Classificação de cenas naturais baseada em cor e relacionamento espacial de regiões em uma Rede Complexa

Abstract

Este trabalho apresenta um modelo de Redes Complexas para representação de informações contextuais de imagens de cenas naturais. A hipótese que será estudada nessa dissertação é de analisar se um grupo de nós gera contexto de características comuns a determinadas classes, significando que a co-ocorrência de cores em locais específicos na cena é um fator discriminante, que pode representar contexto, permitindo assim a navegação e inferência na rede para aplicações como: Recuperação de Informação, Análise de Imagens e Inferência de Objetos em Cena. No modelo proposto, a característica de cor e posicionamento espacial na imagem que co-ocorrem é modelado como um nó da rede. As bases de dados de imagens que foram usadas são: A Corel Image Gallery, que possui cerca de 5.200 imagens divididas em 52 classes e a Coil, que possui cerca de 7200 imagens divididas em 100 classes

In this work is showed a complex network model for representation of contextual information from natural scenes. The hypothesis that will studied in this dissertation is analyze if a group of nodes generate context of common features from such classes, meaning thet co-occurrence of color in specified local of scene is a discriminate factor, that can represent context, allowing the navigation and inference of network in applications as: Retrieve Information, Image Analysis and Object inference. In this model, the feature of color and spatial position in an image that co-occur is modeled as a node in network. The database used were the Corel Image Gallery with 5.200 images divided in 52 classes, and the Coil database with 7200 images divides in 100 classes