Compressão Seletiva de Imagens Coloridas com Detecção Automática de Regiões de Interesse

There has been an increasing tendency on the use of selective image compression, since several applications make use of digital images and the loss of information in certain regions is not allowed in some cases. However, there are applications in which these images are captured and stored automatically making it impossible to the user to select the regions of interest to be compressed in a lossless manner. A possible solution for this matter would be the automatic selection of these regions, a very difficult problem to solve in general cases. Nevertheless, it is possible to use intelligent techniques to detect these regions in specific cases. This work proposes a selective color image compression method in which regions of interest, previously chosen, are compressed in a lossless manner. This method uses the wavelet transform to decorrelate the pixels of the image, competitive neural network to make a vectorial quantization, mathematical morphology, and Huffman adaptive coding. There are two options for automatic detection in addition to the manual one: a method of texture segmentation, in which the highest frequency texture is selected to be the region of interest, and a new face detection method where the region of the face will be lossless compressed. The results show that both can be successfully used with the compression method, giving the map of the region of interest as an input

Fuzzy clustering não supervisionado na detecção automática de regiões de upwelling a partir de mapas de temperatura da superfície oceânica

Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

Avaliação do AAM - Active Appearance Model para detecção de regiões de interesse em radiografias carpais na estimativa da idade óssea através do método TW

In several areas of health professionals (pediatricians, nutritionists, orthopedists, endocrinologists, dentists, etc.) are used in the assessment of bone age to diagnose growth disorders in children. Through interviews with specialists in diagnostic imaging and research done in the literature, we identified the TW method - Tanner and Whitehouse as the most efficient. Even achieving better results than other methods, it is still not the most used, due to the complexity of their use. This work presents the possibility of automation of this method and therefore that its use more widespread. Also in this work, they are met two important steps in the evaluation of bone age, identification and classification of regions of interest. Even in the radiography in which the positioning of the hands were not suitable for TW method, the identification algorithm of the fingers showed good results. As the use AAM - Active Appearance Models showed good results in the identification of regions of interest even in radiographs with high contrast and brightness variation. It has been shown through appearance, good results in the classification of the epiphysis in their stages of development, being chosen the average epiphysis finger III (middle) to show the performance. The final results show an average percentage of 90% hit and misclassified, it was found that the error went away just one stage of the correct stage.

Detecção automática de rastros de Dust Devils na superfície de Marte

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Detecção automática de bagagem abandonada

Por razões de segurança, tem vindo a aumentar a utilização de sistemas de videovigilância em espaços públicos. Face a acontecimentos recentes, designadamente a ocorrência de explosões, é importante detectar bagagem abandonada porque poderá ser perigosa. Surge neste contexto a motivação para este trabalho, cujo objectivo é a detecção automática de objectos abandonados num lugar de embarque e desembarque de passageiros. O sistema desenvolvido processa as imagens obtidas pelas câmaras de videovigilância. Para cada câmara, cada imagem é comparada com a respectiva imagem de fundo, determinada inicialmente, para detectar alterações no local. Após processamento para remover efeitos de sombra e pontos espúrios, a representação binária das alterações é projectada no plano do chão e fundida com as outras projecções. Através da análise da fusão das projecções, identificam-se as blobs, designação da representação de passageiros e bagagem neste domínio. A detecção de bagagem abandonada baseia-se na ideia de que isso corresponde à divisão de uma blob em duas, permanecendo uma no local onde ocorreu a bifurcação e tendo havido afastamento da outra. Usando os dados de referência do encontro Performance Evaluation of Tracking and Surveillance, realizado em 2006, discute-se o desempenho do protótipo implementado e a sua parametrização e apresentam-se aspectos de refinamento e implementação da heurística de detecção. Analisada a utilização de imagens de um sistema de videovigilância instalado com outra finalidade, constata-se a forte dependência em relação ao número e disposição das câmaras, que neste caso, se revela desadequada.

Detecção automática de alterações do coberto florestal com imagens de satélite de grande e muito grande resolução espacial

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Detecção automática de documentos paralelos

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para Obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

Detecção automática de vasos sanguíneos em imagens da retina para determinação do coeficiente AVR

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Deteção e classificação de regiões de interesse em vídeos de endoscopia

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Biomédica (área de especialização em Informática Médica)

Investigação para detecção automática de falhas têxteis

Este trabalho apresenta uma aplicação de Dimensão Fractal (DF) e técnicas de segmentação de imagens na inspeção industrial automática. Foi desenvolvido um sistema para a indústria têxtil objetivando a detecção de defeitos. A indústria têxtil se particulariza por ter um tipo de produção que torna inviável a utilização das técnicas de extração de características morfológiocas, usualmente empregadas em sistemas de controle de qualidade baseados na visão. Basicamente o sistema implementado compara dados obtidos de imagens digitalizadas, as características destes dados dependem do método selecionado. Dois tipos de métodos podem ser usados: métodos de segmentação e dimensão fractal. Para implementação no sistema, métodos de segmentação conhecidos foram adaptados e aperfeiçoados visando a determinação de variações em uma imagem do tecido (o que caracteriza a existência de uma falha). Na utilização da Dimensão Fractal como uma ferramenta para análise de imagens e controle de qualidade utiliza-se um algoritmo que calcula os valores de dimensão fractal de imagens em toda a região teoricamente admissível (2 <= DF <= 3). Os vários métodos foram comparados quanto a sua eficiência, precisão e aplicabilidade.

Sistema de detecção automática on-line de danos térmicos no processo de retificação com monitoramento via internet

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Detecção automática e análise temporal de slope streaks na superfície de Marte

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Mineração de Textos: Detecção automática de sentimentos em comentários nas mídias sociais

Avanços recentes nas técnicas de análise automática de documentos, possibilitaram o reconhecimento de aspectos subjetivos. Dentre algumas tarefas da análise de sentimentos, destaca-se a classificação da polaridade do texto, ou seja, o quão negativa ou positiva são as opiniões expressadas nele. Contudo, por ser uma área ainda em desenvolvimento, métodos criados para estas análises, na maioria, são para língua inglesa, o que dificulta sua utilização em textos escritos em português. Assim, esse trabalho tem como objetivo o estudo e a implementação de uma ferramenta que, conterá um algoritmo de classificação de sentimentos, sendo ele capaz de avaliar a polaridade de textos extraídos de mídias sociais, baseando-se em técnicas da mineração de textos.