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dc.contributor.advisorSALLES, E. O. T.
dc.date.accessioned2018-08-02T00:01:14Z-
dc.date.available2018-08-01
dc.date.available2018-08-02T00:01:14Z-
dc.identifier.citationRIBEIRO, M. V. L., Proposta de Local Binary Pattern Coerente e Incoerente na Categorização de Cenaspor
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/9682-
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santopor
dc.titleProposta de Local Binary Pattern Coerente e Incoerente na Categorização de Cenaspor
dc.typemasterThesisen
dc.contributor.memberCONCI, A.
dc.contributor.memberGAZOLLI, K. A. S.
dcterms.abstractEste trabalho propõe um novo descritor visual de cenas a partir da técnica Local Binary Pattern (LBP) e explorando a informação espacial utilizando o algoritmo Color Coherent Vector (CCV). O LBP se caracteriza por ser uma técnica não linear e não paramétrica, dispensando conceitos intermediários no processo de descrição da imagem, tornando uma alternativa para usuários leigos com pouco conhecimento na área. Já a representação CCV mostrou ser uma técnica que busca mitigar o problema da falta de informação espacial pelos histogramas, expressando a imagem em pixeis coerentes e pixeis incoerentes sem que aumente a dimensionalidade dos dados. Nesse sentido, uma primeira abordagem foi a proposta das técnicas LBP Incoerente e LBP Coerente na classificação de cenas. Resultados preliminares, empregando-se K-NN como classificador, demonstraram que o LBP Incoerente apresenta um bom compromisso entre acurácia e dimensão de representação dos dados. Em seguida, no intuito de se incluir o conceito de contexto, para mitigar o problema da localidade do LBP, foi proposto o Contextual Modified Local Binary Pattern Incoerente (CMLBP Incoerente), que modela a distribuição das estruturas locais através do LBP, adicionando informação contextual, inspirado no algoritmo Contextual Modified Census Transform (CMCT). Entre outras características, o CMLBP Incoerente demonstrou capacidade em descartar regiões homogêneas, representadas pelos pixeis coerentes através do algoritmo CCV. Em experimentos realizados com bancos de dados consagrados na literatura, o CMLBP apresentou resultados melhores que as técnicas originais que não descartam os pixeis coerentes, em quase todas as situações. Para cenas com muitos detalhes e informações os resultados foram satisfatórios e com um maior destaque, superando técnicas conhecidas na literatura. Os resultados obtidos foram encorajadores para a busca de um descritor com boa capacidade discriminante e baixa dimensionalidade na representação de imagens.por
dcterms.creatorRIBEIRO, M. V. L.
dcterms.formatapplication/pdfpor
dcterms.issued2017-10-11
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUFESpor
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Elétricapor
Appears in Collections:PPGEE - Dissertações de mestrado

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