| Texto completo | |
| Autor(es): |
Montagner, Igor S.
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Hirata, Nina S. T.
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Hirata, Roberto, Jr.
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Canu, Stephane
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IEEE
Número total de Autores: 5
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 2016 29TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI); v. N/A, p. 8-pg., 2016-01-01. |
| Resumo | |
Designing image operators is a hard task usually tackled by specialists in image processing. An alternative approach is to use machine learning to estimate local transformations, that characterize the image operators, from pairs of input-output images. The main challenge of this approach, called W-operator learning, is estimating operators over large windows without overfitting. Current techniques require the determination of a large number of parameters to maximize the performance of the trained operators. Support Vector Machines are known for their generalization performance and their ability to estimate nonlinear decision surfaces using kernels. However, training kernelized SVMs in the dual is not feasible when the training set is large. We estimate the local transformations employing kernel approximations to train SVMs, thus with no need to compute the full Gram matrix. We also select appropriate kernels to process binary and gray level inputs. Experiments show that operators trained using kernel approximation achieve comparable results with state-of-the-art methods in 4 public datasets. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 11/50761-2 - Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias |
| Beneficiário: | Roberto Marcondes Cesar Junior |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 15/01587-0 - Armazenagem, modelagem e análise de sistemas dinâmicos para aplicações em e-Science |
| Beneficiário: | João Eduardo Ferreira |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Temático |
| Processo FAPESP: | 11/23310-0 - Projeto automático de operadores de imagens: extensão e contextualização para reticulados não necessariamente booleanos |
| Beneficiário: | Igor dos Santos Montagner |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Processo FAPESP: | 14/21692-0 - Explorando representações de alto nível em aprendizado automático de operadores |
| Beneficiário: | Igor dos Santos Montagner |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto |
| Processo FAPESP: | 15/17741-9 - Combinação de características locais e globais em aprendizagem de operadores de imagens |
| Beneficiário: | Nina Sumiko Tomita Hirata |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |