Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Lins, Ramon Augusto Sousa |
| Orientador(a): |
Dória Neto, Adrião Duarte |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21042
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Resumo: |
Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de um sistema inteligente capaz de segmentar, contar e classificar individualmente dentes a partir de imagens fotográficas digitais intraorais oclusais.O sistema proposto faz uso combinado das técnicas de aprendizagem de máquina no caso a máquina de vetor de suporte e processamento digital de imagens. Primeiramente é feita uma segmentação baseada nas cores dos dentes e não dentes presentes na imagem através do uso de máquina de vetores de suporte. A partir da identificação das regiões de interesse, dentes e não dentes, os dados são representados de modo que a contagem, detecção de fronteiras e classificação dos dentes possa ser feita. Para contagem e detecção de fronteiras são utilizadas técnicas baseadas em operadores morfológicos, erosão e transformada watershed, respectivamente. A classificação quanto aos tipos de dentes é baseada na utilização dos descritores de posição e forma, sendo esse último definido por descritores de Fourier. O sistema portanto é capaz de realizar a segmentação, a contagem e a classificação de dentes presentes nas imagens. |
