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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34866| Título: | Descritor de características de imagem baseado na curva de preenchimento de espaço de hilbert aplicado em pontos de interesse |
| Título(s) alternativo(s): | Hilbert space filling curve-based image feature descriptor applied to keypoints |
| Autor(es): | Santos, Wagner Conceicao |
| Orientador(es): | Oliveira, Claiton de |
| Palavras-chave: | Imagens Digital Medição Pictures Digitalis (Drug) Measurement |
| Data do documento: | 12-Ago-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | SANTOS, Wagner Conceicao. Descritor de características de imagem baseado na curva de preenchimento de espaço de hilbert aplicado em pontos de interesse. 2024. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2024. |
| Resumo: | A curva de preenchimento de espac¸o de Hilbert tem sido aplicada com sucesso para a melhoria de muitos processos em computac¸ao. Ao aplicar uma abordagem que utiliza ˜ uma curva de preenchimento de espac¸o focada em pontos de interesse da imagem, as tarefas de descric¸ao de imagens poderiam se beneficiar de um m ˜ etodo alternativo e ´ potencialmente mais eficiente. Este trabalho apresenta um descritor de caracter´ısticas de imagens coloridas baseado na curva de preenchimento de espac¸o de Hilbert aplicada a pontos de interesse. A abordagem proposta utiliza o algoritmo Scale Invariant Feature Transform (SIFT) apenas para detectar os pontos de interesse das imagens. Posteriormente, a curva de Hilbert e utilizada para percorrer uma vizinhanc¸a ´ de pixels ao redor de cada ponto de interesse detectado para o calculo de um descritor ´ local. A partir dos valores dos pixels dentro de cada curva de Hilbert, extrai-se medidas estat´ısticas e obtem-se um descritor de caracter ´ ´ısticas para cada imagem utilizando o metodo ´ Bag of Visual Words (BoVW). Os resultados mostraram uma precisao de 95%, ˜ superando a combinac¸ao tradicional BoVW e SIFT, demonstrando seu potencial para ˜ melhorias futuras. |
| Abstract: | Researchers have successfully applied Hilbert Space-Filling curve to improve many computing processes. By applying a space-filling curve approach focused on image keypoints, image description tasks could benefit from an alternative and potentially more efficient method. This work presents a color image feature descriptor based on the Hilbert space-filling curve applied to keypoints. Our approach utilizes the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) just to detect keypoints from images. Subsequently, it employs a Hilbert curve to traverse a pixel neighborhood surrounding each detected keypoint for local descriptor calculation. From the values of the pixels within each Hilbert curve, we extract statistical measures and obtain a feature descriptor for each image using the Bag of Visual Words (BoVW) method. Our results showed an accuracy of 95%, surpassing the traditional BoVW and SIFT combination, demonstrating its potential for further improvement. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34866 |
| Aparece nas coleções: | CP - Programa de Pós-Graduação em Informática |
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