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‣ "Recuperação de imagens por conteúdo através de análise multiresolução por Wavelets" ; "Content based image retrieval through multiresolution wavelet analysis

Castañon, Cesar Armando Beltran
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 28/02/2003 Português
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38.450435%
Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR -Content-based Image Retrieval) possuem a habilidade de retornar imagens utilizando como chave de busca outras imagens. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema CBIR é pesquisar no banco de dados as "n" imagens mais similares à imagem de consulta de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado na geração de vetores de características para um sistema CBIR considerando bancos de imagens médicas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica sucinta de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor "n"-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem pode ser armazenada em uma base de dados, e assim, agilizar o processo de recuperação de imagens. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema CBIR é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. Recentemente, pesquisadores das áreas de matemática aplicada e de processamento de sinais desenvolveram técnicas práticas de "wavelet" para a representação multiescala e análise de sinais. Estas novas ferramentas diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente...

‣ Uma abordagem multi-escala para a geração de mosaicos; A multi-scale approach for mosaic generation

Sampaio, João Roberto de Godoy
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 25/04/2007 Português
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28.972366%
Um mosaico é o conjunto de fotos de uma determinada área, recortadas e montadas técnica e artísticamente, de forma a dar a impressão de que todo o conjunto é uma única fotografia. No caso de fotografias aéreas, sua utilização soluciona o problema da necessidade de se retratar uma área de interesse mais extensa do que o campo de cobertura das lentes da câmera utilizada. O foco deste trabalho é a criação automática de mosaicos buscando encontrar a posição real de um conjunto de imagens imagens adquiridas em baixa altitude, de baixa escala, em relação à um Mapa de Base, de escala maior, realizando, assim, uma correlação entre imagens de escalas diferentes. Este problema é abordado por técnicas de análise multi-escala, mais precisamente, pela utilização de filtros de Gabor. A metodologia desenvolvida utiliza um banco de filtros de Gabor aplicado sobre uma imagem de referência de modo que, a partir da aplicação destes filtros sobre a mesma, seja possível gerar um processo automático de geração do mosaico para o restante do conjunto de imagens. Experimentos realizados utilizando o método proposto demonstram a eficácia do mesmo para imagens com texturas de orientação marcante, como o caso de imagens aéreas de plantação de eucaliptos; A mosaic is a set of pictures of a given area...

‣ Segmentação de vasos sangüíneos em imagens de retina usando wavelets e classificadores estatísticos; Retinal vessel segmentation using wavelets and statistical classifiers

Soares, João Vitor Baldini
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 30/11/2006 Português
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28.17191%
Esta dissertação apresenta o desenvolvimento e avaliação de um método para a segmentação de vasos sangüíneos em imagens de retina, em que se usa a transformada wavelet contínua bidimensional combinada com classificação supervisionada. A segmentação dos vasos é a etapa inicial para a análise automática das imagens, cujo objetivo é auxiliar a comunidade médica na detecção de doenças. Entre outras doenças, as imagens podem revelar sinais da retinopatia diabética, uma das principais causas de cegueira em adultos, que pode ser prevenida se detectada em um diagnóstico precoce. A abordagem apresentada consiste na geração de segmentações pela classificação supervisionada de pixels nas classes "vaso" e "não vaso". As características usadas para classificação são obtidas através da transformada wavelet contínua bidimensional usando a wavelet de Gabor. Resultados são avaliados nos bancos públicos DRIVE e STARE de imagens coloridas através da análise ROC ("receiver operating characteristic", ou característica de operação do receptor). O método atinge áreas sob curvas ROC de 0.9614 e 0.9671 nos bancos DRIVE e STARE, respectivamente, ligeiramente superiores àquelas apresentadas por outros métodos do estado da arte. Apesar de bons resultados ROC...

‣ Avaliação de métodos ótimos e subótimos de seleção de características de texturas em imagens; Evaluation of optimal and suboptimal feature selection methods applied to image textures

Roncatti, Marco Aurelio
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 10/07/2008 Português
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17.667986%
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...

‣ Aplicação de filtros de Gabor no processo de classificação de imagens digitais com base em atributos de textura

Angelo, Neide Pizzolato
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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38.91199%
No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional...

‣ Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

Beluco, Adriano
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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18.468442%
O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros...

‣ Melhorias no reconhecimento de impressões digitais baseado no metodo FingerCode; Improvements in fingerprint recognition based on the FingerCode method

Gustavo Ferreira Cardoso de Sa
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 29/06/2006 Português
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39.265774%
Neste trabalho são apresentadas melhorias na robustez do método FingerCode para reconhecimento de impressões digitais. No FingerCode a textura dos componentes orientados das impressões digitais são extraídas por um banco direcional de filtros Gabor. Posteriormente, os componentes orientados são setorizados e para cada setor é computado um valor. Este conjunto de valores forma o vetor de atributos. Finalmente, a média da diferença absoluta dos dois vetores de atributos é computada indicando a similaridade entre duas impressões digitais. Foram testadas várias soluções e entre as que apresentaram melhores resultados destacam-se: a substituição dos valores dos atributos através de uma função não-linear, a ponderação dos valores de atributo de acordo com características estatísticas da distribuição espacial dos valores e o cálculo de medidas estatísticas extraídas dos histogramas de distribuição de diferenças. Estas funções apresentaram um ganho significativo, principalmente para o caso dos sensores óticos com uma melhoria de aproximadamente 45% no EER. Outra contribuição apresentada foi uma nova implementação rápida do filtro Gabor 2D, que se constitui de uma onda sinusoidal modulada por um envelope gaussiano. A filtragem 2D da imagem por um banco de filtros Gabor 2D é uma das etapas de maior consumo de tempo no processamento de imagens. Na nova solução proposta...

‣ Avaliação de descritores de textura para segmentação não-supervisionada de imagens; Texture descriptors evalution for unsupervised image segmentation

Carlos Alberto Souto Junior
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 19/03/2010 Português
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17.667986%
Este trabalho consiste em uma avaliação de descritores de atributos de textura para o caso totalmente não-supervisionado, na qual nada se conhece anteriormente sobre a natureza das texturas ou o número de regiões presentes na imagem. Escolheram-se para descrever as texturas decomposição por filtros de Gabor, descritores escalares baseados em matrizes de co-ocorrência de níveis de cinza e campos aleatórios de Gauss-Markov; e aplicou-se um procedimento baseado no algoritmo k-means, onde o valor ótimo do parâmetro k foi estimado a partir de uma métrica de qualidade calculada nos resultados da execução do algoritmo k-means para vários valores de k. O k ótimo foi obtido pelo "método do cotovelo". Aplicou-se o procedimento em imagens sintéticas e naturais e confrontou-se com uma segmentação manual. Obtiveram-se melhores resultados para imagens agrícolas de baixa altitude e tipo frente-fundo quando usados descritores baseados em matrizes de co-ocorrência; nas imagens de satélite, o método que emprega campos aleatórios foi melhor sucedido; This work comprises a texture features descriptors evaluation focusing the fully unsupervised case, where neither the texture nature nor the numbers of regions in the image are previously known. Three distinct texture descriptors were chosen: Image decomposition with Gabor filters...

‣ Sistema de reconhecimento de impressões digitais baseado em FPGA

Leitão, Ricardo Miguel Coelho
Fonte: Instituto Politécnico de Lisboa Publicador: Instituto Politécnico de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /12/2014 Português
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28.259546%
No presente trabalho é proposta a implementação de um sistema embebido de reconhecimento de impressões digitais em Field Programmable Gate Array (FPGA). Este sistema é suportado num algoritmo de extração de características baseado em textura orientada. Para otimizar o desempenho do sistema proposto, a execução dos componentes mais exigentes deste algoritmo é realizada recorrendo a hardware dedicado, especialmente desenvolvido no âmbito deste trabalho usando a linguagem Very-High-Speed Integrated Circuits (VHSIC) Hardware Description Language (VHDL). Na análise em software do sistema proposto é efetuada uma otimização dos parâmetros do algoritmo de extração de características para o sensor ótico adotado, obtendo-se um sistema biométrico com Equal-Error Rate (EER) de 7,18%. Após a definição dos parâmetros ótimos, o algoritmo foi descrito em linguagem C e implementado no softcore MicroBlaze. Para reduzir o impacto no desempenho do sistema do módulo de filtragem de Gabor, que consome 67,11% do tempo total da execução em software, foi desenvolvido um acelerador em hardware. A filtragem pretendida é realizada mediante uma redução da dimensão das janelas, que são separadas em filtros a uma dimensão. Durante o processo de filtragem...

‣ Reconhecimento biométrico da íris na região de comprimentos de onda do infravermelho próximo e do visível

Lucas, Luis
Fonte: Universidade da Beira Interior Publicador: Universidade da Beira Interior
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /10/2011 Português
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17.689266%
Neste trabalho é proposta e concretizada a criação de uma base de dados com imagens da íris adquiridas e registadas de forma cooperativa em condições controladas de iluminação. A base de dados criada integra imagens da íris adquiridas simultaneamente nas regiões do visível (RGB) e infravermelho próximo (NIR) do espectro electromagnético. São ainda propostos e testados dois métodos de reconhecimento da íris com base na informação contida nos quatro canais RGB e NIR um dos métodos consiste num modelo linear cujos coeficientes foram calculados em função da base de dados criada enquanto que o outro consiste num modelo neuronal treinado com dados da mesma base de dados. Após a segmentação e normalização das imagens das íris procede-se à optimização dos parâmetros de filtros de Gabor a aplicar às regiões visível e infravermelho próximo do espectro, obtendo a informação relativa aos quatro canais: vermelho, verde, azul (Red, Green e Blue - RGB) e ao canal do infravermelho próximo (Near Infrared - NIR). Estes filtros optimizados são usados para a codificação final das imagens segmentadas das íris a cada um dos quatro canais anteriormente referidos, o desempenho da codificação das íris é analisado em cada um destes canais em separado. Por fim...

‣ Segmentação e reconhecimento de íris

Bastos, Carlos Alberto Carneiro Marinho
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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28.101567%
A atual sociedade demanda métodos cada vez mais eficazes para proteger o acesso a instalações, a bens e a informações. Este controle, que pode ser entendido como um problema de identificação, é tradicionalmente realizado através do uso de nomes ou códigos de usuário, senhas, chaves e cartões. Entretanto, cartões e chaves podem ser perdidos, roubados ou copiados e nomes de usuário e senhas podem ser esquecidos, compartilhados ou até adivinhados. Métodos biométricos utilizam características físicas ou comportamentais possuídas pelos indivíduos para realizar a identificação. O uso de informações biométricas tem recebido grande atenção devido ao fato de que tais características não podem ser (ou dificilmente são) esquecidas, compartilhadas ou modificadas, sem assumir certo risco. Entre os diversos métodos biométricos, os sistemas de identificação baseados no reconhecimento da íris humana são frequentemente citados como uma das biometrias mais precisas. A presente dissertação descreve um sistema de reconhecimento de íris, baseado no modelo proposto por Libor Masek, composto pelas etapas de segmentação, normalização, extração de características (e codificação) e comparação. Modificações...

‣ Projeto de novos sistemas-wavelet com aplicações na análise de sinais do sistema elétrico

Reginaldo Soares, Luciana; Magalhães de Oliveira, Helio (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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17.91638%
A transformada de wavelets associada à teoria de análise multirresolução de sinais tem se revelado uma ferramenta eficiente na análise de sinais não-estacionários em diversas áreas do conhecimento. O desenvolvimento de novas funções base para a implementação destas técnicas tem como objetivo aumentar o leque de opções de funções que mais se adeque a um tipo particular de aplicação. Esta Tese apresenta novas famílias de funções escala e wavelet, tanto no domínio do tempo contínuo quanto discreto, algoritmos para promover a implementação computacional das mesmas e destaca potenciais aplicações na análise de sinais do sistema elétrico. Particularmente, propõem-se: as wavelets de Gabor-Schrödinger, derivadas com base nas autofunções da transformada de Fourier; as funções escala e wavelet de Oliveira , construídas a partir de uma generalização da função escala de Shannon; as wavelets de Fourier e de Hartley, propostas através de uma analogia entre os núcleos das transformadas de Fourier e de Hartley e da transformada de wavelets, usando a transformada de Hilbert na definição das funções base destas transformadas, e os bancos de filtros de Gegenbauer, partindo de um relacionamento entre os polinômios de Gegenbauer e os filtros da análise multirresolução...

‣ Evaluación de algoritmos supervisados de extracción de características para clasificación de texturas

Mariñas Miranda, Guillermo
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis; info:eu-repo/semantics/masterThesis Formato: application/pdf
Português
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28.68441%
En este Proyecto Fin de Carrera se plantea el problema de la extracción de características, mediante distintos métodos, en el ámbito de la clasificación de texturas. Dichos métodos consisten en procesar el espectro de las imágenes por un banco de filtros para, a partir de ahí, extraer las características que más información proporcionen para la posterior fase de clasificación. Concretamente, se compararán dos métodos alternativos; uno de ellos ha sido ya ampliamente usado en clasificación de texturas, y sus prestaciones servirán como referencia; el otro, el cual es nuestro principal objeto de estudio, ha sido aplicado satisfactoriamente en la clasificación de géneros musicales, y se pretende su extrapolación para el problema de la clasificación de texturas. Dichos métodos son, respectivamente: • Extracción mediante un banco de filtros de Gabor, el cual es fijo, y está basado en el sistema de reconocimiento del cerebro humano. • Extracción mediante filtros variables, adaptados a la base de datos, obtenidos mediante un método de aprendizaje máquina supervisado denominado POPLS. Una vez establecido el sistema de clasificación para ambos métodos se evaluarán por separado sus prestaciones: tasa de aciertos y matriz de confusión...

‣ Detecção computacional de assimetrias entre mamogramas; Computational detection of asymmetries between mammograms

Ferrari, Ricardo José
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/04/2002 Português
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28.920242%
Neste trabalho foram propostas técnicas para a segmentação automática de mamogramas e para a detecção de assimetrias entre mamogramas esquerdo e direito. A segmentação é realizada através de três técnicas computacionais para a identificação de três importantes regiões anatômicas nos mamogramas: borda da mama, músculo peitoral e disco fibro-glandular. O primeiro método focaliza a identificação da borda da mama através do uso de um modelo de contorno ativo especialmente projetado para esse propósito. Neste estágio, a borda da mama é automaticamente demarcada, todos os artefatos fora dessa região são eliminados, e a região de interesse usada para a detecção do músculo peitoral é definida. No próximo estágio, a borda do músculo peitoral é determinada usando uma técnica multiresolução baseada na representação Gabor wavelets. Finalmente, um modelo de densidades da mama, baseado no modelo da mistura finita de Gaussianas, é proposto para a representação de quatro categorias de tecidos mamários com diferentes densidades. O disco fibro-glandular é identificado através da aplicação de um limiar sob as classes de densidades determinadas no modelo. Os métodos propostos foram aplicados em 84 imagens de mamogramas de projeções médio-laterais oblíqüas da base de dados Mini-MIAS ("Mammographic Image Analysis Society"...

‣ Emotion recognition based on facial expressions robust to occlusions : Reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais robusto a oclusões; Reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais robusto a oclusões

Jadisha Yarif Ramírez Cornejo
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 01/07/2015 Português
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18.016854%
Expressões faciais oferecem evidências importantes sobre as emoções humanas. O desenvolvimento de um método automático para reconhecimento de emoções é uma tarefa desafiadora e tem aplicações em várias áreas de conhecimento, tais como reconhecimento de padrões, predição de comportamento, entretenimento, relações interpessoais e interações humano-computador. Uma abordagem de reconhecimento de emoções baseada em expressões faciais robusta a oclusões é proposta e avaliada nesta dissertação. Análise Robusta de Componentes Principais é empregada na reconstrução das expressões faciais ocluídas. Expressões faciais são extraídas por meio de diferentes características: representação geométrica, filtros de Gabor, Padrões Binários Locais e Histograma de Gradientes Orientados. Os vetores de cacterísticas gerados são reduzidos pelas técnicas de Análise de Componentes Principais e Análise Discriminante Linear, permitindo aumentar significativamente os níveis de acurácia. Os classificadores K-Vizinhos mais Próximos e Máquinas de Vetores de Suporte são usados para reconhecer as expressões. Três bases de dados públicas - {it Cohn-Kanade} (CK), {it Japanese Female Facial Expression} (JAFFE) e {it Multimedia Understanding Group facial expression} (MUG) - são utilizadas nos experimentos para demonstrar a eficácia da metodologia proposta...

‣ Reconhecimento biométrico da íris na região de comprimentos de onda do infravermelho próximo e do visível

Lucas, Luis
Fonte: Universidade da Beira Interior Publicador: Universidade da Beira Interior
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em /10/2011 Português
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17.689266%
Neste trabalho é proposta e concretizada a criação de uma base de dados com imagens da íris adquiridas e registadas de forma cooperativa em condições controladas de iluminação. A base de dados criada integra imagens da íris adquiridas simultaneamente nas regiões do visível (RGB) e infravermelho próximo (NIR) do espectro electromagnético. São ainda propostos e testados dois métodos de reconhecimento da íris com base na informação contida nos quatro canais RGB e NIR um dos métodos consiste num modelo linear cujos coeficientes foram calculados em função da base de dados criada enquanto que o outro consiste num modelo neuronal treinado com dados da mesma base de dados. Após a segmentação e normalização das imagens das íris procede-se à optimização dos parâmetros de filtros de Gabor a aplicar às regiões visível e infravermelho próximo do espectro, obtendo a informação relativa aos quatro canais: vermelho, verde, azul (Red, Green e Blue - RGB) e ao canal do infravermelho próximo (Near Infrared - NIR). Estes filtros optimizados são usados para a codificação final das imagens segmentadas das íris a cada um dos quatro canais anteriormente referidos, o desempenho da codificação das íris é analisado em cada um destes canais em separado. Por fim...

‣ Algunos resultados teóricos y numéricos en procesamiento de imágenes digitales

Godoy Campbell, Matías Maximiliano
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
Português
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17.689266%
Ingeniero Civil Matemático; El objetivo principal del presente trabajo es el estudio, tanto teórico como numérico, de métodos de procesamiento de imágenes orientados al área de las señales e imágenes con texturas. Se comienza con una revisión de conceptos básicos tanto en procesamiento de imágenes, como en herramientas matemáticas de interés, se exploran trabajos previos que motivan buena parte de esta memoria. En particular los trabajos de filtros no locales, formulados por Buades en 2005 y los funcionales no locales del tipo Mumford-Shah, formulados por Jung et al. en 2011, además de varios trabajos clásicos del área del cálculo de variaciones ligados al procesamiento de imágenes. Más adelante, se explora en detalle el problema de segmentación, estableciendo una definición concreta y ejemplos de aplicación, presentando luego el funcional de Mumford-Shah. Se analiza la limitación de este funcional desde el punto de vista numérico para realizar segmentación y por esto se introduce el funcional de Ambrosio-Tortorelli, donde destacan sus resultados más importantes, en particular la $\Gamma$-convergencia al funcional de Mumford-Shah relajado. Como desarrollo central, se trabajó el problema de segmentación no local...

‣ Diseño de procesadores ópticos multicanales aplicación al procesado de texturas /

Barbé i Farré, Joaquim
Fonte: Bellaterra : Universitat Autònoma de Barcelona, Publicador: Bellaterra : Universitat Autònoma de Barcelona,
Tipo: Tesis i dissertacions electròniques; info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Formato: application/pdf
Publicado em //2004 Português
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18.32868%
Consultable des del TDX; Títol obtingut de la portada digitalitzada; En aquest treball s'estudia l'adaptació de tres processadors óptics, per aplicar-los a tasques de caracterització, classificació i seudo-coloració de textures. Gràcies a la velocitat i paral.lelisme de les arquitectures proposades les diferents aplicacions han pogut ser implementades en temps real. El primer processador óptic adaptat es el difractómetre convergent, arquitectura basada en la del correlador de transformades conjuntes (JTC). El processador óptic construït permet obtenir ópticament l'espectre de potencia de las imatges de les diferents textures utilitzades. Per tal de poder canviar les imatges en forma dinámica en el procesador s'ha utilitzat una pantalla de cristall liquid, configurada per modular en amplitut. El front d'ona al atravessar l'escena representada en amplitud en el modulador, es perturbat. En el pla on es forma l'imatge de la font puntual, junt amb aquesta, apareix l'espectre de potència de l'escena. Una càmera CCD situada en aquest pla i una tarja digitalitzadora es l'encarregada de capturar l'imatge de l'espectre, imatge que es analitzada per l'ordinador. La principal modificació realiztada l'arquitectura, respecte a un difractómetre convencional...

‣ Experimentación psicofísica y calibración de un modelo computacional del sistema visual humano

Montoro Vargas, Carlos
Fonte: Universidade Autônoma de Barcelona Publicador: Universidade Autônoma de Barcelona
Tipo: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis; Text Formato: application/pdf
Publicado em 30/06/2015 Português
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28.17191%
Este artículo describe el desarrollo de un software para generar estímulos visuales psicofísicos que muestran fenómenos de inducción cromática. Dichos estímulos se utilizarán en observadores humanos con la finalidad de obtener respuestas experimentales para calibrar el modelo computacional CIWaM[1]. El software desarrollado está fundamentado en filtros de Gabor; en contraposición con el software que éste toma como referencia que está basado en anillos concéntricos. Las variables utilizadas para definir los estímulos que se muestran en los experimentos se han decidido sobretodo en base a los parámetros utilizados para modelar la curva ECSF: frecuencia espacial y contraste centro-alrededor.; This article describes a software thought to generate psychophysical visual stimuli showing chromatic induction phenomena. Those stimuli will be used in human observers to get experimental responses which will be used to calibrate the computational model CIWaM[1]. The developed software is based on Gabor filters while its predecessor use concentric rings. Stimuli's parameters has been decided by parameters used to graph ECSF's curve: spatial frequency and center-surround contrast.; Aquest article descriu el desenvolupament d'un software per generar estímuls visuals psicofísics que mostren fenomens d'inducció cromàtica. Aquests estímuls s'utilitzaran en observadors humans amb la finalitat d'obtenir respostes experimentals per calibrar el model computacional CIWaM[1]. El sotware desenvolupat està fundamentat en filtres de Gabor...

‣ Clasificación de Defectos en Madera utilizando Redes Neurales Artificiales

Ramírez Alonso,Graciela María de Jesús; Chacón Murguía,Mario Ignacio
Fonte: Centro de Investigación en computación, IPN Publicador: Centro de Investigación en computación, IPN
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/09/2005 Português
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48.68441%
Este artículo describe un clasificador neural que diferencía entre 7 tipos de defectos en maderas llamados botones. La inspección visual de estos defectos por humanos tiene un alto grado de complejidad debido a la varianza intraclase. Las características utilizadas se extrajeron de las imágenes de maderas mediante filtros Gabor de 2D. Estos filtros son pasa banda selectivos a la orientación y frecuencia, muy utilizados para imágenes en donde la textura es un factor importante. Para optimizar las características se realizó una reducción de dimensión del resultado de los filtros Gabor mediante el método de Análisis de Componentes Principales. La red neural que se implementó fue una red Perceptrón multicapa de 3 capas entrenada con el algoritmo de Resalient Backpropagation. La tasa de reconocimiento de la red fue de un 83.91%, siendo este resultado aceptable teniendo en cuenta que un inspector humano alcanza un reconocimiento entre el 75 y 85%.