Aplicação da técnica de momentos invariantes no reconhecimento de padrões em imagens digitais

Chacón, G.; Albuquerque, Marcelo P. de; Gastardelli, Elton; Moraes, Fernanda Dutra; Rodrigues, Gabriel de Oliveira

doi:10.7437/nt2236-7640.2011.02.002

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“…O valor Mpq representa o momento de ordem (p + q) da função de intensidade f (x; y), em que nx e ny representam, respectivamente, a largura e a altura da imagem digital. Como a imagem é binária, os valores da função f (x, y) serão iguais a 0 ou a 1 (CHACON et al, 2011).…”

Section: Momentos Da Imagemunclassified

“…Um bom sistema de classificação precisa identificar os objetos para o qual foi treinado independentemente da disposição desse, ou seja, as características devem ser invariantes à translação, à rotação e à escala das imagens. Hu (1962) propôs um conjunto de sete momentos que atendesse a esses requisitos chamados por Chacon et al (2011) de momentos de Hu, ou momentos invariantes.…”

Section: Momentos Invariantes De Huunclassified

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Técnicas de visão computacional para classificação de peças

Rodrigues

Lasthaus

2021

RMEC

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Visão computacional é uma área da inteligência artificial que tem grande impacto em vários setores da sociedade. A capacidade da máquina de enxergar objetos de interesse em uma imagem e produzir uma resposta de classificação ou detecção de elementos é de suma importância no contexto de automação. As técnicas de visão computacional permitem, por meio de etapas de tratamento de imagem e do uso de classificadores, oferecer respostas a diversos problemas que se apresentam. O objetivo deste trabalho é analisar a capacidade de resposta de um classificador em específico, o K-nearest neighbors (KNN), para um problema de classificação de um grupo e analisar seu desempenho por meio de parâmetros de taxa de acerto e precisão. Primeiramente, foram criados quatro grupos de peças em um software de desenho em três dimensões (3D) e cortadas numa máquina de corte a laser, depois foram tiradas fotos de cada uma das peças individualmente. Posteriormente, fazendo uso das bibliotecas Open Source Computer Vision Library (OpenCV), pudemos realizar o processamento das imagens como mudança do padrão red-green-blue (RGB) para tons de cinza, binarização, correção de ruídos e obtenção de momentos invariantes; já utilizando a biblioteca Scikit-Learn, pudemos realizar o treinamento do classificador e os testes. Pôde-se concluir que o classificador, nos testes 1 e 2, foi capaz de classificar de forma adequada as classes das peças tendo recall e precisão acima de 65 e 80%, enquanto no teste 3 há um recall de 42% e precisão de 55%, mostrando que, com mais classes analisadas, o classificador diminui sua eficiência.

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Section: Momentos Da Imagemunclassified

Section: Momentos Invariantes De Huunclassified

Técnicas de visão computacional para classificação de peças

Rodrigues

Lasthaus

2021

RMEC

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“…No campo de aplicações de visão computacional atualmente a técnica dos momentos é uma das técnicas mais utilizadas para a extração de características de uma imagem. De acordo com Chacon et al (2011) os momentos são calculados a partir de uma imagem previamente segmentada, caracterizados por valores numéricos com o objetivo de representar a distribuição dos pontos de um segmento e para isto é utilizada a fórmula:…”

Section: Momentos Da Imagemunclassified

“…Calculados os momentos regulares da imagem, é possível extrair algumas informações relevantes para a identificação de padrões. Um exemplo disto são os momentos de ordem 0 e 1, que são utilizados para o cálculo do ponto de centro de massa do objeto utilizando a fórmula para representar o ponto correspondente à coordenada X (altura) e a fórmula , representando a coordenada Y (largura) (CHACON et al;. A partir dos momentos regulares, Hu, em 1962, sugeriu uma combinação destes momentos, criando os momentos de Hu.…”

Section: Momentos Da Imagemunclassified

“…A partir dos momentos regulares, Hu, em 1962, sugeriu uma combinação destes momentos, criando os momentos de Hu. Estes momentos são definidos por sete equações e são invariantes à escala rotação e translação, resolvendo um dos principais problemas dos sistemas de reconhecimento de padrões, que a variação das características dos objetos no que diz respeito a estes atributos (CHACON et al;. Uma demonstração da aplicação destes momentos invariantes pode ser vista na Figura 5.…”

Section: Momentos Da Imagemunclassified

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Diagnofomil: ferramenta para diagnóstico de doenças fúngicas em folha de milho

Stahnke

Santos

2015

REAVI

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Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para diagnóstico de doenças fúngicas em folhas de milho. Mostra o embasamento teórico sobre as doenças tratadas, bem como as técnicas utilizadas para a implementaçao. Logo após é mostrado o processo de desenvolvimento da ferramenta, demonstrando as técnicas utilizadas para a extração das características das imagens, os testes realizados para encontrar a melhor configuração da rede, o diagrama de classes e por fim a ferramenta em funcionamento.

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Engenharia 4.0: a era da produção inteligente - Volume 13

Pinheiro,

Araújo Filho,

Tulio Fonseca Coelho

2024

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Nesta obra os Organizadores ressaltam a importância da série científica “Engenharia 4.0: a era da produção inteligente” no contexto empresarial, científico e seus utilitários, por se tratar de tema da maior relevância para a indústria e centros de pesquisa que buscam identificar propostas com o potencial de desenvolvimento tecnológico e inovação. Pautada com trabalhos focalizados em discussões da Engenharia a respeito da produção inteligente e sua nova fronteira, oportuniza aos acadêmicos, professores e profissionais atuantes excelente material para novas reflexões.

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Aplicação da técnica de momentos invariantes no reconhecimento de padrões em imagens digitais

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Técnicas de visão computacional para classificação de peças

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