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Tese

Modelagem e reconhecimento de objetos estruturados: uma abordagem estatística-estrutural (2012)

  • Authors:
  • Autor USP: GRACIANO, ANA BEATRIZ VICENTIM - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAC
  • Assunto: COMPUTAÇÃO GRÁFICA
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Esta tese de doutorado aborda os tópicos de modelagem e de reconhecimento de objetos estruturados, ou sistemas estruturados de objetos, em imagens. Um objeto ou sistema estruturado é aquele que pode ser descrito através de elementos primitivos que o compõem e pelas relações existentes entre esses elementos. Por exemplo, uma aeronave pode ser descrita pelos seguintes elementos primitivos: asas direita e esquerda, fuselagem e cockpit. O aspecto relacional de um objeto estruturado direciona sua representação computacional e seu reconhecimento em imagens ao paradigma estrutural de reconhecimento de padrões. Contudo, a variabilidade das características dos seus elementos primitivos é melhor representada através do paradigma estatístico de reconhecimento de padrões. Devido à complementaridade dos paradigmas, a conjunção dessas abordagens é um tema de pesquisa de interesse atual. Para conjugar esses dois aspectos, esta tese propôs uma metodologia que combina o conhecimento a priori das relações que caracterizam um objeto estruturado com dados estatísticos coletados de amostras desse objeto, num modelo híbrido denominado grafo estatístico-relacional (GER). Segundo essa representação, foi estudada uma abordagem probabilística para reconhecer um objeto estruturado em imagens. Nesse cenário, o GER modelo é considerado uma variável aleatória, enquanto uma rotulação de uma imagem de entrada é interpretada como uma potencial observação do modelo. A tarefa de reconhecimento foi então formulada como um problema de otimização, que busca maximizar a probabilidade da observação de acordo com o modelo. O método foi aplicado à modelagem de órgãos abdominais em imagens de ressonância magnética não-contrastadas.Esses órgãos apresentam um arranjo espacial consistente em imagens distintas, além de propriedades de aparência e anatômicas variáveis, o que vem ao encontro da proposta da representação por GER e da abordagem probabilística para o reconhecimento dos órgãos em novas imagens.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 05.06.2012
    • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GRACIANO, Ana Beatriz Vicentim. Modelagem e reconhecimento de objetos estruturados: uma abordagem estatística-estrutural. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20092012-145927/. Acesso em: 22 fev. 2026.

    • APA

      Graciano, A. B. V. (2012). Modelagem e reconhecimento de objetos estruturados: uma abordagem estatística-estrutural (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20092012-145927/

    • NLM

      Graciano ABV. Modelagem e reconhecimento de objetos estruturados: uma abordagem estatística-estrutural [Internet]. 2012 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20092012-145927/

    • Vancouver

      Graciano ABV. Modelagem e reconhecimento de objetos estruturados: uma abordagem estatística-estrutural [Internet]. 2012 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20092012-145927/

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