III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

More documents

Recommendations

Info

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.número de testes juntamente com a análise dosresultados obtidos pode-se concluir que o aplicativodesenvolvido é funcional e realiza medidas coerentes,portanto, sua utilização pode repercutir medidasprecisas da inclinação do anodo, proporcionandocálculos mais precisos para equações que necessitamdesse parâmetro como parâmetro de informação.5. AgradecimentosOs autores gostariam de agradecer a FAPESP(Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SãoPaulo) pelo apoio financeiro.6. Referências[1] OKUNO, E., CALDAS, I. L. e CHOW, C., Físicapara ciências biológicas e biomédicas. Ed. Harbra(1982).[2] BRASIL (1998). Portaria nº453: Diretrizes deproteção radiológica em radiodiagnóstico médico eodontológico. Secretaria de Vigilância Sanitária,Ministério da Saúde. Brasília.[3] MEDEIROS, R.B.; ALVES, F.F.R.; FERREIRA,A.H.P.G. et al., (2000). How the Quality ControlProgram Can Help the Clinical Detectability of findingsin Mammograms. In: World Congress on MedicanPhysics and Biomedical Engineering, Chicago. USA.[4] STUMBO, S.; BOTTIGLI, U.; GOLOSIO, B.;OLIVA, P. TANGARO. S.; (2004) Direct analysis ofmolybdenum target generated x-ray spectra with aportable device. Medical Physics, v.31, n.10, p. 2763-2770.[5] CHRISTENSEN, E.E., CURRY, T.S., (1978) IIIand Dowley, J.E., An Introduction to the Physics ofDiagnostic Radiology, Lea and Febiger, Philadelphia.[6] HENDEE, W.R., CHANEY, E.L. AND ROSSI,R.P., (1997) Radiologic Physics, Equipament andQuality Control, Yer book Medical Publishers,Chicago.[7] MEREDITH, W.J., MASSEY, J.B., (1977)Fundamental Physics of Radiology, John Wright andSons, Bristol.[8] FRITZ, S.L.; LIVINGSTON, W.H. (1985). Theeffect of anode curvature on radiographic heel effect.Medical Physics, v.12, n.4, p.443-446.[9] DOI, K. (1977). Field characteristics of geometricunsharpness due to X-ray tube focal spot. MedicalPhysics, v.4, n.1, p.15-20.[10] LERNER, E. J. (1999) “Laser marking systemsstrive for color and speed, Laser Focus World 35,p.123.[11] CRAIG, B. (1998) Ultrafast pulses promise betterprocessing of fine structures, Laser Focus World 34,p.79.317
WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.Comparação de Descritores de Formas no Reconhecimento de ObjetosJonathan de Andrade Silva, Wesley Nunes Gonçalves, Bruno Brandoli Machado,Hemerson Pistori, Albert Schiaveto de SouzaUCDB - Universidade Católica Dom BoscoGrupo de Pesquisa em Engenharia e ComputaçãoAv. Tamandaré, 6000, Jardim Seminário, 79117-900, Campo Grande, MS, Brasil{jsilva, wnunes, bmachado}@acad.ucdb.br, {pistori,albert}@ucdb.brResumoOs descritores de formas são amplamente utilizadospara descrever ou representar objetos em imagens. Nestetrabalho é realizado um estudo comparativo entre os descritoresde formas baseados em contorno e região. Na abordagempor contorno, foram avaliadas as cadeias de códigos,k-curvatura e descritores de Fourier, e na abordagem porregião utilizou-se momentos de imagem. A classificação ébaseada pela extração de características das formas. Estesdescritores foram aplicados ao problema de identificaçãodo comportamento de camundongos. A avaliação foi realizadaatravés da variação dos parâmetros de cada técnicae na acurácia dos classificadores, alcançando 92.6% deacerto a técnica momentos de imagem.1. IntroduçãoO reconhecimento de padrões é um processo para tomadade decisão com o objetivo de classificar os objetos emum número de categorias ou classes. A capacidade de reconhecerpadrões em uma imagem depende muito da quantidadede informações que se conhece de cada objeto [8].Com isso, extrair características para descrever e representaros objetos é uma etapa fundamental em qualquer processode reconhecimento de objetos. Há diferentes métodospara extrair informações de objetos em imagens, como osdescritores de formas, que utilizam o contorno ou a regiãodo objeto como atributo principal.Um importante problema que vem sendo estudado pordiversos grupos de pesquisa em visão computacional éacapacidade de reconhecer através de imagens os comportamentosde animais em experimentos na área da saúde.A observação dos comportamentos dos animais é importantepara descobrir informações relacionadas, como a trajetóriae o tipo dos movimentos realizados. Através dessasinformações é possível identificar o comportamento dessesanimais quando aplicada alguma droga ou realizada algumamodificação genética. Um experimento muito utilizado éoteste do campo aberto [11]. Este experimento é geralmenterealizado com ratos e camundongos, que são colocados emuma arena e seu comportamento é analisado para que possamser identificadas mudanças significativas.Neste trabalho, foram utilizados dois principais gruposde técnicas para a descrição de formas, o primeiro baseadonas características das regiões e o segundo nas característicasdo contorno do objeto. Entre as técnicas dedescrição por região foi avaliada a técnica de momentosde imagem, enquanto na abordagem por representação docontorno do objeto foram realizados experimentos com osalgoritmos de cadeia de códigos, k-curvatura e descritoresde Fourier. As comparações foram realizadas com base emimagens reais de três comportamentos básicos dos camundongos,comportamento de auto limpeza, exploração verticale horizontal. Para o auxílio na classificação dos comportamentosrealizados pelos camundongos foi utilizado osoftware Weka 1 . Para cada técnica foi escolhida a melhorconfiguração de parâmetros de acordo com a porcentagemde acerto dos classificadores.Este artigo está estruturado em cinco seções. A Seção2 cita os trabalhos correlatos de descritores de formas. NaSeção 3, são definidos os descritores de formas. Na próximaseção, são discutidas as ferramentas utilizadas e a realizaçãodos experimentos. Na Seção 5, são analisados os resultadosdas técnicas implementadas. Finalmente, são apresentadosa conclusão e os trabalhos futuros.2. Trabalhos CorrelatosA representação de objetos é um importante passo parao reconhecimento de padrões. Diversas características e algoritmosde representação têm sido analisados e desenvol-1 O Weka é uma ferramenta livre que possui um conjunto de algoritmosde aprendizagem de máquina. http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/318
Page 1 and 2:
III Workshop de VisãoComputacional
Page 3 and 4:
Instituto de Biociências, Letras e
Page 5 and 6:
WVC 2007 - III Workshop de Visão C
Page 7 and 8:
ApresentaçãoA área de Visão Com
Page 10 and 11:
Automatic Pattern Recognition of Bi
Page 12 and 13:
WVC'2007 - III Workshop de Visão C
Page 14 and 15:
Page 16:
Page 19:
Page 22 and 23:
Page 24 and 25:
Page 26 and 27:
Page 28 and 29:
Page 30 and 31:
Page 33 and 34:
Page 35 and 36:
Page 37 and 38:
Page 39 and 40:
Page 41 and 42:
Page 43 and 44:
Page 45 and 46:
Page 47 and 48:
Page 49 and 50:
Page 51 and 52:
Page 53 and 54:
Page 55 and 56:
Page 57 and 58:
Page 59 and 60:
Page 61 and 62:
Page 63 and 64:
Page 65 and 66:
Page 67 and 68:
Page 69 and 70:
Page 71 and 72:
Page 73 and 74:
Page 75 and 76:
Page 77 and 78:
Page 79 and 80:
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
Page 87 and 88:
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Page 103 and 104:
Page 105 and 106:
Page 107 and 108:
Page 109 and 110:
Page 111 and 112:
Page 113 and 114:
Page 115 and 116:
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
Page 121 and 122:
Page 123 and 124:
Page 125 and 126:
Page 127 and 128:
Page 129 and 130:
Page 131 and 132:
Page 133 and 134:
Page 135 and 136:
Page 137 and 138:
Page 139 and 140:
Page 141 and 142:
Page 143 and 144:
Page 145 and 146:
Page 147 and 148:
Page 149 and 150:
Page 151 and 152:
Page 153 and 154:
Page 155 and 156:
Page 157 and 158:
Page 159 and 160:
Page 161 and 162:
Page 163 and 164:
Page 165 and 166:
Page 167 and 168:
Page 169 and 170:
Page 171 and 172:
Page 173 and 174:
Page 175 and 176:
Page 177 and 178:
Page 179 and 180:
Page 181 and 182:
Page 183 and 184:
Page 185 and 186:
Page 187 and 188:
Page 189 and 190:
Page 191 and 192:
Page 193 and 194:
Page 195 and 196:
Page 197 and 198:
Page 199 and 200:
Page 201 and 202:
Page 203 and 204:
Page 205 and 206:
Page 207 and 208:
Page 209 and 210:
Page 211 and 212:
Page 213 and 214:
Page 215 and 216:
Page 217 and 218:
Page 219 and 220:
Page 221 and 222:
Page 223 and 224:
Page 225 and 226:
Page 227 and 228:
Page 229 and 230:
Page 231 and 232:
Page 233 and 234:
Page 235 and 236:
Page 237 and 238:
Page 239 and 240:
Page 241 and 242:
Page 243 and 244:
Page 245 and 246:
Page 247 and 248:
Page 249 and 250:
Page 251 and 252:
Page 253 and 254:
Page 255 and 256:
Page 257 and 258:
Page 259 and 260:
Page 261 and 262:
Page 263 and 264:
Page 265 and 266:
Page 267 and 268:
Page 269 and 270:
Page 271 and 272:
Page 273 and 274:
Page 275 and 276:
Page 277 and 278: WVC'2007 - III Workshop de Visão C
Page 327: WVC'2007 - III Workshop de Visão C
Page 363: WVC'2007 - III Workshop de Visão C
show all

III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?