ABORDAGENS EFICAZES DE REPRESENTAÇÃO DE IMAGENS

Renata Carina Soares; Pedro Henrique Bugatti

doi:10.20906/CPS/SICITE2015-0411

Resumo

Estudos envolvendo imagens e não metadados no processo de classificação, fazem com que pesquisadores busquem, constantemente, apresentar novas técnicas e aplicações para diversas áreas, como medicina, segurança, automação, etc.Este trabalho é baseado no conceito de Classificação de imagens. No processo de classificação de imagens envolve-se máquinas, as quais podem possuir exemplos rotulados para, posteriormente, realizar o processo. A precisão obtida por meio da classificação se torna mais relevante quando comparada a de um ser humano. A pesquisa é caracterizada por um estudo comparativo de classificadores combinados com descritores. O estudo foi realizado com dois descritores, respectivamente, de cor (BIC) e de textura (LBP), assim como, com quatro classificadores encontrados no Weka (Waikato Enviroment for Knowledge) - IBk, J48, MultilayerPerceptron, NaiveBayes e Vote. Dessa forma o presente trabalho teve por objetivo o estudo e análise de métodos classificação de imagens, atreladas aos descritores, capazes de descrever uma imagem. Os experimentos demonstraram que a junção de classificadores proporciona melhores valores de precisão. A eficácia de uma classificador depende da quantidade de instâncias fornecidas para o treinamento, da base de imagens e do descritor utilizado, no caso, a união de descritores é mais relevante. As melhores combinações encontradas para cada base combinadas com cada descritor proporciona valores de acurácia superiores quando comparada a obtida por cada um dos classificadores individualmente, com algumas exceções.

Palavras-chave: Classificação; Descritor; Classificadores; Precisão