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Aprendizado de operadores de imagens baseado em características locais

Processo: 17/09137-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de julho de 2017
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2017
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Nina Sumiko Tomita Hirata
Beneficiário:Augusto César Monteiro Silva
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Visão computacional   Aprendizado computacional   Conjunto de dados   Processamento de imagens   Análise de imagens   Pixel
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Processamento de imagens | Visão Computacional | Processamento de imagens

Resumo

Operadores de imagens que são invariantes à translação e localmente definidos com respeito a uma vizinhança delimitada por uma janela W podem ser caracterizados por uma função cujo domínio consiste das imagens restritas a W. O resultado do processamento de uma imagem por esse tipo de operador pode ser calculado aplicando-se, em cada pixel da imagem, a correspondente função. Operadores deste tipo podem ser projetados a partir de amostras de imagens entrada-saída do processamento desejado, usando técnicas de aprendizado computacional. Neste projeto de pesquisa será investigado o aprendizado dessas funções locais a partir de características extraídas das imagens. Implementações de extratores de características serão realizadas de forma integrada à biblioteca TRIOS lib (uma biblioteca desenvolvida e mantida pelo grupo) e experimentos serão realizados para comparar os operadores projetados da forma proposta neste projeto e aqueles projetados por métodos já existentes na TRIOS lib. As avaliações experimentais serão realizadas sobre datasets públicos conhecidos na área de processamento de imagens. Este projeto de pesquisa está relacionado aos trabalhos sobre aprendizado de operadores de imagens conduzidos no Laboratório de e Science do IME-USP. (AU)

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