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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Progressive randomization: Seeing the unseen

Texto completo
Autor(es):
Rocha, Anderson [1] ; Goldenstein, Siome [1]
Número total de Autores: 2
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Inst Comp, BR-13084851 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 1
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING; v. 114, n. 3, p. 349-362, MAR 2010.
Citações Web of Science: 7
Resumo

In this paper, we introduce the progressive randomization (PR): a new image meta-description approach suitable for different image inference applications such as broad class Image Categorization Forensics and, Steganalysis. The main difference among PR and the state-of-the-art algorithms is that it is based on progressive perturbations on pixel values of images. With such perturbations, PR captures the image class separability allowing us to successfully infer high-level information about images. Even when only a limited number of training examples are available, the method still achieves good separability, and its accuracy increases with the size of the training set. We validate the method using two different inference scenarios and four image databases. (C) 2009 Elsevier Inc. All rights reserved. (AU)

Processo FAPESP: 05/58103-3 - Classificadores e aprendizado em processamento de imagens e visão computacional
Beneficiário:Anderson de Rezende Rocha
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 08/08681-9 - Análise forense de imagens: detecção de falsificações digitais e spoofing
Beneficiário:Anderson de Rezende Rocha
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 07/52015-0 - Métodos de aproximação para computação visual
Beneficiário:Jorge Stolfi
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático