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

Processo: 07/53607-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2007
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2009
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Ricardo da Silva Torres
Beneficiário:Jefersson Alex dos Santos
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Sensoriamento remoto   Imagem digital

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, SI, p. 27-37, JAN 1 2011. Citações Web of Science: 46.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SANTOS, Jefersson Alex 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.

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