Um framework de testes para descritores de características locais em imagens

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorFernandes, Leandro Augusto Frata-
Autor(es): dc.contributorClua, Esteban Walter Gonzalez-
Autor(es): dc.contributorOrosa, Luis Martí-
Autor(es): dc.creatorNacif, Felippe Leitão-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:05:54Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:05:54Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-25-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-25-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30568-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/763469-
Descrição: dc.descriptionA visão é um sentido muito importante para diversas tarefas cotidianas do ser-humano. Para computadores não é diferente. A identificação de pontos em comum em diferentes imagens possui uma grande gama de aplicaçõess no campo de computação visual. Realizar essa tarefa de forma eficiente e precisa ainda é um problema que pode ser melhorado nas técnicas de detecção e descrição o de características em imagens encontradas atualmente na literatura. Este trabalho apresenta um framework de testes para tais técnicas com uma base de dados de mais de mil imagens que tiveram o gabarito de suas homografias anotados durante o desenvolvimento do trabalho e que cobrem uma grande variação de transformações projetivas e fotométricas. Uma fundamentação teórica é apresentada e então o framework é validado sobre quatro das mais conhecidas técnicas de detecção e descrição de características de imagens presentes na literatura. Dentre as técnicas analisadas, nenhuma delas possui invariância máxima a transformações projetivas, comuns de serem encontrados em pares de imagens, por exemplo. Os resultados de cada umas das técnicas tanto na tarefa de detecção quanto na tarefa de descrição são apresentados e analisados-
Descrição: dc.descriptionVision is a very important sense for different daily tasks of the human being. It is not different for computers. The identification of common points in different images has a wide range of applications in the field of visual computing.Performing this task efficiently and accurately is still a problem that can be improved in the techniques of detection and description of characteristics in images found in the literature. This work presents a test and validation framework to such techniques with a dataset of more than a thousand images with the ground truth homography beeing annotated during the development of this tool and which covers a great number of variations of projective and photometric transformations.A theoretical basis is presented followed by a validation of the framework in four of the most well-known techniques of detection and description of image characteristics present in the literature. None of the analyzed techniques in this work has maximum invariance to projective transformations, common to be found in pairs of images, for example. The results in each technique in both tasks of detection and description are presented and analyzed-
Descrição: dc.description46 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectExtração de características em imagens-
Palavras-chave: dc.subjectDescrição de características em imagens-
Palavras-chave: dc.subjectDetecção de pontos de interesse em imagens-
Palavras-chave: dc.subjectTestes-
Palavras-chave: dc.subjectValidação-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagens-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagem assistida por computador-
Palavras-chave: dc.subjectFramework (Programa de computador)-
Palavras-chave: dc.subjectTeste (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectImage characteristics extraction-
Palavras-chave: dc.subjectImage characteristics description-
Palavras-chave: dc.subjectInterest point detection in images-
Palavras-chave: dc.subjectTests-
Palavras-chave: dc.subjectValidation-
Palavras-chave: dc.subjectImage processing-
Título: dc.titleUm framework de testes para descritores de características locais em imagens-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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