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Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo (2007)

  • Authors:
  • Autor USP: BALAN, ANDRÉ GUILHERME RIBEIRO - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCE
  • Subjects: IMAGEM DIGITAL; BANCO DE DADOS; EXPRESSÃO GÊNICA (PADRÕES)
  • Language: Português
  • Abstract: A possibilidade de armazenamento de imagens no formato digital favoreceu a evolução de diversos ramos de atividades, especialmente as áreas de pesquisa e clínica médica. Ao mesmo tempo, o volume crescente de imagens armazenadas deu origem a um problema de relevância e complexidade consideráveis: a Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo, que, em outras palavras, diz respeito à capacidade de um sistema de armazenamento processar operações de consulta de imagens a partir de características visuais, extraídas automaticamente por meio de métodos computacionais. Das principais questões que constituem este problema, amplamente conhecido pelo termo CBIR - Content-Based Image Retrieval, fazem parte as seguintes: Como interpretar ou representar matematicamente o conteúdo de uma imagem? Quais medidas que podem caracterizar adequadamente este conteúdo? Como recuperar imagens de um grande repositório utilizando o conteúdo extraído? Como estabelecer um critério matemático de similaridade entre estas imagens? O trabalho desenvolvido e apresentado nesta tese busca, exatamente, responder perguntas deste tipo, especialmente para os domínios de imagens médicas e da biologia genética, onde a demanda por sistemas computacionais que incorporam técnicas CBIR é consideravelmente alta por diversos motivos. Motivos que vão desde a necessidade de se buscar informação visual que estava até então inacessível pela falta de anotações textuais, até o interesse em podercontar com auxílio computacional confiável para a importante tarefa de diagnóstico clínico. Neste trabalho são propostos métodos e soluções inovadoras para o problema de segmentação e extração de características de imagens médicas e imagens de padrões espaciais de expressão genética. A segmentação é o processo de delimitação automático de regiões de interesse da imagem que possibilita uma caracterização bem mais coerente do conteúdo visual, comparado com as tradicionais técnicas de caracterização global e direta da imagem. Partindo desta idéia, as técnicas de extração de características desenvolvidas neste trabalho empregam métodos adaptativos de segmentação de imagens e alcançam resultados excelentes na tarefa de recuperação baseada em conteúdo
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 14.05.2007
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      BALAN, André Guilherme Ribeiro; TRAINA, Agma Juci Machado. Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo. 2007.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2007. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062007-150711/ >.
    • APA

      Balan, A. G. R., & Traina, A. J. M. (2007). Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062007-150711/
    • NLM

      Balan AGR, Traina AJM. Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo [Internet]. 2007 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062007-150711/
    • Vancouver

      Balan AGR, Traina AJM. Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo [Internet]. 2007 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062007-150711/

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