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Título: DETECÇÃO DE PADRÕES EM IMAGENS BIDIMENSIONAIS: ESTUDO DE CASOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GUILHERME LUCIO ABELHA MOTA

Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - Orientador
SIDNEI PACIORNIK - Coorientador
Número do Conteúdo: 7469
Catalogação:  10/11/2005 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7469@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7469@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7469

Resumo:
A presente dissertação estudo dois problemas de detecção de padrões em imagens com fundo complexo, casos onde os algoritmos de segmentação convencionais não podem proporcionar bons resultados: a localização de Unidades Estruturais (UE`s) em imagens obtidas por Microscópio Eletrônico de Transmissão em Alta Resolução, e a detecção de faces frontais na posição vertical em imagens. Apesar de serem abordados problemas diferentes, as metodologias empregadas na solução de ambos os problemas possuem semelhanças. Uma operação de vizinhança é aplicada a imagem de entrada em busca de padrões de interesse. Sendo cada região extraída desta imagem submetida a um operador matemático composto por etapas de pré-processamento, redução de dimensionalidade e classificação. Na detecção de UE`s foram empregados três métodos distintos de redução de dimensionalidade - Análise de Componentes Principais (PCA), PCA do conjunto de treinamento equilibrado (PCAEq), e um método inédito, eixos que maximizam a distância ao centróide de uma classe (MAXDIST) - e dois modelos de classificador - classificador baseado na distância euclideana (EUC) e rede neural back-propagation (RN). A combinação PCAEq/RN forneceu taxa de detecção de 88% para 25 componentes. Já a combinação MAXDIST/EUC com apenas uma atributo forneceu 82% de detecção com menos falsas detecções. Na detecção de faces foi empregada uma nova abordagem, que utiliza uma rede neural back-propagation como classificador. Aplica-se a sua entrada recebe a representação no subespaço das faces e o erro de reconstrução. Em comparação com os resultados de referência da literatura na área, o método proposto atingiu taxas de detecção similares.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULOS 1, 2 E 3  PDF
CAPÍTULOS 4, 5, APÊNDICES E REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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