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Title in Portuguese: Detecção de cantos em formas binárias planares e aplicação em recuperação de formas
Title: Corner Detection in Planar Binary Shapes and its application in Shape Retrieval
Author: Paula Júnior, Iális Cavalcante de
Advisor(s): Medeiros, Fátima Nelsizeuma Sombra de
Co-advisor(s): Bezerra, Francisco Nivandro
Keywords: Teleinformática
Imagens - Recuperação
Issue Date: 6-Jun-2013
Citation: PAULA JÚNIOR, I. C. Detecção de cantos em formas binárias planares e aplicação em recuperação de formas. 2013. 70 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013.
Abstract in Portuguese: Sistemas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (do termo em inglês, Content-Based Image Retrieval - CBIR) que operam em bases com grande volume de dados constituem um problema relevante e desafiador em diferentes áreas do conhecimento, a saber, medicina, biologia, computação, catalogação em geral, etc. A indexação das imagens nestas bases pode ser realizada através de conteúdo visual como cor, textura e forma, sendo esta última característica a tradução visual dos objetos em uma cena. Tarefas automatizadas em inspeção industrial, registro de marca, biometria e descrição de imagens utilizam atributos da forma, como os cantos, na geração de descritores para representação, análise e reconhecimento da mesma, possibilitando ainda que estes descritores se adequem ao uso em sistemas de recuperação. Esta tese aborda o problema da extração de características de formas planares binárias a partir de cantos, na proposta de um detector multiescala de cantos e sua aplicação em um sistema CBIR. O método de detecção de cantos proposto combina uma função de angulação do contorno da forma, a sua decomposição não decimada por transformada wavelet Chapéu Mexicano e a correlação espacial entre as escalas do sinal de angulação decomposto. A partir dos resultados de detecção de cantos, foi realizado um experimento com o sistema CBIR proposto, em que informações locais e globais extraídas dos cantos detectados da forma foram combinadas à técnica Deformação Espacial Dinâmica (do termo em inglês, Dynamic Space Warping), para fins de análise de similaridade formas com tamanhos distintos. Ainda com este experimento foi traçada uma estratégia de busca e ajuste dos parâmetros multiescala de detectores de cantos, segundo a maximização de uma função de custo. Na avaliação de desempenho da metodologia proposta, e outras técnicas de detecção de cantos, foram empregadas as medidas Precisão e Revocação. Estas medidas atestaram o bom desempenho da metodologia proposta na detecção de cantos verdadeiros das formas, em uma base pública de imagens cujas verdades terrestres estão disponíveis. Para a avaliação do experimento de recuperação de imagens, utilizamos a taxa Bull’s eye em três bases públicas. Os valores alcançados desta taxa mostraram que o experimento proposto foi bem sucedido na descrição e recuperação das formas, dentre os demais métodos avaliados.
Abstract: Content-based image retrieval (CBIR) applied to large scale datasets is a relevant and challenging problem present in medicine, biology, computer science, general cataloging etc. Image indexing can be done using visual information such as colors, textures and shapes (the visual translation of objects in a scene). Automated tasks in industrial inspection, trademark registration, biostatistics and image description use shape attributes, e.g. corners, to generate descriptors for representation, analysis and recognition; allowing those descriptors to be used in image retrieval systems. This thesis explores the problem of extracting information from binary planar shapes from corners, by proposing a multiscale corner detector and its use in a CBIR system. The proposed corner detection method combines an angulation function of the shape contour, its non-decimated decomposition using the Mexican hat wavelet and the spatial correlation among scales of the decomposed angulation signal. Using the information provided by our corner detection algorithm, we made experiments with the proposed CBIR. Local and global information extracted from the corners detected on shapes was used in a Dynamic Space Warping technique in order to analyze the similarity among shapes of different sizes. We also devised a strategy for searching and refining the multiscale parameters of the corner detector by maximizing an objective function. For performance evaluation of the proposed methodology and other techniques, we employed the Precision and Recall measures. These measures proved the good performance of our method in detecting true corners on shapes from a public image dataset with ground truth information. To assess the image retrieval experiments, we used the Bull’s eye score in three public databases. Our experiments showed our method performed well when compared to the existing approaches in the literature.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/7885
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