Análise de formas usando wavelets em grafos
O presente texto descreve a tese de doutorado intitulada Análise de Formas usando Wavelets em Grafos. O tema está relacionado à área de Visão Computacional, particularmente aos tópicos de Caracterização, Descrição e Classificação de Formas. Dentre os métodos da extensa literatura em Análise de Forma...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-02072014-150049 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02072014-150049/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | análise de formas análise espectral análise espectral de grafos aprendizagem de máquina classicação classication complex networks computer vision discriminação discrimination grafos graphs machine learning pattern recognition processamento de imagens reconhecimento de padrões redes complexas shape analysis spectral analysis spectral graph analysis transformada wavelet visão computacional wavelet transform wavelets |
| Sumario: | O presente texto descreve a tese de doutorado intitulada Análise de Formas usando Wavelets em Grafos. O tema está relacionado à área de Visão Computacional, particularmente aos tópicos de Caracterização, Descrição e Classificação de Formas. Dentre os métodos da extensa literatura em Análise de Formas 2D, percebe-se uma presença menor daqueles baseados em grafos com topologia arbitrária e irregular. As contribuições desta tese procuram preencher esta lacuna. É proposta uma metodologia baseada no seguinte pipeline : (i) Amostragem da forma, (ii) Estruturação das amostras em grafos, (iii) Função-base definida nos vértices, (iv) Análise multiescala de grafos por meio da Transformada Wavelet Espectral em grafos, (v) Extração de Características da Transformada Wavelet e (vi) Discriminação. Para cada uma das etapas (i), (ii), (iii), (v) e (vi), são inúmeras as abordagens possíveis. Um dos desafios é encontrar uma combinação de abordagens, dentre as muitas alternativas, que resulte em um pipeline eficaz para nossos propósitos. Em particular, para a etapa (iii), dado um grafo que representa uma forma, o desafio é identificar uma característica associada às amostras que possa ser definida sobre os vértices do grafo. Esta característica deve capturar a influência subjacente da estrutura combinatória de toda a rede sobre cada vértice, em diversas escalas. A Transformada Wavelet Espectral sobre os Grafos revelará esta influência subjacente em cada vértice. São apresentados resultados obtidos de experimentos usando formas 2D de benchmarks conhecidos na literatura, bem como de experimentos de aplicações em astronomia para análise de formas de galáxias do Sloan Digital Sky Survey não-rotuladas e rotuladas pelo projeto Galaxy Zoo 2 , demonstrando o sucesso da técnica proposta, comparada a abordagens clássicas como Transformada de Fourier e Transformada Wavelet Contínua 2D. |
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