Novos descritores de textura para localização e identificação de objetos em imagens usando Bag-of-Features
Descritores de características locais de imagens utilizados na representação de objetos têm se tornado muito populares nos últimos anos. Tais descritores têm a capacidade de caracterizar o conteúdo da imagem em dados compactos e discriminativos. As informações extraídas dos descritores são represent...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-28092016-141219 |
| Acesso em linha: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-28092016-141219/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Bag-of-Features Support Vector Machine Descritores locais Local descriptors |
| Resumo: | Descritores de características locais de imagens utilizados na representação de objetos têm se tornado muito populares nos últimos anos. Tais descritores têm a capacidade de caracterizar o conteúdo da imagem em dados compactos e discriminativos. As informações extraídas dos descritores são representadas por meio de vetores de características e são utilizados em várias aplicações, tais como reconhecimento de faces, cenas complexas e texturas. Neste trabalho foi explorada a análise e modelagem de descritores locais para caracterização de imagens invariantes a escala, rotação, iluminação e mudanças de ponto de vista. Esta tese apresenta três novos descritores locais que contribuem com o avanço das pesquisas atuais na área de visão computacional, desenvolvendo novos modelos para a caracterização de imagens e reconhecimento de imagens. A primeira contribuição desta tese é referente ao desenvolvimento de um descritor de imagens baseado no mapeamento das diferenças de nível de cinza, chamado Center-Symmetric Local Mapped Pattern (CS-LMP). O descritor proposto mostrou-se robusto a mudanças de escala, rotação, iluminação e mudanças parciais de ponto de vista, e foi comparado aos descritores Center-Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP) e Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). A segunda contribuição é uma modificação do descritor CS-LMP, e foi denominada Modified Center-Symmetric Local Mapped Pattern (MCS-LMP). O descritor inclui o cálculo do pixel central na modelagem matemática, caracterizando melhor o conteúdo da mesma. O descritor proposto apresentou resultados superiores aos descritores CS-LMP, SIFT e LIOP na avaliação de reconhecimento de cenas complexas. A terceira contribuição é o desenvolvimento de um descritor de imagens chamado Mean-Local Mapped Pattern (M-LMP) que captura de modo mais fiel pequenas transições dos pixels na imagem, resultando em um número maior de \"matches\" corretos do que os descritores CS-LBP e SIFT. Além disso, foram realizados experimentos para classificação de objetos usando as base de imagens Caltech e Pascal VOC2006, apresentando melhores resultados comparando aos outros descritores em questão. Tal descritor foi proposto com a observação de que o descritor LBP pode gerar ruídos utilizando apenas a comparação dos vizinhos com o pixel central. O descritor M-LMP insere em sua modelagem matemática o cálculo da média dos pixels da vizinhança, com o objetivo de evitar ruídos e deixar as características mais robustas. Os descritores foram desenvolvidos de tal forma que seja possível uma redução de dimensionalidade de maneira simples e sem a necessidade de aplicação de técnicas como o PCA. Os resultados desse trabalho mostraram que os descritores propostos foram robustos na descrição das imagens, quantificando a similaridade entre as imagens por meio da abordagem Bag-of-Features (BoF), e com isso, apresentando resultados computacionais relevantes para a área de pesquisa. |
|---|