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dc.creatorCouto, Leandro Nogueira-
dc.date.accessioned2018-05-12T00:09:43Z-
dc.date.available2018-05-12T00:09:43Z-
dc.date.issued2018-03-26-
dc.identifier.citationCOUTO, Leandro Nogueira. Caracterização e Análise de Texturas Estáticas e Dinâmicas Utilizando Redes Complexas, Caminhadas Determinísticas e Campos Vetoriais - Uberlândia. 2018. 115 f. Tese (Doutorado em Geografia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21325-
dc.description.abstractTexture classification involves acquiring descriptive features from the image. This work proposes new approaches to mathematical characterization and computational modeling of static and dynamic textures in a discriminating way, applied to classification and recognition of images and videos. A novel proposed descriptor is based on statistics generated from deterministic walks on a complex network inspired transformation of the texture, focusing on the representation of the neighborhood pattern of the pixels to build the feature vector. An extension of the method for dynamic texture classification and a novel approach based on optical flow recurring pattern histograms are also presented. Experiments applying the methods for texture classification on several widespread data sets show that the proposed descriptors improves correct classification rates compared to other state-of-the-art methods while using a smaller feature vector.pt_BR
dc.description.sponsorshipUFU - Universidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCaracterização de texturaspt_BR
dc.subjectTexture characterizationpt_BR
dc.subjectCaminhadas determinísticaspt_BR
dc.subjectDeterministic walkspt_BR
dc.subjectTexturas dinâmicaspt_BR
dc.subjectDynamic texturespt_BR
dc.subjectRedes complexaspt_BR
dc.subjectComplex networkspt_BR
dc.subjectFluxo ópticopt_BR
dc.subjectOptical flowpt_BR
dc.subjectCampos vetoriaispt_BR
dc.subjectVector fieldspt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectComputingpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.titleCaracterização e Análise de Texturas Estáticas e Dinâmicas Utilizando Redes Complexas, Caminhadas Determinísticas e Campos Vetoriaispt_BR
dc.title.alternativeCharacterization and Analysis of Static and Dynamic Textures Via Complex Networks, Deterministic Walks and Vector Fieldspt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor1Barcelos, Celia Aparecida Zorzo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2734447981764714pt_BR
dc.contributor.referee1Nascimento, Marcelo Zanchetta do-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5800175874658088pt_BR
dc.contributor.referee2Barioni, Maria Camila Nardini-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3785426518998830pt_BR
dc.contributor.referee3Bruno, Odemir Martinez-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4796921913434370pt_BR
dc.contributor.referee4Torres, Ricardo da Silva-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/3790201696145434pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9500586005920379pt_BR
dc.description.degreenameTese (Doutorado)pt_BR
dc.description.resumoA classificação de texturas envolve a extração de características descritivas da imagem. Este trabalho propõe novas abordagens para modelagem e caracterização computacional de texturas estáticas e dinâmicas de maneira discriminativa, aplicadas à classificação de imagens e vídeos. Um novo descritor proposto é baseado em estatísticas extraídas de caminhadas determinísticas em uma transformação da textura inspirada em redes complexas, focada na representação dos padrões locais de vizinhança dos pixels para construir o vetor de características. Extensões do método para classificação de texturas dinâmicas são apresentadas juntamente um descritor discriminativo baseado em histogramas de padrões singulares de fluxo óptico são apresentadas. Experimentos aplicando os métodos à classificação de textura em diversas bases de dados difundidas na literatura mostram que os descritores propostos são eficazes, em diversos casos aprimorando taxas de classificação corretas quando comparadas a outros métodos do estado-da-arte enquanto usam um vetor de característica de tamanho menor.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration115pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)pt_BR
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.754pt_BR
Appears in Collections:TESE - Ciência da Computação

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CaracterizaçãoAnáliseTexturas.pdfTese de Doutorado de Leandro Nogueira Couto - 20189.08 MBAdobe PDFThumbnail
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