Segmentação interativa de imagens utilizando competição e cooperação entre partículas

Resumo

Muitas abordagens de segmentação interativa de imagens são baseadas em aprendizado semi-supervisionado, que emprega tanto dados rotulados quanto dados não rotulados em seu processo de treinamento. Neste tipo de abordagem, um especialista humano rotula alguns pixels de cada segmento e então o algoritmo de aprendizado semi-supervisionado rotula o restante dos pixels. O modelo de competição e cooperação entre partículas é uma abordagem recente de aprendizado semi-supervisionado baseado em grafos. Ele emprega partículas caminhando em um grafo para classificar itens de dados que correspondem aos nós do grafo. Cada grupo de partículas almeja dominar a maior quantidade possível de nós não rotulados, espalhando seu rótulo e, ao mesmo tempo, tenta evitar que partículas inimigas invadam seu território. O objetivo principal deste projeto de pesquisa é adaptar o modelo de competição e cooperação entre partículas para realizar a tarefa de segmentação interativa de imagens. Cada pixel da imagem pode ser convertido em um nó do grafo e a similaridade entre pares de pixels, seja por localização ou características visuais, pode definir as arestas entre os nós correspondentes. Resultados preliminares de simulações com imagens artificiais e reais indicam que esta abordagem é bastante promissora. (AU)