HQ feature: descritores de forma utilizando a curva de Hilbert

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Oliveira, Walter Alexandre Alencar de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia; BR; Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação; Ciências Exatas e da Terra; UFU
• Palavras-chave em Português: Extração de características; Descritores de forma; Curva de Hilbert; Transformada wavelet; Recuperação de imagens baseada em conteúdo; Classificação de padrões; Busca por similaridade; Casamento de formas; Banco de dados; Processamento de imagens; Feature extraction; Shape descriptors; Hilbert curve; Wavelet transform; Content-based image retrieval; Pattern recognition; Similarity searching; Shape matching; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12508

The similarity classification and retrieval based on shape descriptors are processes of great importance in pattern recognition and content-based shape retrieval tasks. The development of efficient shape descriptors is still a challenge. This work focuses on the development of new extractors to characterize shapes in 2D and 3D space using Hilbert space-filling curves and discrete wavelet transform decomposition. Several experiments are conducted using 2D and 3D silhouettes databases. The descriptors proposed are invariant under translation transformations and some experiments to assess the robustness on scale and rotation transformations and on occlusion, articulation and deformation effects were performed and obtained excellent results.