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000863304.pdf: 2077644 bytes, checksum: b840a93c470319804fb7f313d43a5e9a (MD5) / Para estudar e classificar imagens é necessário entender as subdivisões que elas apresentam. Para esta finalidade existem técnicas de segmentação de imagens, uma das tarefas de visão computacional, a qual consiste na repartição de uma imagem digital em múltiplos segmentos, regiões ou objetos, com o intuito de facilitar a análise e compreensão. Métodos de segmentação de imagens são frequentemente utilizados para localizar objetos e bordas em imagens. Para tal tarefa, frequentemente são empregados algoritmos de aprendizado de máquina; disciplina científica que trata do projeto e desenvolvimento de algoritmos que melhoram automaticamente com a experiência, imitando o comportamento de aprendizado humano. O processo de aprendizado de máquina pode ser utilizado de diferentes formas, no entanto a categoria de aprendizado semi-supervisionado foi a que melhor se adaptou à proposta deste projeto. Esta categoria representa uma mescla entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não-supervisionado e trabalha com ambos os dados rotulados e não rotulados em sua fase de treinamento, proporcionando o uso de características individuais e/ou por conjunto. Diante da necessidade de combinação do aprendizado semi-supervisionado com a segmentação de imagem, foram estudadas formas de se utilizar informação provenientes de imagens para alimentar o aprendizado de máquina semi-supervisionado. Como resultado deste estudo, o algoritmo de aprendizado semi-supervisionado conhecido como competição e cooperação entre partículas foi estendido para a aplicações na tarefa de segmentação interativa de imagens. Na imagem de entrada, alguns pixels são classificados pelo usuário e servem como pixels de partida para o algoritmo. Estes pontos pré-rotulados são utilizados para criar as partículas no modelo utilizado. Também foram alterados alguns parâmetros de execução e partes estruturais do algoritmo de forma a otimizar a... / To study and classify images it is necessary to understand the subdivisions they present. For this purpose there are image segmentation techniques, one of the computer vision tasks, which consists in the distribution of a digital image into multiple segments, regions or objects, in order to facilitate analysis and understanding. Image segmentation methods are often used for locating objects in images and borders. For this task, machine learning algorithms are often employed; scientific discipline that deals with the design and development of algorithms that automatically improve with experience, imitating the human learning behavior. The machine learning process can be used in different ways, however the category that best adapted to the project proposal, which represents a blend of supervised learning and unsupervised learning, called semi-supervised learning. Such category of algorithms works with both labelled and unlabelled data in their training phase, allowing the use of individual characteristics and or per set. Given the necessity of combining semi-supervised learning with image segmentation, some means of using information delivered from image to feed the semi-supervised learning machine were studied. As a result of this study, the semi-supervised learning algorithm known as competition and cooperation among particles was extended to be applied in the interactive image segmentation task. In the input image, some pixels are classified by the user and serve as a starting pixels to the algorithm. These pre-labeled points are used to create particles in the proposed model. Also, some parameters and algorithm structures were changed to optimize the classification and means of expressing the results in order to make it more suitable for the image segmentation task
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/138499 |
| Date | 13 October 2015 |
| Creators | Silva, Bárbara Ribeiro da [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Breve, Fabricio Aparecido [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 61 f. : il. color., tabs. |
| Source | Aleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1 |
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