Análise de formas com HTS multiescala

Resumo

Atualmente, dada a difusão dos computadores pela sociedade, a tarefa de se reconhecer padrões visuais está sendo cada vez mais automatizada, em especial para tratar a vasta e crescente quantidade de imagens digitais existentes. Aplicações de diversas áreas como biometria, recuperação de imagens baseada em conteúdo e diagnóstico médico, se valem do processamento de imagens, bem como de técnicas de extração e análise de características das mesmas, a fim de identificar pessoas, objetos, gestos, textos, etc. As características básicas que são utilizadas para a análise de imagens são: cor, textura e forma. Recentemente, propusemos um novo descritor de formas denominado HTS (Hough Transform Statistics), o qual se baseia no espaço de Hough para representar e reconhecer objetos em imagens por suas formas. Os resultados obtidos pelo HTS sobre bases de imagens públicas têm mostrado que este novo descritor, além de apresentar altas taxas de acurácia, melhores do que muitos descritores tradicionais propostos na literatura, é rápido, pois tem um algoritmo de complexidade linear. Neste projeto de pesquisa pretendemos, além de propor melhorias ao HTS, explorar as possibilidades de representação espaço-escala deste novo descritor. Escala é um parâmetro essencial em visão computacional e a teoria de espaço-escala refere-se ao espaço formado quando se observa, simultaneamente, os aspectos espaciais de uma imagem em várias escalas, sendo a escala a terceira dimensão. O método HTS multiescala e possíveis extensões do método HTS original serão avaliadas sobre várias bases de dados e seus desempenhos serão comparados com os principais descritores de formas encontrados na literatura. (AU)