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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2000.tde-15052003-103241
Documento
Autor
Nome completo
Alexandre da Silva Simões
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2000
Orientador
Banca examinadora
Reali Costa, Anna Helena (Presidente)
Costa, Luciano da Fontoura
Hernandez, Emilio Del Moral
Título em português
Segmentação de imagens por classificação de cores: uma abordagem neural.
Palavras-chave em português
cores
inteligência artificial
processamento de imagens
reconhecimento de padrões
redes neurais artificiais
visão computacional
Resumo em português
A presente dissertação aborda a segmentação de imagens coloridas através do processo de classificação de cores, isto é, a segmentação de imagens baseada no atributo cor dos pixels. O problema a ser tratado diz respeito à obtenção de uma classificação de cores tão próxima à humana quanto o possível. Em outros termos, busca-se uma classificação robusta à variação de grandezas como a iluminação ou brilho da cor, além de ser tolerante a erros no processo de amostragem. Tal problemática é encontrada em diversas situações práticas que sofram influência do ambiente, sobretudo no domínio de aplicação: o futebol de robôs. Com relação a tal problema, diversas questões permanecem abertas, tais como a forma de representação de cores e o tipo de classificador capaz de maximizar o desempenho da classificação. As modelagens clássicas, de forma geral, têm se mostrado inadequadas nesse contexto, estimulando-nos a buscar novas soluções. Assim sendo, apresentamos um classificador utilizando uma das técnicas que tem mostrado grande aplicabilidade nesse âmbito: as redes neurais artificiais. A aplicabilidade da técnica esbarra na obtenção de uma generalização adequada por parte da rede para o problema proposto, o que implica na necessidade de uma metodologia para o fornecimento de exemplos na fase de treinamento da rede. Desta forma, além da modelagem e implementação do classificador, buscamos proceder uma investigação a cerca de sua generalização em contextos diversos para situações não presentes no universo de treinamento, visando determinar o conjunto de fatores (sistema de representação de cores, metodologia de fornecimento de exemplos e arquitetura de rede) que maximizem o desempenho do classificador.
Título em inglês
Image segmentation by color classification: a neural approach.
Palavras-chave em inglês
artificial intelligence
artificial neural networks
colors
computer vision
image processing
pattern recognition
Resumo em inglês
The present work approaches the segmentation of colored images through the process of color classification, i.e., the segmentation of images based on the color attribute of pixels. We look for a color classification as close as possible of human classification. In other words, we look for a robust classification with respect to the variation of illumination and color brightness, which tries to be tolerant to errors in the sampling process. We may find such kind of problems is various practical situations, for instance, situations that is influenced from the environment in the application domain: the robotic soccer. With regard to this problem, there are still diverse questions that remain unsolved, such as color representation form and type of classifier which maximizes the classification performance. In fact, classic models have shown to be inadequate in this context, in general, stimulating us to investigate new solutions. In our work, we present a classifier using one technique that has shown great applicability in this scope: the artificial neural networks. In order to obtain a correct generalization in the network, we faced the necessity to build a methodology to supply examples in the training phase of the network. In short, we model and implement a classifier, while searching to asses about its generalization power in different contexts and in the universe of training, so as to determine the set of factors (system of representation of colors, methodology of supply of examples and architecture of network) that maximizes its performance.
 
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Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
dissertacao.pdf (26.02 Mbytes)
Data de Publicação
2003-11-04
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. Aprendizado Não-Supervisionado em Redes Neurais Pulsadas de Base Radial: um estudo da capacidade de agrupamento para classificação de pixels [doi:10.1590/S0103-17592007000200010]. Controle & Automação [online], 2007, vol. 18, p. 251-264.
  • BIANCHI, Reinaldo Augusto da Costa, SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. Comportamentos Reativos para seguir Pistas em um Robô Móvel Guiado por Visão. In V Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, Canela, RS., 2001. Anais do V SBAI. : SBA, 2001.
  • Costa, Anna Helena Reali, SIMÕES, Alexandre da Silva, e ANDRADE, Marco Túlio Carvalho de. Utilizando um Classificador Fuzzy para Seleção Visual de Laranjas. In Workshop de Computação WORKCOMP'2001, São José dos Campos, SP, 2001. Anais do WORKCOMP'2001 Workshop de Computação.São José dos Campos, SP : ITA - Instituto tecnológico de Aeronáutica, 2001.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, et al. Applying neural networks to automated visual fruit sorting. In The World Congress of Computers in Agriculture and Natural Resources - WCCA 2002, Foz do Iguaçu, 2002. ASAE World Congress of Computers in Agriculture and Natural Resources..Michigan, USA : American Society of Agricultural Engineers ASAE Publication 701P0301, 2002.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, and Costa, Anna Helena Reali. Using Neural Color Classification in Robotic Soccer Domain. In International Joint Conference IBERAMIA 2000 and SBIA 2000, Atibaia, SP, 2000. Workshop Proceedings: Meeting on Multi-Agent Collaborative and Adversarial Perception, Planning, Execution, and Learning., 2000. Available from: http://www.lti.pcs.usp.br/mappel/meeting/.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, Costa, Anna Helena Reali, e GARCIA, Cláudio. Regressão e predição de trajetórias: um comparativo das técnicas clássicas e sua aplicação para a visão computacional no domínio do futebol de robôs. In Workshop de Computação - WORKCOMP'2002, São José dos Campos, 2002. Anais do WORKCOMP'2002 - Workshop de Computação., 2002.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. A learning function for parameter reduction in spiking neural networks with radial basis function. In 19th Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (SBIA 2008), Salvador, 2008. Advances in Artificial Intelligence - SBIA 2008.Heidelberg : Springer, 2008.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. Classificação de Cores por Redes Neurais Artificiais: um estudo do uso de diferentes sistemas de representação de cores no futebol de robôs móveis autônomos. In Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA'2001), Fortaleza, 2001. XXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. : SBC, 2001.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. Classificação de Cores por Redes Neurais usando representação HSV. In International Joint Conference IBERAMIA 2000 and SBIA 2000, Atibaia, SP, 2000. Open Discussion Track Proceedings., 2000.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. Classificação de laranjas baseada em padrões visuais de alto nível. In 6o. Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente - SBAI/SBA, Bauru, SP, 2003. Anais do VI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente., 2003.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. Redes neurais pulsadas de base radial com treinamento não supervisionado: um estudo da capacidade de agrupamento para a visão robótica. In VII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente - SBAI, São Luis, 2005. VII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente - SBAI., 2005. Dispon?vel em: http://www.dee.ufma.br/sbailars/.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. Segmentação de imagens por classificação de cores: uma abordagem neural para a representação RGB. In Workshop de Computação WORKCOMP'2000, São José do Campos, SP, 2000. Anais do Workshop de Computação WORKCOMP'2000., 2000.
  • SIMÕES, Alexandre da Silva, e Costa, Anna Helena Reali. Utilizando processos gaussianos para a segmentação de imagens monocromáticas. In XI SEMINCO - Seminário de Computação, Blumenau, 2002. Anais do XI SEMINCO - Seminário de Computação., 2002.
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