Publicação: Similaridade
de Formas via Identificação e Caracterização de Saliências
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
O número de imagens disponíveis tem aumentado consideravelmente e, como consequência,
há um interesse crescente na busca por imagens em grandes bases de dados. Para
isso, as características intrínsecas da imagem devem ser representadas de tal maneira que
se possa realmente diferenciar perceptualmente duas imagens. Em geral, as características
mais analisadas em uma imagem são: cor, forma e/ou textura. Em reconhecimento
de padrões e áreas afins, a forma é uma das características mais amplamente utilizada e
explorada em sistemas de recuperação de imagens baseado em conteúdo.
O interesse deste trabalho é descrever formas usando seus pontos de saliência. Esse
pontos são definidos como aqueles que possuem altos valores de curvatura ao longo do
contorno da forma e eles são bastante úteis para a caracterização de formas, devido à
sua capacidade de representação compacta, invariante a rotação e translação. A principal
contribuição desse trabalho é a proposta de um novo descritor que analisa a similaridade
de formas via identificação e caracterização dos pontos de saliências. Esse descritor utiliza
três abordagens propostas neste trabalho: um detector de pontos de saliência robusto
a ruídos, uma proposta de representação das saliência através de sua posição relativa
angular e seu valor de curvatura, e uma medida para analisar a similaridade entre formas.
Experimentos foram realizados a fim de ilustrar o desempenho do descritor proposto
quando comparado com outros descritores de formas encontrados na literatura. A partir
dos experimentos observa-se que o descritor proposto consegue recuperar imagens visualmente
semelhantes, além de exigir pouco espaço para armazenamento das características
extraídas.
Abstract
The number of images available has grown considerably and, as a consequence there is
a growing interest in retrieving images in large databases. For this purpose, the intrinsic
image features should be represented in such a way that two images can be perceptually
differentiated. In general, the image features analyzed are: color, shape and/or texture.
In pattern recognition and related areas, shape is one of the most widely image features
exploited in content based image retrieval systems.
In this work, we are interested in describing shapes using salience points. Saliences are
defined as the points of high curvature along shape contour. These points are very useful
for shape description, because they have the ability to represent a shape in a compact
manner, invariant to rotation and translation. The main contribution of this work is a
new shape descriptor proposed to analyze the similarity between shapes represented by
its salience points. This descriptor utilizes three techniques proposed in this work: a
salience point detector robust to noise, a salience representation using angular relative
position and curvature value, and a distance function to analyze the similarity between
two shapes. Experiments were made in order to illustrate the performance of the proposed
descriptor while comparing it with other shape-based descriptors in the literature. From
the experiments we can note that the proposed descriptor can retrieve images visually
similar, requiring low space for storing the extracted features.
Palavras-chave
Processamento de imagens digitais, Recuperação de informação, Recuperação
de imagens baseada em conteúdo, Descrição de formas, Pontos de saliência, Digital image processing, Information retrieval, Content based image retrieval, Shape description, Salience points
Citação
PEDROSA, Glauco Vitor. Similaridade
de Formas via Identificação e Caracterização de Saliências. 2011. 83 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2011.