DETECÇÃO DE REGIÕES SALIENTES EM IMAGENS UTILIZANDO BUSCA ALEATÓRIA DE DISSIMILARIDADES

Maiko Min Ian Lie; Gustavo Benvenutti Borba; Nelson Garcia de Paula

doi:10.20906/CPS/SICITE2015-0268

Resumo

A detecção de saliência visual é um mecanismo que determina os locais de uma imagem que se destacam em relação às suas vizinhanças. Este mecanismo está presente no sistema visual humano e é responsável por restringir a quantidade massiva de informação visual repassada para subsequente processamento pelo sistema nervoso. Técnicas de detecção de saliências são os principais componentes de modelos computacionais de atenção visual, que se inspiram na capacidade de atenção seletiva do sistema visual humano e são aplicadas em áreas como compressão e sumarização de imagem/vídeo, segmentação de imagens, e busca de informações com base em conteúdo. Este trabalho apresenta um método para a detecção de regiões salientes em imagens, baseando-se na dissimilaridade global de cor entre cada pixel da imagem e seus respectivos conjuntos de pixeis amostrados de posições aleatórias. O método proposto é comparado com outros quatro métodos do estado-da-arte através das suas curvas de precisão e revocação sobre o dataset MSRA1K. Os resultados indicam que o método proposto é competitivo com o estado-da-arte, mesmo quando o tamanho dos conjuntos de pixeis aleatórios é consideravelmente reduzido, o que permite uma considerável diminuição do seu custo computacional. Uma análise dos tempos de execução dos algoritmos comparados mostra que o método proposto oferece desempenho superior à maioria em termos de precisão e revocação, além de apresentar um dos menores tempos de execução, mostrando-se adequado para aplicações em tempo-real.

Palavras-chave: Modelos de atenção visual; Detecção de saliências; Processamento de imagens; Visão computacional