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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.100.2013.tde-25112014-160734
Documento
Autor
Nome completo
Everton Note Narciso
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2013
Orientador
Banca examinadora
Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes (Presidente)
Chaim, Marcos Lordello
Morimoto, Carlos Hitoshi
Título em português
Seleção de casos de teste para sistemas de processamento de imagens utilizando conceitos de CBIR
Palavras-chave em português
CBIR
Seleção de casos de teste
Sistemas de processamento de imagens
Resumo em português
Os sistemas de processamento de imagens exercem um papel importante no que tange à emulação da visão humana, pois grande parte das informações que as pessoas obtêm do mundo real ocorre por meio de imagens. Desenvolver tais sistemas é uma tarefa complexa e que requer testes rigorosos para garantir a sua confiabilidade. Neste cenário, a seleção de casos de teste é fundamental, pois ajuda a eliminar os dados de teste redundantes e desnecessários enquanto procura manter altas taxas de detecção de erros. Na literatura há várias abordagens para seleção de casos de teste com foco em sistemas de entradas/saídas alfanuméricas, mas a seleção voltada a sistemas complexos (e.g. processamento de imagens) ainda é pouco explorada. Visando a contribuir neste campo de pesquisa, este trabalho apresenta um novo método intitulado Tcs&CbIR, que seleciona e recupera um subconjunto de imagens a partir de um vasto conjunto de teste. Os testes realizados com dois programas de processamento de imagens mostram que a nova abordagem pode superar a seleção aleatória pois, no contexto de avaliação apresentado, a quantidade de casos de teste necessária para revelar a presença de erros foi reduzida em até 87%. Os resultados obtidos revelam, também, o potencial da utilização de CBIR para abstração de informações, a importância da definição de extratores de características adequados e a influência que as funções de similaridade podem exercer na seleção de casos de teste.
Título em inglês
Test Case Selection For Image Processing Systems Using CBIR Concepts.
Palavras-chave em inglês
CBIR
Image processing systems
Test case selection
Resumo em inglês
Image processing systems play a key role when it comes to emulation of human vision, because much of the information that humans capture from the real world occurs through images. Developing such systems is a complex task that requires rigorous testing to ensure their quality and reliability. In this scenario, the test case selection is crucial because it helps to eliminate the redundant and unnecessary test data while it tries to maintain high rates of error detection. In the literature there are several approaches for test cases selection with a focus on systems with alphanumeric inputs and outputs, but the selection focused on complex systems (e.g. image processing) is still unexplored. Aiming to contribute to this research field, this work presents a new method entitled Tcs&CbIR, which selects and retrieves a subset of images from a wide test suite. Tests conducted with two image processing programs show that the new approach can overcome the random selection because, in the context of evaluation presented, the amount of test cases required to detect the presence of the errors was reduced by up to 87%. The results also show the potential use of CBIR for information abstraction, the importance of the definition of suitable extractors of characteristics and the influence of the similarity functions in the test case selection.
 
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Data de Publicação
2015-04-02
 
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