Classificação de imagens tridimensionais por meio de homologia persistente e imagem de persistência.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Souza, Mariele Pedro de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/237099
Resumo: O trabalho desenvolvido traz um estudo sobre o agrupamento de imagens tridimensionais por meio da Análise Topológica de Dados (TDA). Nos primeiros capítulos, as principais definições da Topologia Algébrica são apresentadas para construção e entendimento dos cálculos realizados posteriormente. À seguir, são desenvolvidos programas na linguagem computacional Python para o estudo das mais de cento e cinquenta imagens, de vinte categorias distintas. Os agrupamentos foram realizados segundo a distância entre diagramas de persistência e imagens de persistência. As análises finais foram realizadas por meio de escalonamento multidimensional, dendrogramas e algoritmo k-means.