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Exploração visual do espaço de características: uma abordagem para análise de imagens via projeção de dados multidimensionais

Machado, Bruno Brandoli

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2010-12-13

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Exploração visual do espaço de características: uma abordagem para análise de imagens via projeção de dados multidimensionais
  • Autor: Machado, Bruno Brandoli
  • Orientador: Batista Neto, João do Espírito Santo
  • Assuntos: Análise Virtual Do Espaço De Características; Avaliação Do Espaço De Características; Exploração Visual Do Espaço De Características; Visualização De Espaço De Características; Feature Space Evaluation; Feature Space Visualization; Visual Feature Space Analysis; Visual Feature Space Exploration
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Sistemas para análise de imagens partem da premissa de que o conjunto de dados sob investigação está corretamente representado por características. Entretanto, definir quais características representam apropriadamente um conjunto de dados é uma tarefa desafiadora e exaustiva. Grande parte das técnicas de descrição existentes na literatura, especialmente quando os dados têm alta dimensionalidade, são baseadas puramente em medidas estatísticas ou abordagens baseadas em inteligência artificial, e normalmente são caixas-pretas para os usuários. A abordagem proposta nesta dissertação busca abrir esta caixa-preta por meio de representações visuais criadas pela técnica Multidimensional Classical Scaling, permitindo que usuários capturem interativamente a essência sobre a representatividade das características computadas de diferentes descritores. A abordagem é avaliada sobre seis conjuntos de imagens que contém texturas, imagens médicas e cenas naturais. Os experimentos mostram que, conforme a combinação de um conjunto de características melhora a qualidade da representação visual, a acurácia de classificação também melhora. A qualidade das representações é medida pelo índice da silhueta, superando problemas relacionados com a subjetividade de conclusões baseadas puramente em análise visual. Além disso, a capacidade de exploração visual do conjunto sob análise permite que usuários investiguem um dos maiores desafios em classificação de dados: a presença de variação intra-classe. Os resultados sugerem fortemente que esta abordagem pode ser empregada com sucesso como um guia para auxiliar especialistas a explorar, refinar e definir as características que representam apropriadamente um conjunto de imagens
  • DOI: 10.11606/D.55.2010.tde-14022011-161000
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2010-12-13
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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