Reconhecimento de Padrões Heterogêneos e suas Aplicações em Biologia e Nanotecnologia.

• Processo: 11/21467-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de junho de 2012
• Vigência (Término): 31 de outubro de 2015
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Odemir Martinez Bruno
• Beneficiário: Núbia Rosa da Silva
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 14/06208-5 - Análise de imagem de lignocelulose, BE.EP.DR
• Assunto(s): Processamento de imagens Reconhecimento de padrões Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Multi-escala | Padrões heterogêneos | Reconhecimento de Padrões | Redes Complexas | Processamento de Imagens

Resumo

Este projeto tem como objetivo propor a análise de padrões heterogêneos, desenvolver métodos para este novo conceito e aplicá-los em problemas reais de reconhecimento de padrões. O conceito é inspirado na Química, com as definições de misturas. Algumas misturas apresentam aparência homogênea quando vistas a olho nu, no entanto, ao observá-las em nanoescala é possível perceber a heterogeneidade de seus componentes, como por exemplo colóides tais como, leite, sangue e gelatina. Neste trabalho, o mesmo conceito é aplicado no reconhecimento de padrões. Em determinadas classes de imagens é possível perceber padrões heterogêneos, que nem sempre, podem ser visualizados em escala padrão. Os métodos atuais de análise de textura não descrevem de forma adequada tais padrões heterogêneos. A abordagem comumente utilizada pelos pesquisadores analisa as informações contidas na imagem de uma maneira global, tomando todas as suas características de forma integrada. A abordagem multi-escala, amplamente difundida na literatura, analisa os padrões em diferentes escalas, mas ainda assim, preservando a análise homogênea, ou seja, considerando as características globalmente. Portanto, torna-se necessário desenvolver métodos capazes de identificar os diferentes padrões observados em diferentes escalas, onde percebe-se sua heterogeneidade, definindo desta forma o conceito de padrão heterogêneo em imagens.

Publicações científicas

(12)

(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)

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DA SILVA, NUBIA ROSA; BAETENS, JAN M.; DA SILVA OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM; DE BAETS, BERNARD; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Classification of cellular automata through texture analysis. INFORMATION SCIENCES, v. 370, p. 33-49, NOV 20 2016. (11/01523-1, 11/21467-9, 14/06208-5)

DA SILVA, NUBIA ROSA; VAN DER WEEEN, PIETER; DE BAETS, BERNARD; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Improved texture image classification through the use of a corrosion-inspired cellular automaton. Neurocomputing, v. 149, p. 13-pg., 2015-02-03. (11/01523-1, 11/21467-9)

DA SILVA, NUBIA ROSA; DE RIDDER, MAAIKE; BAETENS, JAN M.; VAN DEN BULCKE, JAN; ROUSSEAU, MELISSA; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ; BEECKMAN, HANS; VAN ACKER, JORIS; DE BAETS, BERNARD. Automated classification of wood transverse cross-section micro-imagery from 77 commercial Central-African timber species. ANNALS OF FOREST SCIENCE, v. 74, n. 2, JUN 2017. (14/06208-5, 11/21467-9, 11/01523-1)

DA SILVA, NUBIA ROSA; DEKLERCK, VICTOR; BAETENS, JAN M.; VAN DEN BULCKE, JAN; DE RIDDER, MAAIKE; ROUSSEAU, MELISSA; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ; BEECKMAN, HANS; VAN ACKER, JORIS; DE BAETS, BERNARD; et al. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. PLANT METHODS, v. 18, n. 1, p. 17-pg., 2022-06-11. (14/06208-5, 11/21467-9, 11/01523-1)

SILVA, N. R.; FLORINDO, J. B.; GOMEZ, M. C.; KOLB, R. M.; BRUNO, O. M.; VAGENAS, EC; VLACHOS, DS. Fractal descriptors for discrimination of microscopy images of plant leaves. WAKE CONFERENCE 2021, v. 490, p. 4-pg., 2014-01-01. (11/01523-1, 12/19143-3, 11/21467-9, 11/23112-3)

DA SILVA, NUBIA ROSA; DA SILVA OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM; DE ALMEIDA FILHO, HUMBERTO ANTUNES; SOUZA PINHEIRO, LUIZ FELIPE; KOLB, ROSANA MARTA; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Automatic Leaf Epidermis Assessment Using Fourier Descriptors in Texture Images. BIO-PROTOCOL, v. 7, n. 23, DEC 5 2017. (11/23112-3, 11/01523-1, 11/21467-9)

DA SILVA, NUBIA ROSA; FLORINDO, JOAO BATISTA; GOMEZ, MARIA CECILIA; ROSSATTO, DAVI RODRIGO; KOLB, ROSANA MARTA; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Plant Identification Based on Leaf Midrib Cross-Section Images Using Fractal Descriptors. PLoS One, v. 10, n. 6, JUN 19 2015. (11/23112-3, 11/01523-1, 12/19143-3, 11/21467-9)

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DA SILVA, NUBIA ROSA; DA SILVA OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM; DE ALMEIDA FILHO, HUMBERTO ANTUNES; SOUZA PINHEIRO, LUIZ FELIPE; ROSSATTO, DAVI RODRIGO; KOLB, ROSANA MARTA; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Leaf epidermis images for robust identification of plants. SCIENTIFIC REPORTS, v. 6, MAY 24 2016. (11/23112-3, 11/01523-1, 11/21467-9)

GONCALVES, WESLEY NUNES; DA SILVA, NUBIA ROSA; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Texture recognition based on diffusion in networks. INFORMATION SCIENCES, v. 364, p. 51-71, OCT 10 2016. (11/21467-9, 10/08614-0, 05/00587-5, 11/01523-1, 99/12765-2)

FLORINDO, JOAO BATISTA; DA SILVA, NUBIA ROSA; ROMUALDO, LILIANE MARIA; DA SILVA, FERNANDA DE FATIMA; DE CERQUEIRA LUZ, PEDRO HENRIQUE; HERLING, VALDO RODRIGUES; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ. Brachiaria species identification using imaging techniques based on fractal descriptors. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 103, p. 48-54, APR 2014. (11/01523-1, 11/21467-9)

Publicações acadêmicas

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

SILVA, Núbia Rosa da. Reconhecimento de padrões heterogêneos e suas aplicações em biologia e nanotecnologia. 2015. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.