Abordagem hierárquica para a detecção de objectos utilizando descritores de forma
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O reconhecimento automático de objectos é um problema fundamental nos campos da visão por computador e da aprendizagem de máquinas, que tem recebido muita atenção de investigação ultimamente. Embora existam métodos diferentes, que se baseiam em várias características de baixo nível para construir modelos de objectos, este trabalho explora e implementa a utilização de contornos fechados como características de objectos formidáveis. É utilizada uma técnica hierárquica para extrair os contornos, explorando as relações espaciais inerentes entre os contornos dos pais e dos filh...
O reconhecimento automático de objectos é um problema fundamental nos campos da visão por computador e da aprendizagem de máquinas, que tem recebido muita atenção de investigação ultimamente. Embora existam métodos diferentes, que se baseiam em várias características de baixo nível para construir modelos de objectos, este trabalho explora e implementa a utilização de contornos fechados como características de objectos formidáveis. É utilizada uma técnica hierárquica para extrair os contornos, explorando as relações espaciais inerentes entre os contornos dos pais e dos filhos de um objecto. Os descritores de Fourier são utilizados para descrever de forma eficaz e invariável os contornos extraídos. É implementado um método simples de correspondência hierárquica, etiqueta de forma e descritor espacial, para determinar o modelo de objecto mais próximo. Arquitectura multi-rosca e funções eficientes de processamento de imagem GPU são adoptadas, tornando a técnica eficiente para utilização em aplicações do mundo real. A técnica é testada com sucesso em sinais de tráfego comuns em imagens do mundo real, sendo obtido como resultado final um bom desempenho global e robustez.
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