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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14633| Título: | Análise de textura através de descritores fractais por meio da utilização de rótulos na transformada de distância 3D |
| Autor(es): | Marasca, André Luiz |
| Orientador(es): | Casanova, Dalcimar |
| Palavras-chave: | Sistemas de reconhecimento de padrões Fractais Programação visual (Computação) Pattern recognition systems Fractals Visual programming (Computer science) |
| Data do documento: | 28-Jun-2016 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | MARASCA, André Luiz. Análise de textura através de descritores fractais por meio da utilização de rótulos na transformada de distância 3D. 2016. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2016. |
| Resumo: | Este trabalho propõe um método para análise de texturas coloridas baseado na geometria fractal. A proposta consiste em converter uma imagem bidimensional em um cubo, criar rótulos para determinados grupos de pixels e, então, dilatar os componentes de figuras presentes neste cubo. Os descritores são obtidos a partir da relação entre os volumes dos componentes dilatados, seus rótulos e os raios de dilatação. Desta forma, os descritores podem medir tanto a complexidade dos modelos de intensidade dos pixels, assim como os padrões de interferência entre os componentes rotulados. Esta combinação proporciona um descritor de textura robusto e preciso. A eficiência do novo método é avaliada através de análises estatísticas sobre o reconhecimento de padrões supervisionados. |
| Abstract: | This work proposes a method for analysis of color textures based on fractal geometry. The proposal is based in conversion of a two-dimensional image in a 3 dimensional cloud points where each pixel corresponds to a point. After that we set labels for certain groups of points and then dilate this cloud structure. The descriptors are obtained by the volume ratio of components, their labels and dilatation radius. In this way the descriptors can measure both the complexity of the intensity of the pixels models, as well the interference patterns between the labeled components. This combination provides a descriptor robust and precise for texture analysis. The new method is evaluated through statistical analyzes over supervised machine learning problems. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14633 |
| Aparece nas coleções: | PB - Engenharia de Computação |
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