аЯрЁБс>ўџ ')ўџџџ&џџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџьЅСq`№П9bjbjqPqP7::9 џџџџџџЄ:::::::Nжжжж т NЏЊњњњњњњњњ.000000$Y hС JT:њњњњњT::њњiтттњВ:њ:њ.тњ.тт::тњю \ъxjєажЌ"т0Џт Ю т :т0њњтњњњњњTTи њњњЏњњњњNNND’DNNN’NNN::::::џџџџ Unsupervised Image Cosegmentation Based on Global Clustering and Saliency Nesta tese щ apresentado um novo mщtodo para a cosegmentaчуo nуo supervisionada de imagens. Este problema lida com a segmentaчуo em duas regiѕes distintas, conhecidas como objeto e fundo da cena, de uma coleчуo contendo mњltiplas imagens. Os objetos da cena sуo visualmente similares, porщm distintos dos fundos que possuem atributos que variam, como cor e textura. Existem muitas aplicaчѕes para sistemas de cosegmentaчуo, por exemplo: para o ranqueamento de imagens em sistemas de recuperaчуo de imagens baseados em conteњdo, para o reconhecimento de objetos em grandes bases de dados, para a construчуo de resumos visuais de сlbuns de fotos pessoais, para a ediчуo eficiente de objetos selecionados de uma coleчуo, etc. Este mщtodo utiliza um descritor de atributos baseado em cores, textura e posiчуo das regiѕes das imagens, e щ de baixa dimensionalidade em comparaчуo com outros trabalhos da literatura. Atщ por isso, a quantidade de dados a serem processados щ menor que em outros trabalhos, com resultados de grande qualidade. Estes atributos sуo: o espaчo de cor CIE L*a*b*, os bancos de filtros de Gabor e a posiчуo bidimensional dos pixels, sendo agrupados posteriormente por um procedimento de Clusterizaчуo Local. Apѓs a Clusterizaчуo Local, sуo empregados mapas de saliъncia em conjunto com um algoritmo de Clusterizaчуo Global, que seleciona regiѕes de interesse visualmente similares em coleчѕes de imagens. A informaчуo de saliъncia щ usada para classificar regiѕes caracterizadas como grupos globais em conjuntos de objeto e fundo. As demais regiѕes nуo globais da coleчуo tambщm sуo utilizadas, mas classificadas como provavelmente objeto e provavelmente fundo, a fim de se realizar cosegmentaчуo de maneira mais completa possэvel. Nossa principal contribuiчуo щ esta etapa de Clusterizaчуo Global, que possibilita a identificaчуo e o agrupamento de regiѕes visualmente similares em coleчѕes de imagens, de maneira simples e eficaz. Essas quatro classificaчѕes, definidas como objeto, fundo, provavelmente objeto e provavelmente fundo, sуo as sementes iniciais de um procedimento baseado em Cortes em Grafos, que computam a cosegmentaчуo final. Os resultados advindos do algoritmo de Cortes em Grafos tambщm sуo usados para se refinar a informaчуo de saliъncia original, definindo um mщtodo de cosegmentaчуo iterativo. O mщtodo proposto estende trabalhos que segmentam objetos de interesse a partir de mapas de saliъncia. Alщm disso, apѓs a anсlise de resultados experimentais, verifica-se que este mщtodo produz resultados muito competitivos em relaчуo a outras propostas consideradas estado-da-arte na literatura, mesmo em coleчѕes de imagens que introduzem grande variedade de iluminaчуo, objetos de interesse oclusos ou fundos de cena repetitivos ou com pouco contraste. JK9ђырhКlˆhСƒmHsH hКlˆhКlˆhКlˆhКlˆ5CJ \aJ JK    эю89ѕёёяёяёяёэЄ $Єa$gdКlˆ 9§50P:pЏiАа/ Ар=!Аn"Аn#n$n%ААА а†œ 666666666666666 666666666666666666666666666 6666666666 666666666666 666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666V@ёџV ЏiNormal*$1$(CJOJPJQJ_HaJmH nHsH tH>A@ђџЁ> 0Fonte parсg. padrуoTi@ѓџГT 0 Tabela normalі4ж l4жaі ,k@єџС, 0 Sem lista L>@L Џi0Tэtulo $Є№ЄxCJOJPJQJ^JaJ^ўOЂ^ o6  Char Char25CJ KHOJPJQJ\^JaJ mH nHsH tH<ўO< Џi0Corpo do textoЄx&/@"& Џi0Lista<"@2< Џi0Legenda  $ЄxЄx6],ўOB, Џi0Эndice $9 џџџџJKэю8 ; ˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€; Kˆ00€Kˆ00dŠ9 9 9 !z‡фё ЅФЪ,vƒѓQ^­КW d { ‰ ; Єr x ; ; ; хг|%ЏiСƒКlˆggУК"жI8 ; џ@€II0LєrrII9 P@џџUnknownџџџџџџџџџџџџGџ:рAxР џTimes New Roman5€Symbol3& џ:рCxР џArial7&џрџЌ@ŸCalibri;†(SimSun‹[SOG&† ‡€R<(Microsoft YaHei7џрџ@ŸCambria"Aˆ№ХЉFЊ9'fЊ9'Рy Рy !№nnДД244 4  `№ќџ(№џ$PџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџЏi2џџResumoHelioHelioўџр…ŸђљOhЋ‘+'Гй0l˜ЈДФамь ќ ( 4 @LT\dфResumoHelioNormalHelio3Microsoft Office Word@Œ†G@D&сeєа@YjєаРy ўџеЭеœ.“—+,љЎ0№ hp|„Œ” œЄЌД М Яф4 ц Resumo Tэtulo ўџџџўџџџўџџџ !"#$%ўџџџ§џџџ(ўџџџўџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџRoot Entryџџџџџџџџ РF№Ѕьxjєа*€1TableџџџџџџџџWordDocumentџџџџџџџџ7SummaryInformation(џџџџDocumentSummaryInformation8џџџџџџџџџџџџCompObjџџџџџџџџџџџџuџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџ џџџџ РF#Documento do Microsoft Office Word MSWordDocWord.Document.8є9Вq