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CPGEI (Mestrado): Nelson Garcia de Paula-21/12/15

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 21/12/2015
das 14h00 até 17h00
Onde Sede Central: Sala B-205
Nome do Contato Prof. Humberto Remigio Gamba
Participantes Prof. Humberto Remigio Gamba, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Gustavo Benvenutti Borba, Dr. Co-Orientador - UTFPR
Banca Examinadora:
Prof. Gustavo Benvenutti Borba, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Luiz Antônio Pereira Neves, Dr. - UFPR
Prof. Hugo Vieira Neto, Dr. - UTFPR
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Detecção de região saliente em imagens usando dissimilaridade de cor e amostragem por pixels aleatórios

Resumo: Dissimilaridade entre pixeis é uma função informal da distância entre um pixel específico e outro pixel de uma imagem. Examina-se a correlação entre a dissimilaridade de cor dos pixeis da imagem e detecção de regiões salientes no conjunto de dados MSRA1K. Propomos um algoritmo simples para a detecção de regiões salientes através da dissimilaridade entre pares de pixeis amostrados aleatoriamente na imagem. Computa-se a dissimilaridade acumulando a distância entre cada pixel e uma amostra aleatória de n outros pixeis. Descobrimos então que a dissimilaridade aleatória entre somente dois pixeis é suficiente para criar mapas de saliência funcionais quando o mapa inteiro é considerado, mantendo um desempenho comparável ao de outros algoritmos relacionados na área de detecção de regiões salientes. Revisa-se como as pessoas direcionam a atenção visual escolhendo poucas regiões para se concentrar, e como este mecanismo biológico inspira a comunidade de visão computacional. Também revisamos parte da história da atenção seletiva.
Palavras-chave: Saliência visual, Visão computacional, Amostragem aleatória

Salient region detection in images using color dissimilarity and randomly sampled pixels

Abstract: Pixel dissimilarity is an informal function of the distance of a specific pixel to other pixels in the image. We examine the correlation between pixel color dissimilarity and salient region detection on the MSRA1K image dataset. We propose a simple algorithm for salient region detection through random pixels dissimilarity. We define dissimilarity by accumulating the distance between each pixel and a sample of n other random pixels. We further demonstrate that random dissimilarity between just two pixels are enough to create adequate saliency maps when the entire map is considered, with competitive average performance if compared with other related methods in the salient detection research field. We review how human attention is based on choosing a few specific regions to focus on, and how it inspires the computer vision community. We also review some of the history on this topic of selective attention.
Keywords: Visual saliency, Computer vision, Random sampling

Lista de publicações:

Nelson Garcia de Paula, Mikhail A. Koslowski, Humberto R. Gamba, Gustavo B. Borba; Salient Region Detection Through Random Pixel Dissimilarities. In: X Worshop de Visão Computacional (WVC 2014), 2014, Uberlândia. Proceedings of the X Workshop de Visão Computacional, 2014. p. 103-107.

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