Projeto de filtros no espaco de escala pela aprendizagem de maquina.

• Processo: 00/08209-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2000
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2003
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Hae Yong Kim
• Beneficiário: Harold Ivan Angulo Bustos
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Espaco De Escala | Processamento De Imagens

Resumo

Projeto de operadores restritos à janela pela aprendizagem de máquina tem sido utilizado com sucesso em diversas aplicações de Processamento de Imagens, entre elas na segmentação pela textura, no reconhecimento de caracteres e no aumento da resolução de imagens binárias. Esta técnica consegue projetar operadores automaticamente a partir de imagens exemplos de entrada-saída. Infelizmente, os operadores construídos desta forma permitem extrair apenas as características locais das imagens de alguns poucos pixels de distância, pois a cardinalidade do espaço das instâncias aumenta exponencialmente com o tamanho da janela, dificultando tanto a aprendizagem, como o armazenamento e a aplicação dos operadores. Por outro lado, o espaço de escala tem sido amplamente utilizado para lidar com o problema de multi-resolução. Classicamente, utilizam-se convoluções com máscaras gaussianas de diferentes escalas para obter o espaço de escala, e a "impressão digital" que caracteriza uma imagem é dada pelo cruzamento de zero do laplaciano da imagem. O presente projeto de doutorado tem por objetivo principal utilizar a aprendizagem de máquina para construir operadores no espaço de escala. Esta união das duas teorias deve permitir construir operadores que podem depender de uma vizinhança ampla, permitindo aumentar a gama de possíveis aplicações de aprendizagem de máquina no Processamento de Imagens. (AU)