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Análise de textura utilizando descritores fractais estimados pela interferência mútua de grupos de píxeis coloridos

Texture analysis is a technique that has been widely used in systems that use automatic image pattern recognition as an alternative to human cognitive ability. Applications of this technique directly benefit areas such as control theory, manufacturing, biomedical, etc. The main idea is to extract nu...

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Autor principal:	Marasca, Andre Luiz
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2019
Assuntos:	Automação Fractais - Programas de computador Microeletrônica Automation Fractals - Computer programs Microelectronics CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4431
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spelling	riut-1-44312019-09-20T06:00:45Z Análise de textura utilizando descritores fractais estimados pela interferência mútua de grupos de píxeis coloridos Texture analysis using fractal descriptores estimated by the mutual interference of groups of colored pixels Marasca, Andre Luiz Casanova, Dalcimar http://lattes.cnpq.br/4155115530052195 Teixeira, Marcelo http://lattes.cnpq.br/8925349327322997 Casanova, Dalcimar Backes, André Ricardo Cavalcanti, Pablo Gautério Denardin, Gustavo Weber Automação Fractais - Programas de computador Microeletrônica Automation Fractals - Computer programs Microelectronics CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica Texture analysis is a technique that has been widely used in systems that use automatic image pattern recognition as an alternative to human cognitive ability. Applications of this technique directly benefit areas such as control theory, manufacturing, biomedical, etc. The main idea is to extract numerical characteristics of images, to classify them. The main problem involving texture analysis is its accuracy. The fact that there are no 100% accurate classification appro- aches so far implies that the applications using the technique impose an operational margin of error and, when this margin exceeds the tolerable limit for a given application, its use is unfeasible. Recently, an approach to texture analysis based on fractal theory has been proposed in the literature, which potentiates the indices of correct classification. In this context, the present work presents a contribution to the texture analysis area by fractal theory proposing a method of feature extraction of texture images based on the idea of labels. The proposal consists of converting a two-dimensional image into clouds of labeled points, which are then enlarged revealing characteristics of the texture image. The texture descriptors are obtained from the relation between the volume of the dilated points, their labels and the radii of dilation. The validation of the proposed method was performed by estimating its accuracy on benchmark image datasets and comparing it with the accuracy of texture analysis methods in the literature. The results presented show that the proposed approach provides a more robust and accurate texture descriptor than some of the results in the state of the art, thus expanding the practical aspect of the technique. A análise de textura é uma técnica que vem sendo amplamente utilizada em sistemas que se utilizam de reconhecimento automático de padrões por imagens, como alternativa à capacidade cognitiva humana. Aplicações dessa técnica beneficiam diretamente áreas como teoria de controle, manufatura, biomédica, etc. A ideia central é extrair características numéricas de imagens, para assim classificá-las. O principal problema envolvendo a análise de textura é sua acurácia. O fato de não existirem até o momento abordagens 100% precisas de classificação implica que as aplicações que se utilizam da técnica impõem uma margem de erro operacional e, quando essa margem extrapola o limite tolerável a uma dada aplicação, o seu uso, como um todo, é inviabilizado. Recentemente foi proposta na literatura uma abordagem para a análise de textura baseada na teoria fractal, que potencializa os índices de acerto na classificação. Nesse contexto, o presente trabalho contribui com a área da análise de textura via teoria fractal propondo um método de extração de características de imagens de textura baseado em rótulos. A proposta consiste em converter uma imagem bidimensional em nuvens de pontos rotulados, que são então dilatados revelando características da imagem de textura. Os descritores de textura são obtidos a partir da relação entre o volume dos pontos dilatados, seus rótulos e os raios de dilatação. A validação do método proposto foi realizada ao estimar a sua acurácia de classificação em bases de imagens de benchmarks e ao compará-la com a acurácia de métodos de análise de textura da literatura. Os resultados apresentados mostram que essa combinação proporciona um descritor de textura mais robusto e preciso do que alguns dos resultados no estado da arte, expandindo assim o aspecto prático da técnica. 2019-09-19T16:25:19Z 2019-09-19T16:25:19Z 2019-06-25 masterThesis MARASCA, André Luiz. Análise de textura utilizando descritores fractais estimados pela interferência mútua de grupos de píxeis coloridos. 2019. 71 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4431 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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description	Texture analysis is a technique that has been widely used in systems that use automatic image pattern recognition as an alternative to human cognitive ability. Applications of this technique directly benefit areas such as control theory, manufacturing, biomedical, etc. The main idea is to extract numerical characteristics of images, to classify them. The main problem involving texture analysis is its accuracy. The fact that there are no 100% accurate classification appro- aches so far implies that the applications using the technique impose an operational margin of error and, when this margin exceeds the tolerable limit for a given application, its use is unfeasible. Recently, an approach to texture analysis based on fractal theory has been proposed in the literature, which potentiates the indices of correct classification. In this context, the present work presents a contribution to the texture analysis area by fractal theory proposing a method of feature extraction of texture images based on the idea of labels. The proposal consists of converting a two-dimensional image into clouds of labeled points, which are then enlarged revealing characteristics of the texture image. The texture descriptors are obtained from the relation between the volume of the dilated points, their labels and the radii of dilation. The validation of the proposed method was performed by estimating its accuracy on benchmark image datasets and comparing it with the accuracy of texture analysis methods in the literature. The results presented show that the proposed approach provides a more robust and accurate texture descriptor than some of the results in the state of the art, thus expanding the practical aspect of the technique.
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Análise de textura utilizando descritores fractais estimados pela interferência mútua de grupos de píxeis coloridos

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