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Segmentação interativa de imagens utilizando competição e cooperação entre partículas

Processo: 16/05669-4
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de outubro de 2016 - 30 de novembro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Fabricio Aparecido Breve
Beneficiário:Fabricio Aparecido Breve
Instituição-sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional  Segmentação de imagens  Processamento de imagens  Segmentação (processamento de imagem) 

Resumo

Muitas abordagens de segmentação interativa de imagens são baseadas em aprendizado semi-supervisionado, que emprega tanto dados rotulados quanto dados não rotulados em seu processo de treinamento. Neste tipo de abordagem, um especialista humano rotula alguns pixels de cada segmento e então o algoritmo de aprendizado semi-supervisionado rotula o restante dos pixels. O modelo de competição e cooperação entre partículas é uma abordagem recente de aprendizado semi-supervisionado baseado em grafos. Ele emprega partículas caminhando em um grafo para classificar itens de dados que correspondem aos nós do grafo. Cada grupo de partículas almeja dominar a maior quantidade possível de nós não rotulados, espalhando seu rótulo e, ao mesmo tempo, tenta evitar que partículas inimigas invadam seu território. O objetivo principal deste projeto de pesquisa é adaptar o modelo de competição e cooperação entre partículas para realizar a tarefa de segmentação interativa de imagens. Cada pixel da imagem pode ser convertido em um nó do grafo e a similaridade entre pares de pixels, seja por localização ou características visuais, pode definir as arestas entre os nós correspondentes. Resultados preliminares de simulações com imagens artificiais e reais indicam que esta abordagem é bastante promissora. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
BREVE, FABRICIO. Interactive image segmentation using label propagation through complex networks. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 123, p. 18-33, JUN 1 2019. Citações Web of Science: 4.

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