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Title in Portuguese: O papel da função custo na otimização de um descritor de formas multiescala
Author: Carneiro, Allan Cordeiro
Advisor(s): Medeiros, Fátima Nelsizeuma Sombra de
Keywords: Teleinformática
Processamento de imagens
Shape description
Metaheuristic optimization
Shape retrieval
Shape classification
Clustering validation indices
Issue Date: 19-Feb-2018
Citation: CARNEIRO, A. C. O papel da função custo na otimização de um descritor de formas multiescala. 2018. 57 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018.
Abstract in Portuguese: O ajuste de parâmetros de descritores de formas é uma tarefa desafiadora em visão computacional e processamento de imagens. Ao contrário de esquemas manuais, que são custosos e tediosos, há uma tendência de aplicação de otimização meta-heurística para a configuração dos parâmetros desses descritores. No entanto, a escolha da função custo, a qual desempenha um importante papel no processo de otimização, ainda é um problema em aberto. Este trabalho investiga a influência da função custo no desempenho de um descritor multiescala de formas, o qual foi otimizado usando três índices de validação de agrupamentos: a Silhouette, o índice de Davies- Bouldin e o índice de Calinski-Harabasz. Para a otimização dos parâmetros de escala do descritor denominado energia de dobramento multiescala normalizada, utilizou-se a meta-heurística de recozimento simulado, realizando experimentos de classificação e recuperação com uma base de formas sintéticas (Kimia 99), duas bases de folhas de plantas (ShapeCN e Swedish) e uma base de pílulas da United States National Library of Medicine (base NLM Pills). Na avaliação de desempenho dos experimentos de recuperação e classificação, utilizou-se a medida Bulls-eye e a Acurácia da classificação, respectivamente. Os resultados mostraram que o descritor otimizado com o índice de Calinski-Harabasz no papel de função custo apresentou desempenho inferior aos resultados obtidos com as outras funções nas bases com maior dissimilaridade intraclasse. Particularmente para base NLM Pills, onde cada classe tem um padrão bem característico e portanto não há muitas diferenças entre os elementos de uma mesma classe, o descritor de energia de dobramento multiescala normalizada não se beneficiou da metodologia de otimização.
Abstract: Parameter adjustment of shape descriptors is a challenging task in computer vision and image processing. Rather than manual schemes, which are time consuming and tedious, there is a trend towards applying metaheuristic optimization to fully support parameter settings of shape descriptors. Nevertheless, the problem of cost function selection, which plays an important role in the optimization process, has not yet been fully addressed. This work investigates the influence of the cost function on the performance of an optimized multiscale shape descriptor using three distinct clustering validation indices: the Silhouette, Davies-Bouldin and Calinski- Harabasz indices. Here, we optimize the scale parameters of the normalized multiscale bending energy descriptor using the simulated annealing metaheuristic; both classification and retrieval experiments are conducted using a synthetic shape dataset (Kimia 99), two plant leaf datasets (ShapeCN and Swedish) and the National Library of Medicine (NLM) pill image dataset (NLM Pills). The performance evaluation, in terms of the Bulls-eye and Accuracy measures, showed that optimized descriptor with the Calinski-Harabasz cost function underperformed the other functions in datasets where there is high level of dissimilarity between classes. Particularly for the NLM Pills, where each class has a well-defined pattern and furthermore the differences within pill classes are quite small. Thus, the Normalized Multiscale Bending Energy descriptor did not benefit from the optimization methodology.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/31326
metadata.dc.type: Dissertação
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