Orientador: Aparecido Nilceu Marana / Banca: João Paulo Papa / Banca: Odemir Martinez Bruno / Resumo: Atualmente, dada a difusão dos computadores pela sociedade, a tarefa de se reconhecer padrões visuais está sendo cada vez mais automatizada, em especial para tratar a vasta quantidade de imagens digitais existentes. Aplicações de diversas áreas como biometria, recuperação de imagens baseada em conteúdo e diagnóstico médico, se valem do processamento de imagens bem como de técnicas de extração e análise de características das mesmas a fim de identificar pessoas, objetos, ações, textos, etc. As características básicas que são utilizadas na análise de uma imagem digital são: cor, textura e forma. Neste trabalho são apresentados conceitos fundamentais sobre a análise de formas em imagens digitais, assim como métodos propostos na literatura para tal procedimento. Apresenta-se também um novo método para análise de formas planas, denominado HTS (Hough Transform Statistics), com três versões de descritores. Esses três descritores se valem de valores estatísticos extraídos do espaço de Hough para a caracterização das formas de objetos em imagens digitais. Experimentos realizados mostram que estes novos descritores são muito eficazes e eficientes quando comparados com outros propostos na literatura, apresentando desempenhos superiores em muitos casos, tanto no quesito acurácia quanto no tempo de processamento. Os descritores propostos se configuram como boas alternativas, particularmente quando se deseja reconhecer objetos pela forma em grandes bases de dados, contendo imagens com grandes dimensões ou com alta resolução, tendência verificada nos dias atuais dada a popularização e o barateamento dos sensores de captura e das mídias de armazenamento / Abstract: Nowadays, given the widespread use of computers by society, the task of recognizing visual patterns are increasingly being automated, in particular to address the vast amount of digital images available. Applications of many areas such as biometrics, content-based image retrieval and medical diagnosis, make use of image analysis techniques in order to identify people, objects, actions, texts, etc. in the images. The basic features that can be extracted and analyzed from digital images are color, texture and shape. This paper presents some fundamental concepts about the shape analysis on digital images as well as some methods proposed in the literature. It also proposes a new shape analysis method called HTS (Hough Transform Statistics), with three versions of shape descriptors, which make use of statistical values extracted from the Hough space in order to characterize the shape of objects. Experiments conducted show that these new descriptors are very effective, presenting excellent performance regarding accuracy and processing time. These methods are good alternatives for the shape analysis task especially when working with large or high-resolution images, and with large databases, a tendency in our days, given the popularization and low costs of sensors and storage media / Mestre
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000787016 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Souza, Gustavo Botelho de. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas. |
| Publisher | São José do Rio Preto, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese, Portuguese, Texto em português; resumos em português e inglês |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | 111 f. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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