| Processo: | 06/54367-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2007 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2010 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Odemir Martinez Bruno |
| Beneficiário: | André Ricardo Backes |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Biologia computacional Textura Redes complexas Dimensão fractal |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Bioinformatica | Caminhada Determinista | Cbir | Dimensao Fractal | Redes Complexas | Textura |
Resumo A complexidade é características de grande importância nos processos de reconhecimento de padrões, em especial envolvendo imagens biológicas. Este trabalho tem como objetivo estudar métodos que realizam a análise de imagens por meio da análise de sua complexidade. Os métodos a serem estudados foram selecionados com base na similaridade de seus algoritmos e metodologia: dimensão fractal, caminhada determinística e redes complexas. Estes métodos realizam a análise e segmentação de formas ou texturas contidas numa imagem com base na variação da complexidade dentro da imagem. Dos três métodos considerados, dois deles fazem parte de absoluto estado da arte em complexidade, enquanto que a dimensão fractal já vem aplicada há mais tempo na análise de formas e texturas. Os trabalhos a serem desenvolvidos visam comparar e analisar os métodos selecionados por meio de experimentos com imagens de forma e texturas, sendo utilizadas texturas naturais e Brodatz, freqüentemente utilizadas na literatura como benchmark para texturas. Com base no conhecimento, pretende-se desenvolver novas técnicas voltadas para a análise e segmentação de formas e texturas, bem como corrigir deficiências e propor melhorias às técnicas estudadas. Pretende-se realizar experimentos com estas metodologias em aplicações de Bioinformática. (AU) | |
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