Pattern Recognition In Images
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1. An Empirical Evaluation of the Local Texture Description Framework-Based Modified Local Directional Number Pattern with Various Classifiers for Face Recognition
ABSTRACT Texture is one of the chief characteristics of an image. In recent years, local texture descriptors have garnered attention among researchers in describing effective texture patterns to demarcate facial images. A feature descriptor titled Local Texture Description Framework-based Modified Local Directional Number pattern (LTDF_MLDN), capable of enco
Braz. arch. biol. technol.. Publicado em: 23/01/2017
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2. Taxonomic indexes for differentiating malignancy of lung nodules on CT images
Abstract Introduction Lung cancer remains the leading cause of cancer mortality worldwide, with one of the lowest survival rates after diagnosis. Therefore, early detection greatly increases the chances of improving patient survival. Methods This study proposes a method for diagnosis of lung nodules in benign and malignant tumors based on image processing
Res. Biomed. Eng.. Publicado em: 19/09/2016
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3. Exploiting contextual information for image re-ranking and rank aggregation in image retrieval tasks = : Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens / Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens
Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems aims at meeting the user needs expressed in query specifications. Given a query pattern (e.g., query image) as input, a CBIR system retrieves the most similar images in a collection by taking into account image visual properties. Since users are interested in the images placed at the first positions of the returne
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 23/04/2012
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4. CLASSIFICAÇÃO DE TECIDOS DA MAMA A PARTIR DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS EM MASSA E NÃO MASSA USANDO ÍNDICE DE DIVERSIDADE DE MCINTOSH E MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE / CLASSIFICATION OF TISSUE BREAST FROM MAMMOGRAPHIC IMAGES IN MASS AND NOT MASS USING INDEX OF DIVERSITY OF MCINTOSH AND SUPPORT VECTOR MACHINE
O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais frequente no mundo e o que mais acomete as mulheres. Nos últimos anos, vários Sistemas de Detecção e Diagnóstico auxiliados por Computador (Computer Aided Detection/Diagnosis) têm sido desenvolvidos no intuito de auxiliar especialistas da área da saúde na detecção e diagnóstico de câncer, servin
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 20/04/2012
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5. Reconhecimento de PadrÃes AtravÃs de AnÃlises EstatÃsticas e Fractais Aplicadas a Dados de Ensaios NÃo-Destrutivos / Pattern Recognition by Statistical Fluctuation and Fractal Analyses Applied to Nondestructive Testing Data
In this work a procedure is studied for pattern classification related to different types of data, namely: (1) signals obtained from ultrasonic testing ( pulse-echo technique) and magnetic signals obtained from BarkhÃusen noise in samples of ferritic-pearlitic carbon steel tubes which, due to temperature effects, have shown microstructural changes as conseq
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 19/12/2011
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6. Recuperação de imagens por conteúdo baseada em realimentação de relevância e classificador por floresta de caminhos ótimos / Content-based image retrieval based on relevance feedback and optimum-path forest classifier
Considering the increasing amount of image collections that result from popularization of the digital cameras and the Internet, efficient search methods are becoming increasingly necessary. In this context, this doctoral dissertation proposes new methods for content-based image retrieval based on relevance feedback and on the OPF (optimum-path forest) classi
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 26/07/2011
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7. Aglomeração de pixels pela transformada imagem floresta e sua aplicação em segmentação de fundo de imagens natuarais / Clustering of pixels by image foresting transform and its application in background segmentation of natural images
Esta dissertação apresenta uma metodologia automática para separar objetos de interesse em imagens naturais. Objetos de interesse são definidos como os maiores objetos que se destacam com relação aos pixels em torno deles dentro de uma imagem. Estes objetos não precisam necessariamente estar centrados, mas devem possuir o mínimo possível de pixels n
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 25/07/2011
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8. Reconhecimento de padrões em imagens por descritores de forma / Pattern recognition in images via shape descriptors
A idéia de capacitar uma máquina a reconhecer o ambiente em que atua tem motivado pesquisadores a investir esforços no estudo do mais complexo dos sentidos humanos, a visão. A visão é, antes de tudo, uma tarefa de representação e processamento de informações, sendo portanto adequada ao tratamento computacional. Visto que ainda não se possuem méto
Publicado em: 2011
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9. Reconhecimento automático de padrões em imagens ecocardiográficas / Automatic pattern recognition in echocardiographic images
Ecocardiografia fetal é uma importante ferramenta para diagnóstico. Esta tese apresenta um método que provê localização automática de cavidades cardíacas em imagens ecocardiografias fetais, onde o diagnóstico de problemas congênitos do coração pode melhorar os resultados do tratamento. As estruturas de interesse são as quatro cavidades cardíaca
Publicado em: 2010
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10. A novel polar-based human face recognition computational model
Motivated by a recently proposed biologically inspired face recognition approach, we investigated the relation between human behavior and a computational model based on Fourier-Bessel (FB) spatial patterns. We measured human recognition performance of FB filtered face images using an 8-alternative forced-choice method. Test stimuli were generated by converti
Brazilian Journal of Medical and Biological Research. Publicado em: 2009-07
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11. Reconhecimento de objetos em imagens digitais utilizando otimizaÃÃo por enxame de partÃculas / Object recognition in digital images using particle swarm optimization
The automatic recognition of objects aims to extract the visual information by computional devices. One way of addressing the problem of object recognition is through the technique of Template Matching viewed as a problem of global optimization. The objective is to determine the position of an object in an image, its rotation angle and the scale factor used.
Publicado em: 2009
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12. Intravascular ultrasound: tridimensional quantification and analysis / Análise e quantificação tridimensional em imagens de ultra-som intravascular
INTRODUCTION: Several efforts for in vivo atherosclerotic plaque estimation has been realized worldwide. Current methods for related application are based on spectral analysis of backscattered ultrasound signals before intravascular image formation (IVUS), once there is not available techniques to perform composition analysis only from IVUS images. On this s
Publicado em: 2009