Avanços em Visão Computacional – Capítulo 19

  • Título: Exploração de Espaços de Características para Imagens por meio de Projeções Multidimensionais
  • Autores: Bruno Brandoli Machado, Danilo Medeiros Eler, Glenda Michele Botelho, Rosane Minghim e João do Espírito Santo Batista Neto
  • DOI:10.7436/2012.avc.19
  • Resumo: Aplicações para imagens baseiam-se na premissa de que o conjunto de dados sob investigação é corretamente representado por características. Apesar dos avanços na área, a definição de um conjunto de características adequado para representar um conjunto de dados ainda é um desafio. A abordagem apresentada neste capítulo procura inspecionar esta etapa de definição de características por meio de representações visuais. Isto permite que usuários mudem interativamente os parâmetros dos algoritmos extratores que avaliam visualmente a representatividade da saída obtida por estes algoritmos, obtendo novas perspectivas sobre a representatividade de tais características. É mostrada a relação da melhoria da qualidade da representação com a melhoria dos resultados de classificadores. Também é apresentado o uso das mesmas abordagens visuais no apoio ao processo de seleção, mostrando que o processo apoia a seleção mantendo a capacidade de discriminação das características.
  • Palavras-chave: Análise visual do espaço de características, Visualização dos espaço de características, Seleção de características, Avaliação do espaço de características.
  • Abstract: Imaging applications rely on suitable extraction of features. Regardless of the advances in this field, for many applications finding the suitable set of features to represent an image set still remains challenging. The approach proposed by this chapter inspects this stage of the image processing pipeline via visualization techniques. It allows users to interactively modify feature extraction parameters and visualize improvement in their decisions by checking on improvements of the visualization generated. We show the relationships between improvement of the visualizations and the performance of the classifiers based on the same features. We also extend the approach to support feature selection seeking to maintain discrimination properties of the set of features.
  • Keywords:  Visual feature space analysis, Feature space visualization, Feature selection, Feature space evaluation.
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