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Previous issue date: 2014-06-27 === A classifica¸cao de cenas ´e um campo bastante popular na ´area de visao computacional
e encontra diversas aplica¸coes tais como: organiza¸cao e recupera¸cao de imagem baseada
em conte´udo, localiza¸cao e navega¸cao de robos. No entanto, a classifica¸cao autom´atica de
cenas ´e uma tarefa desafiadora devido a diversos fatores, tais como, ocorrencia de oclusao,
sombras, reflexoes e varia¸coes nas condi¸coes de ilumina¸cao e escala.
Dentre os trabalhos que objetivam solucionar o problema da classifica¸cao autom´atica de
cenas, estao aqueles que utilizam transformadas nao-param´etricas e aqueles que tem obtido
melhora no desempenho de classifica¸cao atrav´es da explora¸cao da informa¸cao contextual.
Desse modo, esse trabalho propoe dois descritores de imagens que associam informa¸cao
contextual, ou seja, informa¸cao advinda de regioes vizinhas, a um tipo de transformada
nao-param´etrica. O objetivo ´e propor uma abordagem que nao eleve demasiadamente
a dimensao do vetor de caracter´ısticas e que nao utilize a t´ecnica de representa¸cao
intermedi´aria bag-of-features, diminuindo, assim, o custo computacional e extinguindo a
necessidade de informa¸cao de parametros, o que possibilita a sua utiliza¸cao por usu´arios
que nao possuem conhecimento na ´area de reconhecimento de padroes.
Assim, sao propostos os descritores CMCT (Transformada Census Modificada Contextual)
e ECMCT (CMCT Estendido) e seus desempenhos sao avaliados em quatro bases de dados
p´ublicas. Sao propostas tamb´em cinco varia¸coes destes descritores (GistCMCT, GECMCT,
GistCMCT-SM, ECMCT-SM e GECMCT-SM), obtidas atrav´es da associa¸cao de cada um
deles com outros descritores. Os resultados obtidos nas quatro bases de dados mostram
que as representa¸coes propostas sao competitivas, e que provocam um aumento nas taxas
de classifica¸cao, quando comparados com outros descritores.
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