Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori (2000)
- Authors:
- USP affiliated author: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME
- School: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Language: Português
- Abstract: A morfologia matemática vem sendo largamente utilizada para processamento e análise de imagens digitais. O projeto de operadores morfológicos é em geral realizado de forma heurística. Devido à dificuldade inerente a este procedimento, técnicas de projeto automático são de grande importância e interesse. Várias abordagens neste sentido vêm sendo propostas, dentre elas técnicas que projetam operadores a partir de exemplos de treinamento (obtidos de amostras de imagens observadas-ideais) que representam de forma simples a transformação desejada pelo usuário. Tomando uma técnica de projeto de operadores baseada no modelo de aprendizado PAC (do inglês, "Probably Approximately Correct") como ponto de partida, investigamos de forma geral algumas das limitações dessas abordagens. Com base nessa investigação, estudamos o projeto de W-operadores, colocando ênfase sobre questões relacionadas com a precisão de operadores projetados a partir de uma quantidade limitada de exemplos de treinamento. Os frutos deste estudo, apresentamos neste trabalho, são técnicas que exploram conhecimentos sobre o problema que desejamos resolver para projetar operadores mais precisos e algoritmos eficientes para implementar as mesmas. Soluções para problemas reais de processamento de imagens ilustram a aplicação das técnicas propostas
- Imprenta:
- Data da defesa: 05.10.2000
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ABNT
HIRATA, Nina Sumiko Tomita; BARRERA, Júnior. Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori. 2000.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2000. -
APA
Hirata, N. S. T., & Barrera, J. (2000). Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori. Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Hirata NST, Barrera J. Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori. 2000 ; -
Vancouver
Hirata NST, Barrera J. Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori. 2000 ; - Fast QR code detection in arbitrarily acquired images
- Programação automatica de maquinas morfologicas binarias baseada em aprendizado PAC
- A machine learning approach for graph-based page segmentation
- A model for simulating user interaction in hierarchical segmentation
- Subexpression and dominant symbol histograms for spatial relation classification in mathematical expressions
- Multilevel training of binary morphological operators
- Mathematical symbol hypothesis recognition with rejection option
- Matching based ground-truth annotation for online handwritten mathematical expressions
- Symbol detection in online handwritten graphics using faster R-CNN
- ExpressMatch: a system for creating hground-truthed datasets of online mathematical expressions
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