Uma Técnica de Segmentação de Texturas Baseada em Detecção de Fronteiras

Nome: Lucas de Assis Soares
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 23/10/2020
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador
Patrick Marques Ciarelli Co-orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Carlos Alexandre Barros de Mello Examinador Externo
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador
Karin Satie Komati Examinador Externo
Mario Sarcinelli Filho Examinador Interno
Patrick Marques Ciarelli Coorientador
Thomas Walter Rauber Examinador Externo

Resumo: Esse trabalho apresenta uma técnica para segmentação de texturas em imagens de mosaicos de texturas por meio de redes neurais convolucionais. O método não se baseia em um número limitado de classes de texturas,
mas em uma classificação binária dos pixels da imagem como sendo pixels internos a regiões de texturas, ou pixels pertencentes à fronteira entre duas ou mais diferentes texturas. A rede utiliza tem uma quantidade pequena de
camadas e também possui poucos filtros em cada uma das camadas, tornando seu treinamento e operação eficientes do ponto de vista computacional. As texturas utilizadas são do banco de dados Prague Texture Segmentation Datagenerator and Benchmark. Para aumentar a quantidade de imagens e tornar o modelo mais robusto, um processo de aumento das imagens é utilizado. Os resultados são avaliados pelas curvas de precision × recall, e a F-measure e mostram que a técnica é muito promissora, alcançando um F-measure de 0,932 e uma área sob a curva precision × recall de 0,960. Além disso, uma análise da resposta dos filtros da rede para imagens naturais
sugerem que a rede poderia ser usada em aplicações que envolvem a transferência de aprendizado.

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