Dissertação

{pt_PT=Uma pesquisa sobre algoritmos de descrição de imagens} {} EVALUATED

{pt=A inteligência artificial e a visão computorizada são tópicos que têm sido bastante apreciados, seja por canais de media como por aplicações disponíveis online. Já é possível fazer pesquisas online por imagens semelhantes; ver carros a conduzirem de forma automática e autónoma; computadores a inferir e a deduzir conhecimento e a criarem curas para doenças; possibilidade de criar imagens panorâmicas ou reconhecer diferenças em transformações. A descrição de imagens é um tema complexo e serve como suporte a vários processos que envolvem visão computorizada. É uma ciência subtil e uma arte útil que envolve equilíbrio na selecção de pontos que se destacam mais na imagem e na quantidade de pontos necessários para detectar as imagens desejadas da forma mais eficiente e leve possível. Para este trabalho é feito um estudo que descreve e que faz uma comparação empírica entre vários detectores e descritores de imagens bem como revela alguns passos necessários para o desenvolvimento de um detector de pontos de interesse. É ainda implementado um simples detector de pontos de interesse, o qual permite aplicar vários filtros com valores de limite e com processamento de cor, numa biblioteca de algoritmos de visão computorizada mundialmente reconhecida: OpenCV., en=Artificial Intelligence and Computer Vision are topics which have been highly appreciated, either by media as well by on-line applications. It is possible to make on-line searches to similar images; to see cars driving automatically and autonomously; to have computers inferring and deducting knowledge and even creating cures for diseases; to make panoramic images and recognize the transformations and differences between images. The image description is a complex theme and serves as support to several state-of-the-art processes. It is a subtle science and an useful art that balances the selection of the points are perceived as the most distinct and the amount of these points to detect the desired images using an efficient and lightweight application. For this work a study is made that describes and makes an empirical comparison between several image detectors and descriptors as well as reveals required steps for the development of a detector of key-points. It is also implemented a simple key-point detector which enables the application of several filters with threshold values and with color processing, on a worldwide recognized computer vision algorithms library: OpenCV.}
{pt=Visão Computorizada, Reconhecimento de Imagens, Detecção de Pontos de Interesse, Biblioteca OpenCV, en=Computer Vision, Image Recognition, Key-Point Detection, OpenCV Library}

Novembro 4, 2016, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Andreas Miroslaus Wichert

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar