Um Estudo sobre Técnicas de Classificação Automática de Imagens
Classificação automática de imagens de Sensoriamento Remoto, possui muitas aplicações de interesse da nossa região Amazônica, como identificação de áreas desmatadas, queimadas, ocupação urbana, pistas de pouso clandestinas, entre outras. Uma técnica de classificação automática de Imagens (resultado...
| Autor principal: | Luiz Leandro dos Reis Fortaleza |
|---|---|
| Grau: | Relatório de Pesquisa |
| Idioma: | pt_BR |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2016
|
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oai:localhost:prefix-14512021-11-10T22:22:38Z Um Estudo sobre Técnicas de Classificação Automática de Imagens Luiz Leandro dos Reis Fortaleza João Marcos Bastos Cavalcanti Classificação de Imagens Extração de Características CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Classificação automática de imagens de Sensoriamento Remoto, possui muitas aplicações de interesse da nossa região Amazônica, como identificação de áreas desmatadas, queimadas, ocupação urbana, pistas de pouso clandestinas, entre outras. Uma técnica de classificação automática de Imagens (resultado de uma dissertação do curso de mestrado em Informática) foi proposta com base em segmentação e extração de características de cor e textura de imagens. Dada uma imagem é feita uma segmentação gerando diversas regiões as quais servirão de base para a extração de características, tais como média dos tons de cinza, variância, desvio padrão, além de diversas medidas de textura. Com base nssas características é montado um vetor de características que serve de entrada para um classificador SVM. Essa técnica produziu resultados bastante satisfatórios, gerando diversos pontos a serem explorados. Esses pontos inlcuem um estudo de características de imagens que melhor descrevem as classes de imagens de interesse, atribuição de pesos para dar maior ou menor importância para determinadas características, uso de diferentes algoritmos de segmentação de imagens e diferentes classificadores. Esse projeto propõe um estudo e implementação dessas extensões à técnicas de classificação proposta originalmente com base em segmentação, extração de características e classificação usando SVM. Como resultado espera-se que este projeto contribua com a identificação de conjuntos de características que melhor descrevem imagens de sensoriamento remoto com áreas desmatadas da Região Amazônica, além de testar diferentes algoritmos de segmentação e classificação buscando resultados mais precisos e confiáveis. Voluntário 2016-09-23T14:09:21Z 2016-09-23T14:09:21Z 2009-07-31 Relatório de Pesquisa http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/1451 pt_BR Acesso Restrito PDF Universidade Federal do Amazonas Brasil Ciências da Computacao Instituto de Ciências Exatas Programa PIBIC 2008 UFAM |
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Repositório Institucional - Universidade Federal do Amazonas |
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Classificação automática de imagens de Sensoriamento Remoto, possui muitas aplicações de interesse da nossa região Amazônica, como identificação de áreas desmatadas, queimadas, ocupação urbana, pistas de pouso clandestinas, entre outras. Uma técnica de classificação automática de Imagens (resultado de uma dissertação do curso de mestrado em Informática) foi proposta com base em segmentação e extração de características de cor e textura de imagens. Dada uma imagem é feita uma segmentação gerando diversas regiões as quais servirão de base para a extração de características, tais como média dos tons de cinza, variância, desvio padrão, além de diversas medidas de textura. Com base nssas características é montado um vetor de características que serve de entrada para um classificador SVM.
Essa técnica produziu resultados bastante satisfatórios, gerando diversos pontos a serem explorados. Esses pontos inlcuem um estudo de características de imagens que melhor descrevem as classes de imagens de interesse, atribuição de pesos para dar maior ou menor importância para determinadas características, uso de diferentes algoritmos de segmentação de imagens e diferentes classificadores.
Esse projeto propõe um estudo e implementação dessas extensões à técnicas de classificação proposta originalmente com base em segmentação, extração de características e classificação usando SVM.
Como resultado espera-se que este projeto contribua com a identificação de conjuntos de características que melhor descrevem imagens de sensoriamento remoto com áreas desmatadas da Região Amazônica, além de testar diferentes algoritmos de segmentação e classificação buscando resultados mais precisos e confiáveis. |
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