| Processo: |
08/58528-2
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| Linha de fomento: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Vigência (Início): |
01 de agosto de 2009
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| Vigência (Término): |
31 de março de 2013
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| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra
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Ciência da Computação
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Metodologia e Técnicas da Computação |
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| Pesquisador responsável: | Ricardo da Silva Torres |
| Beneficiário: | Jefersson Alex dos Santos |
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| Instituição-sede: |
Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
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| Assunto(s): | Sensoriamento remoto
Realimentação de relevância
Programação genética
Reconhecimento de padrões
Processamento de imagens |
Resumo
O uso de imagens de sensoriamento remoto (ISRs) como fonte de informação em aplicações para o agronegócio é bastante comum. Nessas aplicações, saber como é a ocupação espacial é fundamental. Entretanto, reconhecer e diferenciar regiões de culturas agrícolas em ISRs ainda não é uma tarefa trivial. Embora existam métodos automáticos propostos para isso, os usuários preferem muitas vezes fazer o reconhecimento manualmente. Isso acontece porque tais métodos normalmente são feitos para resolver problemas específicos, ou quando são de propósito geral, não produzem resultados satisfatórios fazendo com que o usuário tenha que revisar os resultados manualmente em seguida. Realimentação de relevância é uma técnica utilizada em recuperação de imagens por conteúdo e tem como objetivo agregar os interesses do usuário ao padrão de consulta das imagens. A motivação para o uso de realimentação de relevância baseado em GP reside no fato dessa técnica vir apresentando resultados satisfatórios em diversos trabalhos de recuperação de imagens. Dessa forma, esse projeto visa especificar e implementar um método de classificação semi-automático de regiões em ISRs utilizando realimentação de relevância baseado em programação genética (PG). A idéia é utilizar descritores de imagens para codificar informações espectrais e de textura de partições da imagens, utilizar realimentação de relevância com PG para combinar as características dos descritores e agregar as informações do usuário e, por fim, segmentar a imagem em regiões, gerando a imagem final classificada. (AU)
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Publicações científicas
(7)
(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)
DOS SANTOS, JEFERSSON A.;
PENATTI, OTAVIO A. B.;
GOSSELIN, PHILIPPE-HENRI;
FALCAO, ALEXANDRE X.;
PHILIPP-FOLIGUET, SYLVIE;
TORRES, RICARDO DA S.
Efficient and Effective Hierarchical Feature Propagation.
IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING,
v. 7,
n. 12, SI,
p. 4632-4643,
DEC 2014.
Citações Web of Science: 10.
NAKAMURA, RODRIGO Y. M.;
GARCIA FONSECA, LEILA MARIA;
DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX;
TORRES, RICARDO DA S.;
YANG, XIN-SHE;
PAPA, JOAO PAPA.
Nature-Inspired Framework for Hyperspectral Band Selection.
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,
v. 52,
n. 4,
p. 2126-2137,
APR 2014.
Citações Web of Science: 29.
DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX;
GOSSELIN, PHILIPPE-HENRI;
PHILIPP-FOLIGUET, SYLVIE;
TORRES, RICARDO DA S.;
FALCAO, ALEXANDRE XAVIER.
Multiscale Classification of Remote Sensing Images.
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING,
v. 50,
n. 10, 1,
p. 3764-3775,
OCT 2012.
Citações Web of Science: 45.
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.