Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Linares, Oscar Alonso Cuadros |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25062013-100901/
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Resumo: |
Segmentação de imagens é ainda uma etapa desafiadora do processo de reconhecimento de padrões. Entre as abordagens de segmentação, muitas são baseadas em particionamento em grafos, as quais apresentam alguns inconvenientes, sendo um deles o tempo de processamento muito elevado. Com as recentes pesquisas na teoria de redes complexas, as técnicas de reconhecimento de padrões baseadas em grafos melhoraram consideravelmente. A identificação de grupos de vértices pode ser considerada um processo de detecção de comunidades de acordo com a teoria de redes complexas. Como o agrupamento de dados está relacionado com a segmentação de imagens, esta também pode ser abordada através de redes complexas. No entanto, a segmentação de imagens baseado em redes complexas apresenta uma limitação fundamental, que é o número excessivo de nós na rede. Neste trabalho é proposta uma abordagem de redes complexas para segmentação de imagens de grandes dimensões que é ao mesmo tempo precisa e rápida. Para alcançar este objetivo, é incorporado o conceito de Super Pixels, visando reduzir o número de nós da rede. Os experimentos mostraram que a abordagem proposta produz segmentações de boa qualidade em baixo tempo de processamento. Além disso uma das principais contribuições deste trabalho é a determinação dos melhores parâmetros, uma vez que torna o método bastante independente dos parâmetros, o que não fora alcançado antes em nenhuma pesquisa da área |
