Busca avançada
Ano de início
Entree

Aprendizado de transformações de imagens via classificação de microrregiões

Processo: 18/11899-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de setembro de 2018
Vigência (Término): 31 de agosto de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Nina Sumiko Tomita Hirata
Beneficiário:Pedro Henrique Barbosa de Almeida
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Processamento de imagens   Visão computacional   Aprendizado computacional   Segmentação de imagens   Classificação de dados   Pixel   Análise de imagens

Resumo

Várias transformações de imagens podem ser realizadas por operadores de imagens que são modelados por funções que processam os pixels individualmente. Esta característica permite que a determinação desses operadores seja inserida no contexto de aprendizado de máquina como um problema de aprendizado de classificadores de pixels. Dentre os processamentos de imagens comumente utilizados destaca-se a segmentação, que produz uma partição dos pontos da imagem na qual determinadas regiões correspondem aos componentes de interesse e outras a partes a serem ignoradas em uma posterior análise. Devido ao alto custo computacional de se processar cada pixel individualmente, pixels similares podem ser agrupados em microrregiões de forma a reduzir o número de elementos atômicos. O problema de classificar pixels pode então ser trocado pelo problema de classificar essas microrregiões. Em problemas de segmentação, contanto que a borda dessas microrregiões tenha boa aderência ao contorno das regiões de interesse, não há perda de precisão e poderá haver um ganho significativo em termos de custo computacional. O objetivo deste projeto de pesquisa é a extensão do conjunto de métodos de aprendizado de operadores já estabelecidos, adicionando métodos de aprendizado de operadores que atuam sobre microrregiões. Os novos métodos deverão ser integrados à biblioteca TRIOSlib, mantida pelo grupo, aplicados em problemas de segmentação de imagens, e comparados com os operadores que atuam sobre pixels.