Anais do. wvc 08. 4º workshop de Visão Computacional. 17 a Bauru - SP

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1 Anais do wvc 08 4º workshop de Visão Computacional 17 a Bauru - SP 1ª Edição Bauru - SP

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4 Sumário Apresentação... 9 Programa Palestras Minicursos Comissão Organizadora Comissão de Programa Artigos Apresentação Oral Avaliação de Modelos de Atenção Visual em Relação a Transformações Afins Milton Heinen, Paulo Engel, UFRGS Context-Based Support Vector Machine Using Spatial Autocorrelation Function for Image Classification Rogério Negri, Eliana Pantaleao, INPE, São José dos Campos Criação de mapas de disparidades empregando análise multi-resolução e agrupamento perceptual Gustavo Teodoro Laureano, Maria Stela Veludo de Paiva, EESC - USP - São Carlos Decomposição de Imagens Digitais em Cartoon e Textura Através de uma Equação de Difusão Não Linear Wallace Casaca, Maurilio Boaventura, UNESP - São José do Rio Preto Deconvolution of 3D Fluorescence Microscopy Images by Combining the Filtered Gerchberg-Papoulis and Richardson-Lucy Algorithms Moacir Ponti Jr., Nelson Mascarenhas, Claudio Suazo, Marcelo Zorzan, Murillo Homem, UFSCar - São Carlos Detecção de Placas de Licença Veicular Utilizando Segmentação por Texturas Leonardo Matos, Yuri Tavares dos Passos, Renato Maciel, Universidade Federal de Sergipe Fusão de Métodos de Reconhecimento Facial através da Otimização por Enxame de Partículas Giovani Chiachia, Bruno Penteado, Aparecido Marana, UNESP, Bauru Identificação de táxons de plantas por análise de textura do parênquima paliçádico André Backes, USP Jarbas Sá, Odemir Bruno, ICMC - USP - São Carlos Rosana Kolb, UNESP Inserção e Recuperação de Marcas D Água em Imagens pela Transformada Wavelet Diovani Sans, UFPR Helio Pedrini, IC - UNICAMP - Campinas 4

5 Integrating Tsai s Camera Calibration Algorithm with KLT Feature Tracking Neucimar Leite, Rodrigo Minetto, Jorge Stolfi, IC - UNICAMP - Campinas Nova abordagem para reconhecimento biométrico baseado em características dinâmicas da íris humana Ronaldo Costa, Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Object-based Visual SLAM: How Object Identity Informs Geometry Antonio Selvatici, Anna Costa, Escola Politécnica - USP Frank Dellaert, College of Computing, Georgia Institute of Technology, USA Orientação de Bordas em Imagens Digitais: Abordagem por Análise de Vizinhança Local Ines A. G. Boaventura, UNESP - São José do Rio Preto Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Polinômios Potências de Sigmóide: teoria, algoritmos e aplicações em visão computacional João Fernando Marar, UNESP, Bauru Rafael de Queiroz, ICMC - USP - São Carlos Quantum circuit proposal to solar visualization using BDA radiointerferometer Renato de Oliveira Violin, José Saito, UFSCar - São Carlos Hanumant Sawant, INPE - São José dos Campos Recuperação de Imagem Utilizando Descritores Baseados em Esqueletos Marcio Moreno, Ricardo Torres, IC - UNICAMP - Campinas Um algoritmo de classificação de imagens baseado em cor, utilizando Transformada Wavelet, MGD e similaridade entre matizes Will Machado, PUC Minas - Poços de Caldas Antonio Louro, USP Using LSTM Network in Face Classification Problems Débora Corrêa, Denis Salvadeo, UFSCar - São Carlos Alexandre Levada, USP José Saito, Nelson Mascarenhas, Jander Moreira, UFSCar - São Carlos Apresentação Poster A New Method to Fusion IKONOS and QuickBird Satellites Imagery Juliana Denipote, USP Maria Stela Veludo de Paiva, EESC - USP - São Carlos Agrupamentos Nebulosos em Segmentação de Imagens Coloridas: Quantificação Histológica. 130 Waldemar Bonventi Jr., Universidade de Sorocaba An extension of Metric Histograms for Color Based Image Retrieval George Brindeiro, André Geraldes, Dibio Leandro Borges, UnB 5

6 Análise ANATRO e Determinação de Volume a partir de Imagens de Anéis de Crescimento Lucio Jorge, Embrapa - São Carlos Alex Cuadros-Vargas, ICMC - USP, São Carlos Fabio Navarro, Maria Augusta Rosot, Embrapa, São Carlos Valentin Roda, EESC - USP - São Carlos Análise da Variação de Textura em Imagens Mamográficas para Classificação de Massas Suspeitas Patricia Ribeiro, USP Avaliação do desempenho de recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo em redes de computadores e na Internet Ana Carolina Gracioso, USP Ana Claudia Paris, EESC - USP - São Carlos Magali Andréia Rossi, USP Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Boosting RAP-2D Image Restoration Through Genetic Programming Joao Paulo Papa, IC - UNICAMP - Campinas Greice Freitas, UNICAMP - Campinas Classificação Contextual de Imagens utilizando Campos Aleatórios Markovianos e Teoria dos Jogos Alexandre Levada, USP Nelson Mascarenhas, UFSCar - São Carlos Alberto Tannús, USP Combining Block-based PCA, Global PCA and LDA for Feature Extraction in Face Recognition Denis Salvadeo, Débora Corrêa, UFSCar - São Carlos Alexandre Levada, USP Nelson Mascarenhas, Jander Moreira, José Saito, UFSCar - São Carlos Complex Wavelet Features for Bark Texture Classification Samuel Guedes, Dibio Leandro Borges, UnB Content-Based Video Retrieval through Wavelets and Clustering Cesar Castelo, Catholic University of Santa Maria, Peru Detecção de Resíduos em Imagens de Bolsas de Sangue Utilizando Transformada Wavelet Cassio Adorni, Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Dimensão Fractal Volumétrica aplica à imagens urbanas de sensoriamento remoto André Backes, Adriana Bruno, USP Mauro Barros, Faculdade de Ciências Humanas Esuda Odemir Bruno, ICMC - USP - São Carlos Estimação da maturidade óssea utilizando dimensões dos centros de ossificação extraídas por SNAKES modelos de contornos ativos Celso Olivete Júnior, Evandro Luis Linhari Rodrigues, EESC - USP - São Carlos 6

7 Estrutura para Utilização de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo em Oráculos de Teste de Software com Saída Gráfica Rafael Oliveira, Centro Universitário Eurípedes de Marília, UNIVEM Marcio Delamaro, USP Fatima Nunes, EACH - USP - São Carlos Estudo preliminar da dimensão fractal de imagens magnéticas para avaliar a desintegração de comprimidos André Backes, USP Paulo Fonseca, UNESP - Botucatu Murilo Stelzer, Giovana Evangelista, Luciana Corá, José Ricardo Miranda, UNESP Odemir Bruno, ICMC - USP - São Carlos Evaluation of the Error of a Stereophotogrammetry System as a Function of the Object Position with Respect to the Calibration Grid Julio Torres, UFRJ José Gomes, COPPE/UFRJ Rafael Moraes, Mariane Petraglia, Antonio Petraglia, UFRJ Identificação de Pessoas através de Algoritmo Genético aplicado em medidas das Proporções Áureas da Face Humana Walison Joel Barberá Alves, USP Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Implementação de um Sistema de Visão Estéreo e Triangulação como Técnica para Determinação de Distância Renato Gardiman, Ivando Diniz, Robinson Bruginski, UNESP - Sorocaba Inspeção Visual de Placas de Circuito Integrado com Alta Densidade de Microcomponentes Felipe Oliveira, Universidade Federal do Amazonas, UFAM Metodologias para estimação da idade óssea utilizando a proporção divina com o auxílio da plataforma ANACARP Celso Olivete Júnior, Evandro Luis Linhari Rodrigues, EESC - USP - São Carlos NLMAP - Localização e Navegação de Robôs Cooperativos para Inspeção Emanuel Estrada, Eder Mateus Gonçalves, Gabriel Oliveira, Silvia Botelho, Universidade Federal do Rio Grande - FURG Principle of Maximum Entropy for Histogram Transformation and Image Enhancement Gilson Giraldi, LNCC Paulo Rodrigues, FEI Redes Complexas Aplicadas no Reconhecimento de Faces Wesley Nunes Goncalves, USP Odemir Bruno, ICMC - USP - São Carlos Seleção de atributos para a segmentação do couro bovino Lia Quinta, Hemerson Pistori, Universidade Católica Dom Bosco - UCDB - Campo Grande 7

8 Study and proposal of adaptation of the SIFT algorithm in relation to the illumination problem in images Will Machado, PUC Minas - Poços de Caldas Antonio Louro, USP Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Surgical Device for Supporting Corneal Transplants Liliane Ventura, EESC - USP - São Carlos Técnicas que Utilizam Processamento de Imagens para Detecção e Classificação da Direção do Olhar Sheyla Gomes, Helton Maia, UFRN Um Sistema Multiagente para a Estimação da Cobertura da Conformação por Jateamento em Placas de Alumínio Luiz Vieira, Flavius Martins, IPT, São Paulo Agenor de Toledo Fleury, FEI Using quantum computing to realize the Fourier Transform in computer vision applications Renato de Oliveira Violin, José Saito, UFSCar - São Carlos Utilização do filtro passa banda Butterworth no domínio da freqüência para realce de microcalcificações em mamogramas digitalizados Larissa dos Santos Romualdo, Marcelo Vieira, EESC - USP - São Carlos C. Goes, Universidade do Sagrado Coração, USC Homero Schiabel, EESC - USP - São Carlos 8

9 Apresentação A área de Visão Computacional, fortemente consolidada em vários países, tem crescido de maneira significativa nos últimos anos no Brasil. Ela caracteriza-se primordialmente pela utilização de imagens digitais associadas a técnicas de Reconhecimento de Padrões. Além disso, o estudo de métodos cognitivos, processos biológicos, processos físicos e estatísticos tem gerado soluções importantes para a área de Visão Computacional. O objetivo principal do Workshop de Visão Computacional (WVC) é possibilitar a apresentação e discussão de trabalhos desenvolvidos em universidades e centros de pesquisas brasileiros, visando estimular grupos de pesquisas em Visão Computacional na geração de idéias e na divulgação dos trabalhos realizados. O evento que deu origem à série, o WVC 2005, aconteceu na cidade de Piracicaba, SP, em conjunto com o WRA 2005 II Workshop de Realidade Aumentada, no período de 21 a 23 de Setembro de 2005, e foi organizado pelo Departamento de Ciências da Computação da UNIMEP (http://iris. sel.eesc.usp.br/wvc2005). O II Workshop de Visão Computacional, WVC 2006, aconteceu no período de 16 a 18 de Outubro de 2006, na USP, Campus de São Carlos, sob a realização do Departamento de Engenharia Elétrica (SEL) da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC), e contou com apoio da FAPESP e CAPES (http://iris.sel.eesc.usp.br/wvc2006). O III Workshop de Visão Computacional, WVC 2007, aconteceu no período de 22 a 24 de Outubro de 2007, na UNESP, campus de São José do Rio Preto, sob a realização do Departamento de Ciências de Computação e Estatística, do Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBIL- CE), e contou com o apoio da SBC, da FAPESP e CAPES (http://iris.sel.eesc.usp.br/wvc2007). Em 2008, o Departamento de Computação, da Faculdade de Ciências, UNESP, campus de Bauru, está realizando o IV Workshop de Visão Computacional, WVC 2008, no período de 17 a 19 de novembro de 2008, com o apoio da SBC, IEEE, FAPESP, CAPES, CNPq, FUNDUNESP e PROEX, e com o patrocínio da Opto, MSTech, Cientistas Associados, Grafilar, Nossa Caixa e Banco Real. Em 2008, estão participando do WVC pesquisadores de Instituições de Ensino e Pesquisa localizadas em todas as regiões do Brasil, desde o Rio Grande do Sul até o Amazonas, da América Latina e dos Estados Unidos. Foram submetidos 63 trabalhos, dos quais 18 foram aceitos para apresentação oral e 31 para apresentação na forma de pôster. O WVC é um evento científico que está ganhando importância no cenário nacional, sendo o único a tratar especificamente de pesquisas envolvendo todos os aspectos de estudos em Visão Computacional e Processamento de Imagens. 9

10 Programa Segunda-feira, 17 de novembro de :00-15:30 FunDeB WVC 2008 Sessão Técnica 1 - Apresentação Oral - Coordenador: Adilson Gonzaga - USP Nova abordagem para reconhecimento biométrico baseado em características dinâmicas da íris humana Ronaldo Costa, Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Detecção de Placas de Licença Veicular Utilizando Segmentação por Texturas Leonardo Matos, Yuri Tavares dos Passos, Renato Maciel, Universidade Federal de Sergipe Deconvolution of 3D Fluorescence Microscopy Images by Combining the Filtered Gerchberg-Papoulis and Richardson-Lucy Algorithms Moacir Ponti Jr., Nelson Mascarenhas, Claudio Suazo, Marcelo Zorzan, Murillo Homem, UFSCar - São Carlos Um algoritmo de classificação de imagens baseado em cor, utilizando Transformada Wavelet, MGD e similaridade entre matizes. Will Machado, PUC Minas - Poços de Caldas Antonio Louro, USP Avaliação de Modelos de Atenção Visual em Relação a Transformações Afins Milton Heinen, Paulo Engel, UFRGS Fusão de Métodos de Reconhecimento Facial através da Otimização por Enxame de Partículas Giovani Chiachia, Bruno Penteado, Aparecido Marana, UNESP, Bauru Terça-feira, 18 de novembro de :30-10:00 FunDeB WVC 2008 Sessão Técnica 2 - Apresentação Oral - Coordenador: Dr. Maurilio Boaventura - UNESP Polinômios Potências de Sigmóide: teoria, algoritmos e aplicações em visão computacional João Fernando Marar, UNESP, Bauru Rafael de Queiroz, ICMC - USP - São Carlos Inserção e Recuperação de Marcas D Água em Imagens pela Transformada Wavelet Diovani Sans, UFPR Helio Pedrini, IC - UNICAMP - Campinas Integrating Tsai s Camera Calibration Algorithm with KLT Feature Tracking Neucimar Leite, Rodrigo Minetto, Jorge Stolfi, IC - UNICAMP - Campinas 10

11 Criação de mapas de disparidades empregando análise multi-resolução e agrupamento perceptual Gustavo Teodoro Laureano, Maria Stela Veludo de Paiva, EESC - USP - São Carlos Using LSTM Network in Face Classification Problems Débora Corrêa, Denis Salvadeo, UFSCar - São Carlos Alexandre Levada, USP José Saito, Nelson Mascarenhas, Jander Moreira, UFSCar - São Carlos Context-Based Support Vector Machine Using Spatial Autocorrelation Function for Image Classification Rogério Negri, Eliana Pantaleao, INPE, São José dos Campos 10:30-12:00 FunDeB WVC 2008 Sessão Técnica 3 - Pôster - Coordenador: Dr. Humberto Ferasoli Filho - UNESP Inspeção Visual de Placas de Circuito Integrado com Alta Densidade de Microcomponentes Felipe Oliveira, Universidade Federal do Amazonas, UFAM Detecção de Resíduos em Imagens de Bolsas de Sangue Utilizando Transformada Wavelet Cassio Adorni, Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Content-Based Video Retrieval through Wavelets and Clustering Cesar Castelo, Catholic University of Santa Maria, Peru Evaluation of the Error of a Stereophotogrammetry System as a Function of the Object Position with Respect to the Calibration Grid Julio Torres, UFRJ José Gomes, COPPE/UFRJ Rafael Moraes, Mariane Petraglia, Antonio Petraglia, UFRJ Análise da Variação de Textura em Imagens Mamográficas para Classificação de Massas Suspeitas Patricia Ribeiro, USP Estimação da maturidade óssea utilizando dimensões dos centros de ossificação extraídas por SNAKES modelos de contornos ativos Celso Olivete Júnior, Evandro Luis Linhari Rodrigues, EESC - USP - São Carlos Técnicas que Utilizam Processamento de Imagens para Detecção e Classificação da Direção do Olhar Sheyla Gomes, Helton Maia, UFRN Seleção de atributos para a segmentação do couro bovino Lia Quinta, Hemerson Pistori, Universidade Católica Dom Bosco - UCDB - Campo Grande 11

12 Avaliação do desempenho de recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo em redes de computadores e na Internet. Ana Carolina Gracioso, USP Ana Claudia Paris, EESC - USP - São Carlos Magali Andréia Rossi, USP Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Implementação de um Sistema de Visão Estéreo e Triangulação como Técnica para Determinação de Distância. Renato Gardiman, Ivando Diniz, Robinson Bruginski, UNESP - Sorocaba 16:00-17:30 FunDeB WVC 2008 Sessão Técnica 4 - Pôster - Coordenador: Dr. José Eduardo Castanho Cogo - UNESP Metodologias para estimação da idade óssea utilizando a proporção divina com o auxílio da plataforma ANACARP Celso Olivete Júnior, Evandro Luis Linhari Rodrigues, EESC - USP - São Carlos Estudo preliminar da dimensão fractal de imagens magnéticas para avaliar a desintegração de comprimidos André Backes, USP Paulo Fonseca, UNESP - Botucatu Murilo Stelzer, Giovana Evangelista, Luciana Corá, José Ricardo Miranda, UNESP Odemir Bruno, ICMC - USP - São Carlos Redes Complexas Aplicadas no Reconhecimento de Faces Wesley Nunes Goncalves, USP Odemir Bruno, ICMC - USP - São Carlos Um Sistema Multiagente para a Estimação da Cobertura da Conformação por Jateamento em Placas de Alumínio Luiz Vieira, Flavius Martins, IPT, São Paulo Agenor de Toledo Fleury, FEI Análise ANATRO e Determinação de Volume a partir de Imagens de Anéis de Crescimento Lucio Jorge, Embrapa - São Carlos Alex Cuadros-Vargas, ICMC - USP, São Carlos Fabio Navarro, Maria Augusta Rosot, Embrapa, São Carlos Valentin Roda, EESC - USP - São Carlos Utilização do filtro passa banda Butterworth no domínio da freqüência para realce de microcalcificações em mamogramas digitalizados Larissa dos Santos Romualdo, Marcelo Vieira, EESC - USP - São Carlos C. Goes, Universidade do Sagrado Coração, USC Homero Schiabel, EESC - USP - São Carlos Boosting RAP-2D Image Restoration Through Genetic Programming Joao Paulo Papa, IC - UNICAMP - Campinas Greice Freitas, UNICAMP - Campinas 12

13 Estrutura para Utilização de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo em Oráculos de Teste de Software com Saída Gráfica Rafael Oliveira, Centro Universitário Eurípedes de Marília, UNIVEM Marcio Delamaro, USP Fatima Nunes, EACH - USP - São Carlos Study and proposal of adaptation of the SIFT algorithm in relation to the illumination problem in images Will Machado, PUC Minas - Poços de Caldas Antonio Louro, USP Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Quarta-feira, 19 de novembro de :30-10:00 FunDeB WVC 2008 Sessão Técnica 5 - Apresentação Oral - Coordenador: Dra. Fatima L. S. Nunes - USP Identificação de táxons de plantas por análise de textura do parênquima paliçádico André Backes, USP Jarbas Sá, Odemir Bruno, ICMC - USP - São Carlos Rosana Kolb, UNESP Orientação de Bordas em Imagens Digitais: Abordagem por Análise de Vizinhança Local Ines A. G. Boaventura, UNESP - São José do Rio Preto Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos Object-based Visual SLAM: How Object Identity Informs Geometry Antonio Selvatici, Anna Costa, Escola Politécnica - USP Frank Dellaert, College of Computing, Georgia Institute of Technology, USA Decomposição de Imagens Digitais em Cartoon e Textura Através de uma Equação de Difusão Não Linear Wallace Casaca, Maurilio Boaventura, UNESP - São José do Rio Preto Quantum circuit proposal to solar visualization using BDA radiointerferometer Renato de Oliveira Violin, José Saito, UFSCar - São Carlos Hanumant Sawant, INPE - São José dos Campos Recuperação de Imagem Utilizando Descritores Baseados em Esqueletos Marcio Moreno, Ricardo Torres, IC - UNICAMP - Campinas 10:30-12:00 FunDeB WVC 2008 Sessão Técnica 6 - Pôster - Coordenador: Dr. Rene Pegoraro - UNESP NLMAP - Localização e Navegação de Robôs Cooperativos para Inspeção 13

14 Emanuel Estrada, Eder Mateus Gonçalves, Gabriel Oliveira, Silvia Botelho, Universidade Federal do Rio Grande - FURG A New Method to Fusion IKONOS and QuickBird Satellites Imagery Juliana Denipote, USP Maria Stela Veludo de Paiva, EESC - USP - São Carlos Classificação Contextual de Imagens utilizando Campos Aleatórios Markovianos e Teoria dos Jogos Alexandre Levada, USP Nelson Mascarenhas, UFSCar - São Carlos Alberto Tannús, USP Agrupamentos Nebulosos em Segmentação de Imagens Coloridas: Quantificação Histológica Waldemar Bonventi Jr., Universidade de Sorocaba Principle of Maximum Entropy for Histogram Transformation and Image Enhancement Gilson Giraldi, LNCC Paulo Rodrigues, FEI Combining Block-based PCA, Global PCA and LDA for Feature Extraction in Face Recognition Denis Salvadeo, Débora Corrêa, UFSCar - São Carlos Alexandre Levada, USP Nelson Mascarenhas, Jander Moreira, José Saito, UFSCar - São Carlos Dimensão Fractal Volumétrica aplica à imagens urbanas de sensoriamento remoto André Backes, Adriana Bruno, USP Mauro Barros, Faculdade de Ciências Humanas Esuda Odemir Bruno, ICMC - USP - São Carlos Surgical Device for Supporting Corneal Transplants Liliane Ventura, EESC - USP - São Carlos An extension of Metric Histograms for Color Based Image Retrieval George Brindeiro, André Geraldes, Dibio Leandro Borges, UnB Using quantum computing to realize the Fourier Transform in computer vision applications Renato de Oliveira Violin, José Saito, UFSCar - São Carlos Complex Wavelet Features for Bark Texture Classification Samuel Guedes, Dibio Leandro Borges, UnB Identificação de Pessoas através de Algoritmo Genético aplicado em medidas das Proporções Áureas da Face Humana Walison Joel Barberá Alves, USP Adilson Gonzaga, EESC - USP - São Carlos 14

15 Palestras Palestrantes Convidados do WVC 2008: Professor Terrance E. Boult - Department of Computer Science - University of Colorado at Colorado Spring Professor Patrick J. Flynn - Department of Computer Science and Engineering University of Notre Dame Profa. Dra. Soraia Raupp Musse - Departamento de Ciência da Computação - PUCRS JAI: Java Advanced Imaging Dr. Rafael Duarte Coelho dos Santos Minicursos Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo Dr. Ricardo da S. Torres Dr. Alexandre X. Falcão Segmentação, Indexação e Recuperação de Vídeo utilizando o OpenCV Dr. Carlos Hitoshi Morimoto Thiago Teixeira Santos Minicursos Convidados do WVC 2008: Prof. Dr. Alexandre Falcão Xavier e Prof. Dr. Ricardo da Silva Torres (IC-UNICAMP) - Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo Prof. Dr. Carlos H. Morimoto e Thiago Teixeira Santos (IME-USP) - Segmentação, Indexação e Recuperação de Vídeo Utilizando OpenCV Prof. Dr. Rafael Duarte Coelho dos Santos (INPE) - JAI: Java Advanced Imaging 15

16 Comissão Organizadora Aparecido Nilceu Marana (UNESP - Bauru) - Presidente José Remo Ferreira Brega (UNESP - Bauru) Marcos Antonio Cavenaghi (UNESP - Bauru) Humberto Ferasoli Filho (UNESP - Bauru) Márcia Aparecida Zanolli Meira (UNESP - Bauru) Marco Antonio Caldeira (UNESP - Bauru) Inês A. Gasparotto Boaventura (UNESP S.J.Rio Preto) Maurilio Boaventura (UNESP - S.J.Rio Preto) Fátima de Lourdes dos Santos Nunes (UNIVEM - Marília) Adilson Gonzaga (USP - São Carlos) Evandro Luis Linhari Rodrigues (USP - São Carlos) Comissão de Programa Adilson Gonzaga (USP - São Carlos) - Presidente Agma Juci Machado Traina (USP - São Carlos) Alejandro Cesar Frery (UFAL - Alagoas) Antonio Valerio Netto (Cientistas Associados - São Carlos) Aparecido Nilceu Marana (UNESP - Bauru) Carlos Dias Maciel (USP - São Carlos) Carlos Morimoto (USP - São Paulo) Célia Aparecida Zorzo Barcelos (UFU - Uberlândia) Cláudio Kirner (UFOP - Ouro Preto) Evandro Luis Linhari Rodrigues (USP - São Carlos) Fátima de Lourdes dos Santos Nunes (UNIVEM - Marília) Homero Schiabel (USP - São Carlos) Humberto Ferasoli Filho (UNESP - Bauru) Ivan Nunes da Silva (USP - São Carlos) Jander Moreira (UFSCar - São Carlos) João do Espírito Santo Batista Neto (USP - São Carlos) João Fernando Marar (UNESP Bauru) João Paulo Papa (UNICAMP - Campinas) José Alfredo F. Costa (UFRN - Natal) José Eduardo Cogo Castanho (UNESP - Bauru) José Roberto Nogueira (UNESP - Presidente Prudente) Leandro Alves Neves (UEMG) Luciano Silva - (UFPR) Marcelo Andrade C. Vieira (USP - São Carlos) Maria Stela Veludo de Paiva (USP - São Carlos) Mauricio Galo (UNESP - Presidente Prudente) Maurilio Boaventura (UNESP - S.J.Rio Preto) Messias Meneguetti Junior (UNESP - Presidente Prudente) Murillo Rodrigo Petrucelli Homem (USP - São Carlos) Nelson Delfino D Avila Mascarenhas (UFSCar - São Carlos) Odemir Martinez Bruno (USP - São Carlos) Olga Regina Pereira Bellon (UFPR - Curitiba) Osvaldo Severino Jr. (FAFICA) Rafael Duarte Coelho dos Santos (INPE - São José dos Campos) Rene Pegoraro (UNESP - Bauru) 16

17 Apresentação oral 17

18 Avaliação de Modelos de Atenção Visual em Relação a Transformações Afins Milton Roberto Heinen e Paulo Martins Engel UFRGS Instituto de Informática CEP , Porto Alegre, RS Resumo Os modelos computacionais de atenção visual, originalmente desenvolvidos para explicar o funcionamento dos mecanismos de atenção biológicos, ultimamente vem sendo utilizados como uma espécie de front-end em aplicações de visão computacional. Porém os requisitos necessários neste tipo de aplicação são completamente diferentes dos originalmente propostos. Em especial, um sistema de visão computacional precisa ser relativamente insensível a transformações afins. Neste artigo são descritos diversos experimentos realizados com dois modelos de atenção existentes, e estes demonstraram que o modelo mais conhecido, chamado de NVT, é extremamente sensível a transformações afins. Além disso, um novo modelo de atenção visual, chamado de NLOOK, é proposto e validado segundo os mesmos critérios, que demonstraram sua menor sensibilidade a estes tipos de transformações. Além disso, o NLOOK consegue selecionar melhor as fixações de acordo com um critério de redundância. Desta forma, o modelo proposto é uma ferramenta bastante adequada para ser utilizada em aplicações de visão computacional. I. INTRODUÇÃO A quantidade de informações que chega ao sistema visual dos primatas estimada como sendo da ordem de 10 8 bits por segundo excede em muito a capacidade que o cérebro tem de processá-la e assimilá-la em sua experiência consciente [1]. A estratégia utilizada pelos sistemas biológicos para lidar com este excesso de informações é processar de forma detalhada somente algumas partes do campo visual, chamadas de regiões de interesse, e ignorar o restante das informações [2]. Segundo [3], a seleção das regiões de interesse é dirigida por um mecanismo competitivo de controle de atenção, que facilita a emergência de um vencedor entre diversos alvos potenciais, permitindo ao sistema processar informações relevantes à tarefa atual enquanto que suprime as informações irrelevantes que não podem ser processadas simultaneamente. O mecanismo de atenção do seres humanos é influenciado por dois principais tipos de informações: bottom-up ou exógenas (elementos da cena visual que se destacam dos demais) e top-down ou endógenas (informações do córtex cerebral que alteram o foco da atenção). Assim, o ser humano consegue ter um amplo campo de visão e uma elevada percepção dos detalhes sem no entanto exceder as capacidades de processamento do córtex visual. Inspirados nos sistemas de atenção biológicos, é possível desenvolver sistemas de atenção computacionais que sejam capazes de selecionar as regiões de interesse do campo visual a serem completamente processadas, e isto torna possível a análise de cenas complexas em tempo real com recursos limitados de processamento. Embora diversos modelos de atenção visual bottom-up já tenham sido propostos e implementados [1], [4] [7], a maioria destes modelos tem como foco principal entender o funcionamento dos mecanismos de atenção dos seres vivos, e como tal têm sido avaliados somente em relação à sua plausibilidade biológica [8]. Em um sistema de visão computacional é necessário, entre outras coisas, que o modelo de atenção seja relativamente insensível a transformações afins (rotação, translação, reflexão e escala). Porém, segundo [8], o NVT [1], que é o modelo de atenção visual mais conhecido e utilizado, é bastante sensível a transformações afins, e portanto não deve ser utilizado em aplicações de visão computacional. Este artigo apresenta um novo modelo computacional de atenção visual, chamado de NLOOK, que além de possuir um excelente desempenho computacional é bem menos sensível a transformações afins que os outros modelos analisados, em especial o NVT. Além disso, o NLOOK consegue selecionar as fixações de forma mais otimizada (menos redundante), e possibilita inclusive a seleção da escala aproximada das mesmas. Todos estes fatores tornam o modelo proposto uma excelente ferramenta, que pode vir a ser utilizada em diversas tarefas de visão computacional como por exemplo a identificação de objetos e a detecção de landmarks. Este artigo está estruturado da seguinte forma: a Seção II descreve dois modelos de atenção existentes, o NVT [1] e o SAFE [8]; a Seção III descreve as características do modelo proposto; a Seção IV descreve os experimentos realizados visando verificar a sensibilidade dos diversos modelos a transformações afins; e por último, a Seção V descreve as conclusões finais e as perspectivas futuras. II. TRABALHOS RELACIONADOS O primeiro modelo de atenção visual biologicamente plausível foi proposto originalmente em [4] e posteriormente aperfeiçoado em [1]. Ele é baseado na teoria da integração de feições (Feature Integration Theory FIT) [9] e na hipótese de que um mapa de saliências é capaz de fornecer uma estratégia eficiente no controle da atenção utilizando somente informações da própria cena visual (bottom-up) [10]. Neste modelo, chamado de NVT, a imagem de entrada é decomposta em três mecanismos de detecção de características préatentivas (intensidade, cores e orientações), que operam em paralelo sobre toda a cena visual. Estas três características são posteriormente unidas em um único mapa de saliências, que codifica os estímulos mais importantes da cena visual. 18

19 Para a criação dos mapas de características, no NVT são utilizadas operações lineares de centro-periferia aplicadas sobre pirâmides gaussianas [11] com níveis ϕ [0, 8], onde ϕ = 0 corresponde ao tamanho original da imagem. No modelo de [1], as operações lineares de centro-periferia são implementadas através da diferença entre os níveis finos e grosseiros das pirâmides gaussianas, onde o centro corresponde aos níveis c {2, 3, 4} e a periferia aos níveis s = c + δ, com δ {3, 4}. Os mapas resultantes deste processo são então reduzidos para o nível ϕ =4(mais grosseiro) e normalizados através do operador de normalização não linear N( ), que intensifica os mapas que possuem poucos picos salientes que se destacam dos demais [1], e em seguida estes mapas são combinados em um único mapa de características. Para a criação dos mapas de intensidade I no NVT, inicialmente os canais vermelho (red r), verde (green g) e azul (blue b) são extraídos da imagem colorida original. A partir destes canais é gerada a imagem I =(r + g + b)/3, e sobre esta imagem são aplicadas as operações de centro-periferia descritas anteriormente. Os mapas de cores C, que codificam a oponência espacial e cromática das cores vermelho/verde (RG) e azul/amarelo (BY ), são criados de forma similar aos mapas de intensidade. Inicialmente os canais r, g e b da imagem colorida de entrada são normalizados por I de forma a separar a cor da intensidade. Em seguida quatro canais de cores largamente sintonizados R, G, B e Y são criados. A partir destes quatro canais são criadas pirâmides gaussianas e realizadas as operações de centro-periferia, sendo que no centro são utilizadas as pirâmides de uma cor (R ou B) ena periferia as pirâmides de outra (G ou Y ). Para a criação dos mapas de orientação O(θ), são utilizadas pirâmides de Gabor [12] a partir da imagem I, com as orientações preferenciais θ {0, 45, 90, 135 }. Em seguida estes quatro mapas são unidos em um único mapa de orientações O. Após a construção dos mapas de características, estes são unidos para formarem um único mapa de saliências global S =(N(I)+N(C)+N(O))/3, que codifica os estímulos mais importantes da cena visual. Para a seleção dos focos de atenção (focus of attention FOA), também chamados de fixações, é utilizada uma rede neural do tipo o vencedor leva tudo (winner-take-all WTA). Esta rede neural utiliza neurônios do tipo integra e dispara [13] com forte inibição global, e um mecanismo de inibição de retorno (inhibition of return IOR) [14] evita que o foco de atenção (focus of attention FOA) fique sempre preso ao mesmo objeto [1]. Embora este modelo de atenção já tenha sido utilizado em aplicações de visão computational [15], [16], segundo [8] ele não é muito adequado de ser utilizado neste tipo de aplicação por ser muito sensível a transformações afins (reflexão, rotação, translação e escala) na imagem original. De fato, o NVT foi desenvolvido para propiciar um melhor entendimento dos mecanismos de atenção biológicos, e não para ser utilizado em aplicações de visão computacional. Em [8] foi proposto um novo modelo de atenção visual, chamado de SAFE, e através de diversos experimentos foi mostrado que ele é menos sensível a transformações afins que o NVT. As principais diferenças do SAFE em relação ao NVT são: (i) as operações de centro-periferia são realizadas utilizando diferenças de gaussianas (DoG) aplicadas sobre os diversos níveis das pirâmides gaussianas; (ii) os diferentes níveis dos mapas de características não são unidos entre si (toda a pirâmide é preservada); (iii) ao invés de apenas um mapa, uma pirâmide de saliências é criada; (iv) o modelo tenta selecionar tanto a posição quanto a escala aproximada dos focos de atenção; (v) não é utilizada uma rede WTA nem IOR o SAFE simplesmente seleciona os máximos locais mais relevantes em cada um dos níveis da pirâmide de saliências; (vi) os mapas de características são suavizados por um kernel gaussiano com desvio padrão 22.6; (vii) ao invés de filtros de Gabor, o SAFE utiliza máscaras verticais de horizontais de Ando [17], que tornam os mapas de orientação muito similares aos mapas de intensidade, ou seja, estes mapas salientam as bordas ao invés de orientações. Analisando o desempenho do SAFE, percebe-se que, embora ele seja menos sensível a transformações afins, esta insensibilidade é obtida a custo de grandes kernels gaussianos (DoGs com desvios de e 22.6), o que em conjunto com a suavização posterior remove praticamente todos os detalhes finos da imagem. Além disso, os FOAs selecionados pelo SAFE costumam ser muito próximos entre si, ocorrendo inclusive diversas sobreposições entre FOAs de níveis diferentes. Outro problema é que os tempos de processamento do SAFE são bastante elevados, da ordem de dezenas de segundos em um computador típico, o que impede a sua utilização em tempo real. Assim, embora possua algumas vantagens em relação ao NVT, o SAFE apresenta diversas restrições que impedem seu uso em aplicações de visão computacional, especialmente em tempo real. Outros modelos de atenção chegaram a ser cogitados [7], [18], mas estes se mostraram tão insensíveis a transformações afins quanto o NVT. Assim, optou-se pela criação de um novo modelo de atenção visual, chamado de NLOOK, que é descrito detalhadamente na próxima seção. III. MODELO PROPOSTO A Figura 1 mostra a arquitetura do modelo proposto neste artigo, chamado de NLOOK 1 [19], [20], que é inspirado na conceitos de scale-space (espaço-escala) [21], também utilizados por Lowe nos descritores SIFT (Scale Invariant Feature Transform) [22]. Ou seja, diferentemente de outros modelos de atenção visual, o NLOOK utiliza scale-spaces ao invés de apenas pirâmides gaussianas para as operações de centro-periferia, o que torna o modelo proposto menos sensível a transformações afins que os demais. Além disso, embora esteja fora do escopo deste artigo, o modelo proposto consegue selecionar a escala aproximada dos FOAs de forma mais eficiente que o SAFE. Para a criação de um scale-space, a imagem de entrada é inicialmente sub-amostrada em diversos oitavos [22], e as imagens iniciais de cada oitavo correspondem a uma pirâmide gaussiana, ou seja, cada oitavo possui metade do 1 NLOOK 19

20 Fig. 1. Modelo proposto tamanho de seu antecessor e o oitavo 0 corresponde à imagem original. Em seguida são criadas diversas escalas para cada oitavo através da convolução sucessiva das imagens iniciais com kernels gaussianos. Por último, as diferenças de gaussianas (DoG) são obtidas através da subtração absoluta das escalas adjacentes de cada oitavo. A Figura 2, adaptada de [22], ilustra este processo. Fig. 2. Diferença de gaussianas implementada utilizando scale-spaces O modelo proposto neste artigo utiliza o número máximo possível de oitavos, além do qual a imagem inicial deste oitavo seria menor que os kernels gaussianos. Isto corresponde a cinco oitavos para uma imagem de pixels e seis oitavos para uma imagem de pixels. Segundo [22], o número ideal de escalas por oitavo a ser utilizado é três. Assim, os kernels gaussianos utilizados no NLOOK para as escalas 0, 1 e 2 possuem desvios de , e , respectivamente. Estes são os mesmos valores utilizados nos descritores SIFT de Lowe [22]. Para a criação dos mapas de intensidade, a imagem original é convertida para uma imagem em tons de cinza I, e as diferenças de gaussianas são geradas para esta imagem utilizando scale-spaces. Assim, para uma imagem típica de pixels são criadas 12 diferenças de gaussianas (duas por oitavo). Em seguida cada uma destas diferenças de gaussianas são normalizadas pela subtração da média e divisão do resultado pelo desvio padrão. Como ocorre no SAFE, os diferentes oitavos e escalas não são unidos em um único mapa, ou seja, todas as DoGs são preservadas. Para a criação dos mapas de cores, inicialmente são gerados quatro scale-spaces para os canais de cores largamente sintonizados R (vermelho), G (verde), B (azul) e Y (amarelo). A criação destes quatro canais é descrita de forma detalhada em [1]. Em seguida são geradas as diferenças de gaussianas entre os diferentes canais, ou seja, para os mapas RG as subtrações absolutas ocorrem entre os canais R 0 B 1 e R 1 B 2 de cada oitavo (onde 0, 1 e 2 são as escalas), e para os mapas BY ocorrem entre s canais B 0 Y 1 e B 1 Y 2 de cada oitavo. Assim, são criados dois scale-spaces de oposição de cores: RG e BY. Para a criação dos mapas de orientação são utilizados filtros de Gabor, que segundo [23] conseguem aproximar o perfil de sensibilidade dos neurônios sensíveis a orientação espacial presentes no córtex visual primário dos primatas. A criação destes mapas é semelhante a dos mapas de intensidade, porém antes da convolução com os kernels gaussianos de cada escala a imagem inicial de cada oitavo é convolucionada com os filtros Gabor. Assim como no NVT, no modelo proposto são utilizadas quatro orientações preferenciais θ {0, 45, 90, 135 }, ou seja, o modelo possui quatro scalespaces de orientação. As DoGs destes quatro scale-spaces são então normalizadas e somadas, dando origem assim a um único scale-space de orientações. Após a criação dos scale-spaces de características, estes são normalizados e somados em um único scale-space de saliências, que possui diversas DoGs (12 para uma imagem pixels). Estas DoGs são então redimensionadas para a escala 0 (tamanho original da imagem) e somadas, formando assim um único mapa de saliências. Ao contrário do NVT, no qual o mapa de saliências possui escala 4 (mais grosseira), no NLOOK optou-se por expandir as DoGs para a escala 0 para que não houvesse perda de informações. Esta técnica também é adotada em [7]. A função do mapa de saliências único, que não existe no SAFE, é servir como um resumo do scale-space de saliências, permitindo assim o uso de um mecanismo de inibição de retorno (IOR) único. Após a criação do mapa de saliências único, este é percorrido pelo foco de atenção da seguinte forma: inicialmente o ponto mais saliente deste mapa é encontrado, e o scale-space de saliências é então analisado para que seja descoberto o oitavo/escala que mais contribuiu para a saliência deste ponto. Em caso de empate é utilizado o menor (mais fino) oitavo/escala. O mecanismo de inibição de retorno, que possui o formato de uma gaussiana invertida, é então aplicado sobre o mapa de saliências único, sendo que o diâmetro deste depende do oitavo/escala mais relevante para o FOA atual. Mais precisamente, a seguinte fórmula foi desenvolvida para o cálculo do desvio padrão σ do IOR: σ = T/ F o+s/(e 1) (1) onde T é o tamanho básico do IOR (15 no modelo proposto), E é o número de escalas (3 no modelo proposto) e F =2 1 /E é o fator de escala, que determina a taxa de crescimento do IOR, e o e s são o oitavo e a escala mais relevantes para o FOA atual. Quanto maior o oitavo/escala (mais grosseiro), maior o diâmetro do IOR. O protótipo do NLOOK foi implementado na linguagem de programação ANSI C++, e utiliza a OpenCV (Open Source Computer Vision Library), que é uma biblioteca de processamento de imagens que possui uma coleção de 20

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