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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.55.2012.tde-05122012-095421
Document
Author
Full name
Laura Elizabeth Florian Cruz
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2012
Supervisor
Committee
Minghim, Rosane (President)
Batista Neto, João do Espírito Santo
Ribeiro, Marcela Xavier
Title in Portuguese
Uma abordagem baseada em técnicas de visualização de informações para avaliação de características de imagens e aplicações
Keywords in Portuguese
Análise visual do espaço de características
Árvores de similaridade
Mineração visual de imagens
Seleção de características
Visualização de informação
Abstract in Portuguese
Na maioria dos processos de análise de imagens há a necessidade de um pré-processamento, no qual são extraídos e calculados vetores de características que representem as imagens são utilizados no cálculo de similaridade. Uma dificuldade nessas tarefas é o grande número de características que definem um espaço de alta dimensionalidade, afetando fortemente o desempenho das tarefas que seguem, que podem envolver uma análise visual, um agrupamento ou uma classificação de dados, por exemplo. Lidar com esse problema normalmente exige técnicas de redução de dimensionalidade ou seleção de características. O presente trabalho dá sequência a trabalhos que utilizam técnicas de visualização como suporte para avaliar espaços de características gerados a partir de coleções de imagens. Nele, objetiva-se aprimorar um método baseado na análise visual de conjuntos de imagens empregando a árvore de similaridade Neighbor-Joining que apoia o usuário a selecionar um subespaço de características que mantenha ou melhore os resultados das visualizações do conjunto de imagens. A partir da metodologia proposta, a avaliação e a seleção de características representativas é realizada usando a visualização NJ. A maior parte dos experimentos responde positivamente para diferentes conjuntos de imagens representados por vários extratores, obtendo-se processos de seleção personalizados mais precisos e eficazes, em termos de agrupamento, do que abordagens automáticas reportadas na literatura
Title in English
Approach based on information visualization techniques for evaluation of image features and applications
Keywords in English
Information visualization
Mining
Similarity trees
Visual analysis of the feature space
Visual images
Abstract in English
In the majority of the image analysis processes there is need for a pre-processing step, in which feature vectors representative of the images are extracted and similarity methods are calculates. A difficult step in the process is to choose amongst the large number of features available, that will define a feature space of high dimensionality, impacting the cost of the subsequent processing tasks, such as visual analysis, clustering and classification. This problem is usually handled by dimension reduction of feature selection techniques. This work extends and improves previous work that employs visualization and visual analysis techniques to support evaluation of feature spaces created from image collections. The goal is to improve a previous method of feature selection through visualization to employ similarity trees via the Neighbor Joining (NJ) algorithm as the basis for the visual layout, as well as to improve the choices of the analyst regarding tools for visual selection of features. The same process can be employed to support evaluation of feature spaces using the NJ visualization. The majorities of experiments results in improvement of spaces generated by various extractors, yielding personalized selection process that are more precisely related to user's perspective of the data set and are perform similarly or better than automatic approaches available in the literature. Keywords: information visualization, mining, visual images, visual analysis of the feature space, similarity trees
 
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Laurarev.pdf (16.65 Mbytes)
Publishing Date
2013-01-25
 
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