Publicação
Classificação semântica de imagens com k-NN e RN
| dc.contributor.author | Bastos, Vanessa Carla Morais de | |
| dc.date.accessioned | 2012-06-21T14:44:04Z | |
| dc.date.available | 2012-06-21T14:44:04Z | |
| dc.date.issued | 2010-06 | |
| dc.description.abstract | Um dos maiores desafios tecnológicos no presente é o de se conseguir gerar e manter, de uma maneira eficiente e consistente, uma base de dados de objectos multimédia, em particular, de imagens. A necessidade de desenvolver métodos de pesquisa automáticos baseados no conteúdo semântico das imagens tornou-se de máxima importância. MPEG-7 é um standard que descreve o contudo dos dados multimédia que suportam estes requisitos operacionais. Adiciona um conjunto de descritores audiovisuais de baixo nível. O histograma é a característica mais utilizada para representar as características globais de uma imagem. Neste trabalho é usado o “Edge Histogram Descriptor” (EHD), que resulta numa representação de baixo nível que permite a computação da similaridade entre imagens. Neste trabalho, é obtida uma caracterização semântica da imagem baseada neste descritor usando dois métodos da classificação: o algoritmo k Nearest Neighbors (k-NN) e uma Rede Neuronal (RN) de retro propagação. No algoritmo k-NN é usada a distância Euclidiana entre os descritores de duas imagens para calcular a similaridade entre imagens diferentes. A RN requer um processo de aprendizagem prévia, que inclui responder correctamente às amostras do treino e às amostras de teste. No fim deste trabalho, será apresentado um estudo sobre os resultados dos dois métodos da classificação. | por |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.21/1624 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.peerreviewed | yes | por |
| dc.subject | Processamento de imagens | por |
| dc.subject | Redes neuronais | por |
| dc.title | Classificação semântica de imagens com k-NN e RN | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | restrictedAccess | por |
| rcaap.type | masterThesis | por |
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