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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Similaridade de Formas via Identificação e Caracterização de Saliências
metadata.dc.creator: Pedrosa, Glauco Vitor
metadata.dc.contributor.advisor1: Barcelos, Célia Aparecida Zorzo
metadata.dc.contributor.referee1: Travençolo, Bruno Augusto Nassif
metadata.dc.contributor.referee2: Traina, Agma Juci Machado
metadata.dc.description.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.
Keywords: 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
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Ciências Exatas e da Terra
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Citation: 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12514
Issue Date: 12-Aug-2011
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado em Ciência da Computação

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