Modelos Fractais para a Funcao de Vizinhanca na Analise Topografica de Componentes Independentes
Nome: KLAUS FABIAN COCO
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 01/10/2007
Orientador:
Nome | Papel |
---|---|
EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES | Co-orientador |
MARIO SARCINELLI FILHO | Orientador |
Resumo: Este trabalho propõe o uso de descritores fractais no critério topográfico na Análise Topográfica de Componentes Independentes (TICA topographic Independent Component Analyses) como uma implementação melhorada do modelo existente.
A implementação proposta visa contribuir para a melhoria da representação de imagens pelo modelo TICA, em especial, aquelas que possuem características estatísticas fractais, como, por exemplo, as imagens naturais.
A Análise de Componentes Independentes (ICA independent Component Analysis) é um método não-supervisionado de separação cega de fontes estatisticamente independentes, utilizando para representação de sinais e imagens através de um modelo linear. Estudos mostram que esse método é o que melhor representa o comportamento de células simples do córtex visual primário do sistema de visão humano.
Uma extensão desse método, denominada TICA, mostra-se capaz de modelar o comportamento das células complexas dessa mesma região do córtex visual, responsável pela organização espacial das células simples através de iterações laterais entre os neurônios e da resposta à orientação de fase.
Nesse sentido, a proposta de uso de funções fractais no modelo topográfico é capaz de adequá-lo à modelagem do comportamento das células do córtex visual secundário, sem a perda da capacidade de modelar o comportamento das células do córtex visual primário.
Para os testes aqui apresentados foram selecionadas imagens artificiais, naturais e sintéticas, para avaliar a adequação da metodologia proposta. Os resultados obtidos são bastante encorajadores, e mostram quem a TICA baseada em modelos fractais é adequada para tratar imagens com características fractais estatísticas de alta-ordem.