Petiano: Guilherme de Oliveira Borges
Orientador: Profa. Dra. Sarajane Marques Peres
A segmentação de uma imagem, para a área de visão computacional, consiste em dividi-las em diferentes regiões. No caso da segmentação de imagens baseada em cores, as regiões resultantes da segmentação devem possuir o mesmo padrão de cor.
No trabalho com segmentação de imagens baseada em cores existem diferentes tipos de problemas que precisam ser estudados, desde a estratégia que será aplicada para analisar a imagem e encontrar as regiões de interesse até o tratamento da imagem para atenuação de ruído proporcionado por questões de variabilidade de luminosidade e variabilidade de parâmetros do dispositivo de captação da imagem.
O grupo de pesquisa ao qual está atrelado este projeto possui uma implementação, em nível de protótipo, de uma rotina de segmentação baseada em cores que adota a estratégia de tratar regiões da imagem como padrões, aplicando técnicas de reconhecimento de padrões para detectar as regiões que devem ser resultantes do processo de segmentação. Este protótipo está implementado no software Matlab, usando rotinas proprietárias de Redes Neurais Artificiais.
O presente projeto tem como objetivo buscar alternativas à implementação já realizada pelo grupo de pesquisa, usando como base de estudo os algoritmos presentes no software WEKA.
O software Weka é uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina que podem ser utilizadas para o desenvolvimento de diversas aplicações, entre elas o reconhecimento de padrões. O software Weka possui ainda um aparato bastante vasto para suportar pré-processamento de dados e criação de “esquemas” onde é possível fazer a junção de diferentes algoritmos em sequência, tratando diferentes facetas de um problema com diferentes abordagens ou mesmo unindo os esforços de diferentes abordagens para a resolução de um problema.
