Combinacao de Descritores Utilizando Busca Harmônica e Floresta de Caminhos Ótimos

• Processo: 11/11777-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2011
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: João Paulo Papa
• Beneficiário: Alex Fernandes Mansano
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos, AP.JP
• Assunto(s): Reconhecimento de padrões Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Processamento de imagens | Reconhecimento de Padrões | Reconhecimento de padrões

Resumo

Classificação de imagens envolve, geralmente, a utilização de características isoladas de cor, forma e textura. Tais informações, além de serem obtidas por algoritmos conhecidos por extratores de características, são muitas vezes utilizadas de forma indevida. Existem, basicamente, dois principais problemas associados: (i) algumas abordagens para extração de características em imagens que não levam em consideração operações de rotação, translação e escala; (ii) algoritmos de reconhecimento de padrões que possuem alguma métrica explícita de funcionamento. Bases de dados compostas de imagens de forma são, geralmente, as mais afetadas. Abordagens que extraem informações a partir desses dados levam em conta a posição espacial de cada elemento do contorno para o seu cálculo de descrição da imagem, a partir de um dado ponto inicial. Ocorre que, imagens com um certo grau de rotação, por exemplo, irão gerar vetores de características também rotacionados. Assim, uma métrica Euclidiana convencional para comparação de tais vetores tornaria o sistema de reconhecimento bastante sensível a tais situações não controladas, justificando a utilização de métricas de distância mais robustas, as quais levam em consideração tais efeitos indesejados. Baseados nessa premissa, trabalhamos no presente projeto de pesquisa com o conceito de descritor, o qual associa a cada algoritmo de extração de características, a sua métrica mais adequada. Ademais, propomos aumentar a precisão de algoritmos de classificação de padrões com a combinação de descritores de imagens (cor, forma e textura) utilizando um algoritmo de otimização denominado Busca Harmônica. A abordagem proposta será validada pelo classificador Floresta de Caminhos Ótimos.