirados nos sistemas biológicos de visão, dentre os quais o sistema de visão humano, que é particularmente sensível a estímulos retilíneos. A aplicação dos novos descritores, que dependem dos segmentos de retas que são extraídos das imagens através da transformada de Hough, na classificação de texturas orientadas reais apresentou bons resultados. Outro objetivo desta tese foi avaliar a eficácia das medidas de texturas e a relevância das informações sobre orientação na estimação de níveis de densidades de congestionamentos de pessoas. Tal estimação é crucial para o gerenciamento e controle de multidões. A avaliação foi realizada sobre um conjunto de aproximadamente 300 imagens, capturadas na estação de trens de Liverpool Street, em Londres, Reino Unido, utilizando-se 4 medidas de texturas extraídas das imagens por meio dos quatro seguintes métodos: matrizes de dependência espacial dos tons de cinza, segmentos de retas (proposto nesta tese), análise de Fourier e dimensões fractais. As estimações das densidades de congestionamentos são dados em termos das classificações das imagens de entrada em cinco classes de densidades (baixíssima densidade, baixa densidade, densidade moderada, alta densidade e altíssima densidade)... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: One of the goals of this thesis is to present a new method for oriented texture characterization and classification, inspired in biological vision systems, including the human vision system, which are particularly sensitive to rectilinear stimuli. The features proposed, which are based on staight line segments extracted from the image by using the Hough transform, were used to classify real oriented textures, providing good results. Another goal of this thesis was to assess the efficacy of texture measures and the relevance of orientation as means for estimating levels of crowd densities in images. This estimation is crucial for the problem of crowd monitoring and control. The assessment was carried out on a set of almost 300 real images captured from Liverpool Street Train Station, London, UK, using texture measures extracted from the images though the following four different methods: gray level dependence matrices, straight line segments (proposed in this thesis), Fourier analysis, and fractal dimensions. The stimulations of crowd densities are given in terms of the classification of the input image in five classes of densities (very low, low, moderate, high and very high). During the experiments, three types of classifiers were used: neural (implemented according to the Kohonen model), Bayesian, and an approach based on fitting functions... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica
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