Reconhecimento semi-automático e vetorização de regiões em imagens de sensoriamento remoto

• Processo: 07/53607-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2007
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Ricardo da Silva Torres
• Beneficiário: Jefersson A dos Santos
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Imagem digital
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Vetorizacao De Imagens

Resumo

O uso de imagens de sensoriamento remoto (ISR) para mapeamento e extração de dados do mundo real é bastante comum em Sistemas de Informação Geográfica. Entretanto, em sistemas para agricultura, gestão de tráfego urbano e diversos outros ramos, frequentemente é necessário representar o mundo por meio de objetos identificáveis com geometria própria. Para que ISRs sejam utilizadas por tais aplicações é preciso convertê-las para uma representação vetorial. A identificação e vetorização manual de regiões em ISRs é um processo eficaz, porém demanda muito tempo para ser executado, além da subjetividade imposta por cada usuário. Métodos automáticos existem, mas não apresentam resultados satisfatórios. Viabilizar um meio de interação com o usuário pode permitir o aprimoramento do reconhecimento de regiões. O objetivo desse projeto de pesquisa é a especificação e a implementação parcial de um sistema para reconhecimento semi-automático e vetorização de regiões em ISRs. A interação será realizada por meio da técnica de relevance feedback, que consiste em fazer com que o usuário indique as regiões relevantes e irrelevantes reconhecidas. O reconhecimento é repetido várias vezes considerando as indicações de relevância. O processo termina quando o usuário fica satisfeito com o resultado. (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)

FERREIRA, C. D.; SANTOS, J. A.; TORRES, R. DA S.; GONCALVES, M. A.; REZENDE, R. C.; FAN, WEIGUO. Relevance feedback based on genetic programming for image retrieval. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 32, n. 1, p. 11-pg., 2011-01-01. (07/53607-9, 05/58228-0, 08/58528-2, 09/18438-7)

FERREIRA, C. D.; SANTOS, J. A.; TORRES, R. DA S.; GONCALVES, M. A.; REZENDE, R. C.; FAN, WEIGUO. Relevance feedback based on genetic programming for image retrieval. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 32, n. 1, SI, p. 27-37, JAN 1 2011. (07/53607-9, 08/58528-2, 05/58228-0, 09/18438-7)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

SANTOS, Jefersson A dos. Reconhecimento semi-automatico e vetorização de regiões em imagens de sensoriamento remoto. 2009. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.