Texto completo
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| Autor(es): |
Fernanda Brandão Silva
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Dissertação de Mestrado |
| Imprenta: | Campinas, SP. |
| Instituição: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação |
| Data de defesa: | 2014-05-16 |
| Membros da banca: |
Ricardo da Silva Torres;
Anderson de Rezende Rocha;
Luciano da Fontoura Costa
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| Orientador: | Ricardo da Silva Torres |
| Resumo | |
Atualmente, há uma alta demanda por soluções que possibilitem a implementação de serviços de recuperação e classificação eficazes e eficientes para grande volumes de dados. Nesse contexto, diversos estudos têm investigado o uso de novas técnicas baseadas na comparação de estruturas locais presentes em objetos na implementação de serviços de classificação e recuperação. Estruturas locais podem ser caracterizadas por diferentes tipos de relacionamentos (e.g., distribuição espacial) entre primitivas de objetos, sendo geralmente exploradas em problemas de reconhecimento de padrões. Nessa dissertação de mestrado, propomos a Sacola de Grafos, uma nova abordagem baseada no modelo de Sacola de Palavras Visuais, que utiliza grafos para codificar estruturas locais de um objeto. Uma definição formal do modelo proposto é apresentada, assim como conceitos e regras que tornam este modelo flexível e ajustável a diferentes aplicações. Na abordagem proposta, um objeto é representado por um grafo que modela as estruturas locais existentes. Usando um dicionário pré-definido, o objeto pode ser descrito por uma representação vetorial com a frequência de ocorrência de padrões locais no grafo correspondente. Neste trabalho, apresentamos dois métodos baseados no modelo proposto, a Sacola de Grafos Triviais e a Sacola de Grafos Visuais, que constroem representações vetoriais para imagens e grafos, respectivamente. Ambos os métodos são validados em tarefas de classificação. Nós avaliamos o método Sacola de Grafos Triviais para classificação de grafos em quatro bases do repositório IAM, obtendo resultados significativos em termos de acurácia e tempo de execução. O método Sacola de Grafos Visuais é avaliado para classificação de imagens nas bases Caltech-101 e Caltech-256, alcançando resultados promissores, com elevados valores de acurácia (AU) | |
| Processo FAPESP: | 12/16172-2 - Uso de grafos para Codificação da Distribuição Espacial de Palavras Visuais e seu uso na Busca e Classificação de Imagens em Grandes Coleções |
| Beneficiário: | Fernanda Brandão Silva |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |