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Tipo: Dissertação
Título : Classificação de texturas utilizando métodos de busca com informação
Título en inglés: Texture classification using informed search in graphs
Autor : Frutuoso, Rômulo Lopes
Tutor: Cavalcante Neto, Joaquim Bento
Co-asesor: Gomes, João Paulo Pordeus
Palabras clave : Análise de texturas;Grafos;Caminho mínimo;Busca com informação
Fecha de publicación : 2016
Citación : FRUTUOSO, Rômulo Lopes. Classificação de texturas utilizando métodos de busca com informação. 2016. 108 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016.
Resumen en portugués brasileño: Classificação de texturas em imagens é um tema com várias áreas de aplicações, tais como: reconhecimento de faces, sensoriamento remoto e reconhecimento de folhas de plantas. Vários métodos vem sendo propostos ao longo do tempo. Recentemente, um novo método para extração de características baseado em grafos, intitulado de caminhos mínimos em grafos (CMG) foi criado, onde, de forma simplificada, transforma a imagem em um grafo e extrai algumas estatísticas, baseado no caminho mínimo de Dijkstra, entre pontos definidos. Neste trabalho são propostas modificações no método CMG com o objetivo de reduzir a quantidade de estados visitados no grafo e reduzir o custo computacional. Os experimentos são realizados nas bases: Brodatz, UIUC, 2D HeLa e Virus. Os resultados mais promissores trazem uma redução de até 89% nos estados que são visitados no grafo, mantendo a porcentagem de acertos.
Abstract: Texture classification in images is a research subject of interest to many areas of application such as: face recognition, remote sensing and recognition of plant leaves. Several methods have been proposed in the literature. Recently, a new method for feature extraction, named Shortest Paths in Graphs (SPG), was presented. That method, in a simplified fashion, transforms an image into a graph and extracts some statistic measures based on Dijkstra’s minimum path through a set of points. In our work, we modify SPG in order to reduce the number of states visited in the graph and lower the computational cost. We carried out a number of experiments on the following image databases: Brodatz, UIUC, 2D HeLa and Virus. The best results achieved a reduction of 89.
URI : http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/21523
Aparece en las colecciones: DCOMP - Dissertações defendidas na UFC

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