Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori (2000)
- Autores:
- Autor USP: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- Assuntos: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Idioma: Português
- Resumo: 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. Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori. 2000. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2000. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20220712-115205/. Acesso em: 25 abr. 2024. -
APA
Hirata, N. S. T. (2000). Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20220712-115205/ -
NLM
Hirata NST. Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori [Internet]. 2000 ;[citado 2024 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20220712-115205/ -
Vancouver
Hirata NST. Projeto automático de operadores: explorando conhecimentos a priori [Internet]. 2000 ;[citado 2024 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20220712-115205/ - Binary image operator design based on stacked generalization
- Design of order statistic filters from examples
- Document processing via trained morphological operators
- Image operator learning coupled with CNN classification and its application to staff line removal
- Subexpression and dominant symbol histograms for spatial relation classification in mathematical expressions
- On machine-learning morphological image operators
- Multilevel training of binary morphological operators
- Programação automatica de maquinas morfologicas binarias baseada em aprendizado PAC
- The use of high resolution images in morphological operator learning
- Morphological operator design from training data
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