Representação de objetos atraves de descritores do contorno e classificação por funções discriminantes lineares por partes
Jose Ricardo Porto Silva
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP Si38r
Campinas, SP, 1996.
115f. : il.
Orientador :Clesio Luis Tozzi
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Neste trabalho são estudados descritores de forma aplicados à classificação e identificação de objetos, incluindo particularmente os descritores de Fourier, descritores elípticos de Fourier e as normalizações necessárias para obtenção de suas invariâncias sob translação, rotação, escala, e...
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Resumo: Neste trabalho são estudados descritores de forma aplicados à classificação e identificação de objetos, incluindo particularmente os descritores de Fourier, descritores elípticos de Fourier e as normalizações necessárias para obtenção de suas invariâncias sob translação, rotação, escala, e reflexão e ponto inicial de processamento. Também é proposto um algoritmo rápido e automático para geração de funções discriminantes lineares por partes que permitem a separação de classes no espaço de padrões para qualquer tipo de função de densidade de probabilidade. A validade e eficiência dos métodos apresentados são verificadas para uma aplicação em identificação de espécies de plantas através de seus folíolos. Os desempenhos obtidos por cada método considerado são comparados, explicados e comentados, sendo mostrada a superioridade dos descritores de Fourier em relação aos outros nesta aplicação
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Abstract: This work presents a study of shape descriptors applied to objects classification and identification, including the Fourier descriptors, eliptic Fourier descriptors and the necessary normalizations to achieve translation, rotation, scale, reflection and starting point invariances. It is...
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Abstract: This work presents a study of shape descriptors applied to objects classification and identification, including the Fourier descriptors, eliptic Fourier descriptors and the necessary normalizations to achieve translation, rotation, scale, reflection and starting point invariances. It is also proposed a fast and automatic algorithm to determine piecewise linear discriminant functions that allow the classes separation in the pattem space for any kind of probability density function. The validity and efficiency of the presented methods are evaluated using an application that seeks plants identificationby their folioles. The performances of each used method are compared, explained and commented, and the superiority of the Fourier descriptors among the others is shown for this application
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Jose Ricardo Porto Silva
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