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Utilizando Contexto na Representação de Imagens para Classificação de Cenas

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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9708
Date27 June 2014
CreatorsGAZOLLI, K. A. S.
ContributorsRauber, T. W., CIARELLI, P. M., Raquel Frizera Vassallo, CONCI, A., SALLES, E. O. T.
PublisherUniversidade Federal do Espírito Santo, Doutorado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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