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Please use this identifier to cite or link to this item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/135126
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DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorSouza, Gustavo Botelho de-
dc.contributor.authorMarana, Aparecido Nilceu-
dc.date.accessioned2016-03-02T12:59:51Z-
dc.date.accessioned2016-10-25T21:31:57Z-
dc.date.available2016-03-02T12:59:51Z-
dc.date.available2016-10-25T21:31:57Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifierhttp://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol2_n1_on_line.html-
dc.identifier.citationInterciência & Sociedade, v. 2, n. 1, p. 39-50, 2013.-
dc.identifier.issn2238-1295-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/135126-
dc.identifier.urihttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/135126-
dc.description.abstractGiven the widespread use of computers, the visual pattern recognition task has been automated in order to address the huge amount of available digital images. Many applications use image processing techniques as well as feature extraction and visual pattern recognition algorithms in order to identify people, to make the disease diagnosis process easier, to classify objects, etc. based on digital images. Among the features that can be extracted and analyzed from images is the shape of objects or regions. In some cases, shape is the unique feature that can be extracted with a relatively high accuracy from the image. In this work we present some of most important shape analysis methods and compare their performance when applied on three well-known shape image databases. Finally, we propose the development of a new shape descriptor based on the Hough Transform.en
dc.description.abstractCom a difusão do uso dos computadores, o reconhecimento de padrões visuais tem sido automatizado em especial para poder tratar a enorme quantidade de imagens digitais disponíveis. Aplicações de diversas áreas utilizam técnicas de processamento de imagens bem como algoritmos de extração de características e reconhecimento de padrões visuais a fim de identificar pessoas, facilitar o diagnóstico de doenças, classificar objetos, etc. a partir de imagens digitais. Dentre as características que podem ser analisadas nas imagens encontra-se a forma de objetos ou regiões. Em alguns casos a forma é a única característica passível de análise com precisão. Este trabalho apresenta alguns dos mais importantes métodos de análise de formas descritos na literatura e compara seus desempenhos quando aplicados em três bases de dados públicas contendo imagens de formas. Por fim, propõe-se a criação de um novo descritor de formas baseado na Transformada de Hough.pt
dc.format.extent39-50-
dc.language.isopor-
dc.sourceCurrículo Lattes-
dc.subjectShape analysisen
dc.subjectImage analysisen
dc.subjectHough transformen
dc.subjectAnálise de formaspt
dc.subjectAnálise de imagenspt
dc.subjectTransformada de Houghpt
dc.titleAnálise de formas planas em imagens digitaispt
dc.typeoutro-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.description.affiliationUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Departamento de Computação, Faculdade de Ciências de Bauru, Bauru, Av. Engenheiro Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Vargem Limpa, CEP 17033-360, SP, Brasil-
dc.description.affiliationUnespUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Departamento de Computação, Faculdade de Ciências de Bauru, Bauru, Av. Engenheiro Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Vargem Limpa, CEP 17033-360, SP, Brasil-
dc.rights.accessRightsAcesso aberto-
dc.identifier.fileISSN2238-1295-2013-02-01-39-50.pdf-
dc.relation.ispartofInterciência & Sociedade-
dc.identifier.lattes6027713750942689-
Appears in Collections:Artigos, TCCs, Teses e Dissertações da Unesp

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