Características de texturas atuam como bons descritores de imagens e podem ser empregadas em diversos problemas, como classificação e segmentação. Porém, quando o número de características é muito elevado, o reconhecimento de padrões pode ser prejudicado. A seleção de características contribui para a solução desse problema, podendo ser empregada tanto para redução da dimensionalidade como também para descobrir quais as melhores características de texturas para o tipo de imagem analisada. O objetivo deste trabalho é avaliar métodos ótimos e subótimos de seleção de características em problemas que envolvem texturas de imagens. Os algoritmos de seleção avaliados foram o branch and bound, a busca exaustiva e o sequential oating forward selection (SFFS). As funções critério empregadas na seleção foram a distância de Jeffries-Matusita e a taxa de acerto do classificador de distância mínima (CDM). As características de texturas empregadas nos experimentos foram obtidas com estatísticas de primeira ordem, matrizes de co-ocorrência e filtros de Gabor. Os experimentos realizados foram a classificação de regiôes de uma foto aérea de plantação de eucalipto, a segmentação não-supervisionada de mosaicos de texturas de Brodatz e a segmentação supervisionada de imagens médicas (MRI do cérebro). O branch and bound é um algoritmo ótimo e mais efiiente do que a busca exaustiva na maioria dos casos. Porém, continua sendo um algoritmo lento. Este trabalho apresenta uma nova estratégia para o branch and bound, nomeada floresta, que melhorou significativamente a eficiência do algoritmo. A avaliação dos métodos de seleção de características mostrou que os melhores subconjuntos foram aqueles obtidos com o uso da taxa de acerto do CDM. A busca exaustiva e o branch and bound, mesmo com a estratégia floresta, foram considerados inviáveis devido ao alto tempo de processamento nos casos em que o número de característica é muito grande. O SFFS apresentou os melhores resultados, pois, além de mais rápido, encontrou as soluções ótimas ou próximas das ótimas. Pôde-se concluir também que a precisão no reconhecimento de padrões aumenta com a redução do número de características e que os melhores subconjuntos freqüentemente são formados por características de texturas obtidas com técnicas diferentes

Texture features are eficient image descriptors and can be employed in a wide range of applications, such as classification and segmentation. However, when the number of features is considerably high, pattern recognition tasks may be compromised. Feature selection helps prevent this problem, as it can be used to reduce data dimensionality and reveal features which best characterise images under investigation. This work aims to evaluate optimal and suboptimal feature selection algorithms in the context of textural features extracted from images. Branch and bound, exhaustive search and sequential floating forward selection (SFFS) were the algorithms investigated. The criterion functions employed during selection were the Jeffries-Matusita (JM) distance and the minimum distance classifier (MDC) accuracy rate. Texture features were computed from first-order statistics, co-occurrence matrices and Gabor filters. Three different experiments have been conducted: classification of aerial picture of eucalyptus plantations, unsupervised segmentation of mosaics of Brodatz texture samples and supervised segmentation of MRI images of the brain. The branch and bound is an optimal algorithm and many times more eficient than exhaustive search. But is still time consuming. This work proposed a novel strategy for the branch and bound algorithm, named forest, which has considerably improved its performance. The evaluation of the feature selection methods has revealed that the best feature subsets were those computed by the MDC accuracy rate criterion function. Exhaustive search and branch and bound approaches have been considered unfeasible, due to their high processing times, especially for high dimensional data. This statement holds even for the branch and bound with the forest strategy. The SFFS approach yielded the best results. Not only was it faster, as it also was capable of finding the optimal or nearly optimal solutions. Finally, it has been observed that the precision of pattern recognition tasks increases as the number of features decreases and that the best feature subsets are those which possess features computed from distinct texture feature methods