Abstract This thesis presents a multiscale framework for the construction of affine invariant pattern recognition and registration methods. The idea in the introduced approach is to extend the given pattern to a set of affine covariant versions, each carrying slightly different information, and then to apply known affine invariants to each of them separately. The key part of the framework is the construction of the affine covariant set, and this is done by combining several scaled representations of the original pattern. The advantages compared to previous approaches include the possibility of many variations and the inclusion of spatial information on the patterns in the features. The application of the multiscale framework is demonstrated by constructing several new affine invariant methods using different preprocessing techniques, combination schemes, and final recognition and registration approaches. The techniques introduced are briefly described from the perspective of the multiscale framework, and further treatment and properties are presented in the corresponding original publications. The theoretical discussion is supported by several experiments where the new methods are compared to existing approaches. In this thesis the patterns are assumed to be gray scale images, since this is the main application where affine relations arise. Nevertheless, multiscale methods can also be applied to other kinds of patterns where an affine relation is present. An additional application of one multiscale based technique in convexity measurements is introduced. The method, called multiscale autoconvolution, can be used to build a convexity measure which is a descriptor of object shape. The proposed measure has two special features compared to existing approaches. It can be applied directly to gray scale images approximating binary objects, and it can be easily modified to produce a number of measures. The new measure is shown to be straightforward to evaluate for a given shape, and it performs well in the applications, as demonstrated by the experiments in the original paper.

Este trabalho aborda o problema de casamento entre duas imagens. Casamento de imagens pode ser do tipo casamento de modelos (template matching) ou casamento de pontos-chaves (keypoint matching). Estes algoritmos localizam uma região da primeira imagem numa segunda imagem. Nosso grupo desenvolveu dois algoritmos de casamento de modelos invariante por rotação, escala e translação denominados Ciratefi (Circula, radial and template matchings filter) e Forapro (Fourier coefficients of radial and circular projection). As características positivas destes algoritmos são a invariância a mudanças de brilho/contraste e robustez a padrões repetitivos. Na primeira parte desta tese, tornamos Ciratefi invariante a transformações afins, obtendo Aciratefi (Affine-ciratefi). Construímos um banco de imagens para comparar este algoritmo com Asift (Affine-scale invariant feature transform) e Aforapro (Affine-forapro). Asift é considerado atualmente o melhor algoritmo de casamento de imagens invariante afim, e Aforapro foi proposto em nossa dissertação de mestrado. Nossos resultados sugerem que Aciratefi supera Asift na presença combinada de padrões repetitivos, mudanças de brilho/contraste e mudanças de pontos de vista. Na segunda parte desta tese, construímos um algoritmo para filtrar casamentos de pontos-chaves, baseado num conceito que denominamos de coerência geométrica. Aplicamos esta filtragem no bem-conhecido algoritmo Sift (scale invariant feature transform), base do Asift. Avaliamos a nossa proposta no banco de imagens de Mikolajczyk. As taxas de erro obtidas são significativamente menores que as do Sift original. / This work deals with image matching. Image matchings can be modeled as template matching or keypoints matching. These algorithms search a region of the first image in a second image. Our group has developed two template matching algorithms invariant by rotation, scale and translation called Ciratefi (circular, radial and template matching filter) and Forapro (Fourier coefficients of radial and circular projection). The positive characteristics of Ciratefi and Forapro are: the invariance to brightness/contrast changes and robustness to repetitive patterns. In the first part of this work, we make Ciratefi invariant to affine transformations, getting Aciratefi (Affine-ciratefi). We have built a dataset to compare Aciratefi with Asift (Affine-scale invariant feature transform) and Aforapro (Affine-forapro). Asift is currently considered the best affine invariant image matching algorithm, and Aforapro was proposed in our master\'s thesis. Our results suggest that Aciratefi overcome Asift in the combined presence of repetitive patterns, brightness/contrast and viewpoints changes. In the second part of this work, we filter keypoints matchings based on a concept that we call geometric coherence. We apply this filtering in the well-known algorithm Sift (scale invariant feature transform), the basis of Asift. We evaluate our proposal in the Mikolajczyk images database. The error rates obtained are significantly lower than those of the original Sift.

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. / Object recognition is a basic application from the domain of image processing and computer vision. The common process recognition consists of finding occurrences of an image query in another image to be analyzed A. Consequently, if the images changes viewpoint in the camera it will normally result in the algorithm failure. The invariance viewpoints are qualities that permit recognition of an object, even if this present distortion resultant of a transformation of perspective is caused by the change in viewpoint. An approach based on viewpoint simulation, called ASIFT, has recently been proposed surrounding this issue. The ASIFT algorithm is invariant viewpoints; however there are flaws in the presence of repetitive patterns and low contrast. The objective of our work is to use a variant of this technique of viewpoint simulating, in combination with the technique of extraction of the Coefficients of Fourier Projections Radials and Circulars (FORAPRO), and to propose an algorithm of invariant viewpoints and robust repetitive patterns and low contrast. In general, our proposal summarizes the following stages: (a) We distort the image, varying the parameters of inclination and rotation of the camera, to produce some models and achieve perspective invariance deformation, (b) use as the model to be search in the image, to choose the that match best, (c) realize the template matching. The two last stages of process are based on invariant features by images rotation, scale, brightness and contrast extracted by Fourier coefficients. Our approach, that we call AFORAPRO, was tested with 350 images that contained diversity in applications, and demonstrated to have invariant viewpoints, and to have excellent performance in the presence of patterns repetitive and low contrast.

Este trabalho aborda o problema de casamento entre duas imagens. Casamento de imagens pode ser do tipo casamento de modelos (template matching) ou casamento de pontos-chaves (keypoint matching). Estes algoritmos localizam uma região da primeira imagem numa segunda imagem. Nosso grupo desenvolveu dois algoritmos de casamento de modelos invariante por rotação, escala e translação denominados Ciratefi (Circula, radial and template matchings filter) e Forapro (Fourier coefficients of radial and circular projection). As características positivas destes algoritmos são a invariância a mudanças de brilho/contraste e robustez a padrões repetitivos. Na primeira parte desta tese, tornamos Ciratefi invariante a transformações afins, obtendo Aciratefi (Affine-ciratefi). Construímos um banco de imagens para comparar este algoritmo com Asift (Affine-scale invariant feature transform) e Aforapro (Affine-forapro). Asift é considerado atualmente o melhor algoritmo de casamento de imagens invariante afim, e Aforapro foi proposto em nossa dissertação de mestrado. Nossos resultados sugerem que Aciratefi supera Asift na presença combinada de padrões repetitivos, mudanças de brilho/contraste e mudanças de pontos de vista. Na segunda parte desta tese, construímos um algoritmo para filtrar casamentos de pontos-chaves, baseado num conceito que denominamos de coerência geométrica. Aplicamos esta filtragem no bem-conhecido algoritmo Sift (scale invariant feature transform), base do Asift. Avaliamos a nossa proposta no banco de imagens de Mikolajczyk. As taxas de erro obtidas são significativamente menores que as do Sift original. / This work deals with image matching. Image matchings can be modeled as template matching or keypoints matching. These algorithms search a region of the first image in a second image. Our group has developed two template matching algorithms invariant by rotation, scale and translation called Ciratefi (circular, radial and template matching filter) and Forapro (Fourier coefficients of radial and circular projection). The positive characteristics of Ciratefi and Forapro are: the invariance to brightness/contrast changes and robustness to repetitive patterns. In the first part of this work, we make Ciratefi invariant to affine transformations, getting Aciratefi (Affine-ciratefi). We have built a dataset to compare Aciratefi with Asift (Affine-scale invariant feature transform) and Aforapro (Affine-forapro). Asift is currently considered the best affine invariant image matching algorithm, and Aforapro was proposed in our master\'s thesis. Our results suggest that Aciratefi overcome Asift in the combined presence of repetitive patterns, brightness/contrast and viewpoints changes. In the second part of this work, we filter keypoints matchings based on a concept that we call geometric coherence. We apply this filtering in the well-known algorithm Sift (scale invariant feature transform), the basis of Asift. We evaluate our proposal in the Mikolajczyk images database. The error rates obtained are significantly lower than those of the original Sift.

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. / Object recognition is a basic application from the domain of image processing and computer vision. The common process recognition consists of finding occurrences of an image query in another image to be analyzed A. Consequently, if the images changes viewpoint in the camera it will normally result in the algorithm failure. The invariance viewpoints are qualities that permit recognition of an object, even if this present distortion resultant of a transformation of perspective is caused by the change in viewpoint. An approach based on viewpoint simulation, called ASIFT, has recently been proposed surrounding this issue. The ASIFT algorithm is invariant viewpoints; however there are flaws in the presence of repetitive patterns and low contrast. The objective of our work is to use a variant of this technique of viewpoint simulating, in combination with the technique of extraction of the Coefficients of Fourier Projections Radials and Circulars (FORAPRO), and to propose an algorithm of invariant viewpoints and robust repetitive patterns and low contrast. In general, our proposal summarizes the following stages: (a) We distort the image, varying the parameters of inclination and rotation of the camera, to produce some models and achieve perspective invariance deformation, (b) use as the model to be search in the image, to choose the that match best, (c) realize the template matching. The two last stages of process are based on invariant features by images rotation, scale, brightness and contrast extracted by Fourier coefficients. Our approach, that we call AFORAPRO, was tested with 350 images that contained diversity in applications, and demonstrated to have invariant viewpoints, and to have excellent performance in the presence of patterns repetitive and low contrast.

Sistemas diferenciais quadráticos planares estão presentes em muitas áreas da matemática aplicada. Embora mais de mil artigos tenham sido publicados sobre os sistemas quadráticos ainda resta muito a se conhecer sobre esses sistemas. Problemas clássicos, e em particular o XVI problema de Hilbert, estão ainda em aberto para essa família. Um dos objetivos dos pesquisadores contemporâneos é obter a classificação topológica completa dos sistemas quadráticos. Devido ao grande número de parâmetros (essa família possui doze parâmetros e, aplicando transformações afins e reescala do tempo, reduzimos esse número a cinco, sendo ainda um número grande para se trabalhar) usualmente subclasses são consideradas nas investigações realizadas. Quando características específicas são levadas em consideração, o número de parâmetros é reduzido e o estudo se torna possível. Nesta tese estudamos principalmente duas subfamílias de sistemas quadráticos: a primeira possuindo um nó triplo semielemental e a segunda possuindo uma selanó semi elemental finita e uma selanó semielemental infinita formada pela colisão de uma sela infinita com um nó infinito. Os diagramas de bifurcação para ambas as famílias são tridimensionais. A família tendo um nó triplo gera 28 retratos de fase topologicamente distintos, enquanto o fecho da família tendo as selasnós dentro do espaço de bifurcação de sua forma normal gera 417. Polinômios invariantes são usados para construir os conjuntos de bifurcação e os retratos de fase topologicamente distintos são representados no disco de Poincaré. Os conjuntos de bifurcação são a união de superfícies algébricas e superfícies cuja presença foi detectada numericamente. Ainda nesta tese, apresentamos todos os retratos de fase de um sistema diferencial conhecido como modelo do tipo SIS (sistema suscetívelinfectadosuscetível, muito comum na matemática aplicada) e a classificação dos sistemas quadráticos possuindo hipérboles invariantes. Ambos sistemas foram investigados usando de polinômios invariantes afins. / Planar quadratic differential systems occur in many areas of applied mathematics. Although more than one thousand papers have been written on these systems, a complete understanding of this family is still missing. Classical problems, and in particular Hilberts 16th problem, are still open for this family. One of the goals of recent researchers is the topological classification of quadratic systems. As this attempt is not possible in the whole class due to the large number of parameters (twelve, but, after affine transformations and time rescaling, we arrive at families with five parameters, which is still a large number), many subclasses are considered and studied. Specific characteristics are taken into account and this implies a decrease in the number of parameters, which makes possible the study. In this thesis we mainly study two subfamilies of quadratic systems: the first one possessing a finite semielemental triple node and the second one possessing a finite semielemental saddlenode and an infinite semielemental saddlenode formed by the collision of an infinite saddle with an infinite node. The bifurcation diagram for both families are tridimensional. The family having the triple node yields 28 topologically distinct phase portraits, whereas the closure of the family having the saddlenodes within the bifurcation space of its normal form yields 417. Invariant polynomials are used to construct the bifurcation sets and the phase portraits are represented on the Poincaré disk. The bifurcation sets are the union of algebraic surfaces and surfaces whose presence was detected numerically. Moreover, we also present the analysis of a differential system known as SIS model (this kind of systems are easily found in applied mathematics) and the complete classification of quadratic systems possessing invariant hyperbolas.

Sistemas diferenciais quadráticos planares estão presentes em muitas áreas da matemática aplicada. Embora mais de mil artigos tenham sido publicados sobre os sistemas quadráticos ainda resta muito a se conhecer sobre esses sistemas. Problemas clássicos, e em particular o XVI problema de Hilbert, estão ainda em aberto para essa família. Um dos objetivos dos pesquisadores contemporâneos é obter a classificação topológica completa dos sistemas quadráticos. Devido ao grande número de parâmetros (essa família possui doze parâmetros e, aplicando transformações afins e reescala do tempo, reduzimos esse número a cinco, sendo ainda um número grande para se trabalhar) usualmente subclasses são consideradas nas investigações realizadas. Quando características específicas são levadas em consideração, o número de parâmetros é reduzido e o estudo se torna possível. Nesta tese estudamos principalmente duas subfamílias de sistemas quadráticos: a primeira possuindo um nó triplo semielemental e a segunda possuindo uma selanó semi elemental finita e uma selanó semielemental infinita formada pela colisão de uma sela infinita com um nó infinito. Os diagramas de bifurcação para ambas as famílias são tridimensionais. A família tendo um nó triplo gera 28 retratos de fase topologicamente distintos, enquanto o fecho da família tendo as selasnós dentro do espaço de bifurcação de sua forma normal gera 417. Polinômios invariantes são usados para construir os conjuntos de bifurcação e os retratos de fase topologicamente distintos são representados no disco de Poincaré. Os conjuntos de bifurcação são a união de superfícies algébricas e superfícies cuja presença foi detectada numericamente. Ainda nesta tese, apresentamos todos os retratos de fase de um sistema diferencial conhecido como modelo do tipo SIS (sistema suscetívelinfectadosuscetível, muito comum na matemática aplicada) e a classificação dos sistemas quadráticos possuindo hipérboles invariantes. Ambos sistemas foram investigados usando de polinômios invariantes afins. / Planar quadratic differential systems occur in many areas of applied mathematics. Although more than one thousand papers have been written on these systems, a complete understanding of this family is still missing. Classical problems, and in particular Hilberts 16th problem, are still open for this family. One of the goals of recent researchers is the topological classification of quadratic systems. As this attempt is not possible in the whole class due to the large number of parameters (twelve, but, after affine transformations and time rescaling, we arrive at families with five parameters, which is still a large number), many subclasses are considered and studied. Specific characteristics are taken into account and this implies a decrease in the number of parameters, which makes possible the study. In this thesis we mainly study two subfamilies of quadratic systems: the first one possessing a finite semielemental triple node and the second one possessing a finite semielemental saddlenode and an infinite semielemental saddlenode formed by the collision of an infinite saddle with an infinite node. The bifurcation diagram for both families are tridimensional. The family having the triple node yields 28 topologically distinct phase portraits, whereas the closure of the family having the saddlenodes within the bifurcation space of its normal form yields 417. Invariant polynomials are used to construct the bifurcation sets and the phase portraits are represented on the Poincaré disk. The bifurcation sets are the union of algebraic surfaces and surfaces whose presence was detected numerically. Moreover, we also present the analysis of a differential system known as SIS model (this kind of systems are easily found in applied mathematics) and the complete classification of quadratic systems possessing invariant hyperbolas.