Análise de funções de avaliação baseadas em entropia com meta-heurísticas para segmentação de imagens naturais

• Processo: 12/17607-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Paulo Sergio Silva Rodrigues
• Beneficiário: Renan Santiago Dias
• Instituição Sede: Centro Universitário FEI (UNIFEI). Campus de São Bernardo do Campo. São Bernardo do Campo , SP, Brasil
• Assunto(s): Entropia da informação Visão computacional Segmentação de imagens Meta-heurística
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Entropia Não-Extensiva | meta-heurísticas | segmentação de imagens | Visão Computacional

Resumo

Métodos de segmentação de imagens baseados em entropia vêm ganhando cada vez mais atenção dos pesquisadores, principalmente envolvendo a busca por limiares automáticos. Uma imagem digital pode ser limiarizada com um ou mais valores de limiares, mas a sua quantidade ainda é um ponto de controvérsia entre os pesquisadores. Outro problema que é amplamente discutido na área diz respeito à qualidade da segmentação, que depende fundamentalmente da subjetividade humana. Este projeto tem por objetivo avançar nesses dois problemas, e visa apresentar métodos baseados em meta-heurísticas com núcleo entrópico para o cálculo mais eficiente dos limiares ótimos. Também, apresenta como alternativa uma base de dados segmentada por humanos, que serve de padrão-ouro como referência para a qualidade das respostas. É utilizado paralelismo para a execução de métodos exaustivos que servem de limite de resposta eficiente.(AU)