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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2007.tde-08052007-145719
Documento
Autor
Nome completo
Davi Pereira dos Santos
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2007
Orientador
Banca examinadora
Batista Neto, João do Espírito Santo (Presidente)
Bruno, Odemir Martinez
Torres, Ricardo da Silva
Título em português
Seleção de características: abordagem via redes neurais aplicada à segmentação de imagens
Palavras-chave em português
Distância de Jeffrey-Matusita
Equalização da entrada
Perceptron multicamadas
Segmentação
Seleção de características
Textura
Resumo em português
A segmentaçãoo de imagens é fundamental para a visão computacional. Com essa finalidade, a textura tem sido uma propriedade bastante explorada por pesquisadores. Porém, a existência de diversos métodos de extração de textura, muitas vezes específicos para determinadas aplicações, dificulta a implementação de sistemas de escopo mais geral. Tendo esse contexto como motivação e inspirado no sucesso dos sistemas de visão naturais e em sua generalidade, este trabalho propõe a combinação de métodos por meio da seleção de características baseada na saliência das sinapses de um perceptron multicamadas (MLP). É proposto, também, um método alternativo baseado na capacidade do MLP de apreender textura que dispensa o uso de técnicas de extração de textura. Como principal contribuição, além da comparação da heurística de seleção proposta frente à busca exaustiva segundo o critério da distância de Jeffrey-Matusita, foi introduzida a técnica de Equalização da Entrada, que melhorou consideravelmente a qualidade da medida de saliência. É também apresentada a segmentação de imagens de cenas naturais, como exemplo de aplicação
Título em inglês
Feature selection: a neural approach applied to image segmentation
Palavras-chave em inglês
Feature selection
Input equalizatiion
Jeffrey-Matusita distance
Multi-layer perceptron
Segmentation
Texture
Resumo em inglês
Segmentation is a crucial step in Computer Vision. Texture has been a property largely employed by many researchers to achieve segmentation. The existence of a large amount of texture extraction methods is, sometimes, a hurdle to overcome when it comes to modeling systems for more general problems. Inside this context and following the excellence of natural vision systems and their generality, this work has adopted a feature selection method based on synaptic conexions salience of a Multilayer Perceptron and a method based on its texture inference capability. As well as comparing the proposed method with exhaustive search according to the Jeffrey-Matusita distance criterion, this work also introduces, as a major contribution, the Input Equalization technique, which contributed to significantly improve the segmentation results. The segmentation of images of natural scenes has also been provided as a likely application of the method
 
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dissertacaorev.pdf (2.34 Mbytes)
Data de Publicação
2007-05-08
 
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