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Tipo do documento: Tese
Título: Residual spaces based on component trees: theory and applications
Autor: Gobber, Charles Ferreira 
Primeiro orientador: Alves, Wonder Alexandre Luz
Primeiro membro da banca: Alves, Wonder Alexandre Luz
Segundo membro da banca: Araújo, Sidnei Alves de
Terceiro membro da banca: Hashimoto, Ronaldo Fumio
Quarto membro da banca: Mesquita, Marcos Eduardo Ribeiro do Valle
Quinto membro da banca: Guimarães, Silvio Jamil Ferzoli
Resumo: Esta tese apresenta uma caracterização (i.e., definições, propriedades e algoritmos) de espaços de resíduos obtidos a partir de espaços de primitivas baseados em árvores de componentes. Espaços de resíduos são estruturas hierárquicas construídas de regiões de imagens das quais podemos realizar análise de imagens eficientemente. Para isto, podemos analisar as regiões de resíduos por meio de seus valores maximais levando aos chamados operadores de máximos resíduos. Apesar de tais operadores extraírem informações relevantes, eles não consideram a hierarquia dos espaços de resíduos, o que significa que eles podem extrair resíduos de regiões indesejáveis. Por outro ponto de vista, nesta tese apresentamos uma nova abordagem para analisar espaços de resíduos através de uma estrutura hierárquica chamada de árvore de resíduos. A partir dessa estrutura, extraímos vetores de atributos para construir um modelo de aprendizado de máquinas do qual fornece um valor de correspondência entre regiões conhecidas e nodes (ou regiões) de árvores de resíduos. Posteriormente, a partir dos nodes selecionados da árvore de resíduos, nós apresentamos uma nova abordagem para escolher os melhores nodes residuais. Finalmente, nós mostramos que essa é uma solução para o problema de análise do espaço de resíduos. No intuito de avaliar nossa nova abordagem, alguns experimentos foram conduzidos com um dataset de plantas e os resultados reportam o estado da arte em detecção e segmentação de plantas.
Abstract: This thesis presents a characterization (i.e., definitions, properties and algorithms) of residual spaces obtained from spaces of primitives based on component trees. Residual spaces are hierarchical structures constructed from image regions from which we can perform image analysis efficiently. For that, we can analyze residual regions by means of its maximum residual values leading to the called maximum residual operators. Although such operators extract relevant information, they do not take into account the hierarchy of the residual spaces, which means that they may extract residues from undesirable regions. In another point of view, in this thesis we present a novel approach to analyze residual spaces through a hierarchical structure called resid- ual tree. From this structure, we extract attribute vectors to build a machine learning model which gives a matching value between ground truth regions and residual tree nodes (or regions). After, from the selected residual tree nodes, we present a new approach to choose the best residual nodes. Finally, we show that it is a solution to the residual space analysis problem. In order to evaluate our new approach, some experiments were carried out with a plant dataset and results report the state-of-the-art performance in plant detection and segmentation.
Palavras-chave: espaços de resíduos
espaços de primitivas
operadores residuais
árvores de componentes
árvores de resíduos
aprendizagem de máquinas
residual spaces
spaces of primitives
residual operators
component trees
residual trees
machine learning
Área(s) do CNPq: CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Idioma: eng
País: Brasil
Instituição: Universidade Nove de Julho
Sigla da instituição: UNINOVE
Departamento: Informática
Programa: Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento
Citação: Gobber, Charles Ferreira. Residual spaces based on component trees: theory and applications. 2021. 94 f. Tese( Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento) - Universidade Nove de Julho, São Paulo.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3093
Data de defesa: 4-Mar-2021
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento

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