Shape descriptiors based on Tensor Scale

Orientadores: Ricardo da Silva Torres, Alexandre Xavier FalcãoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Recentemente o número de coleções de imagens disponíveis vem crescendo. Conseqüentemente, surge a demanda por sistemas de informação para armazenamento, indexação e busca destas imagens. Uma das principais soluções adotadas é a utilização de sistemas de recuperação de imagem por conteúdo que possuem a habilidade de, dada uma imagem de consulta, retornar as imagens mais similares em uma base de dados. Para viabilizar este tipo de consulta, é importante que o processo de caracterização do conteúdo seja automatizado, destacando-se, neste contexto, o uso de descritores de imagem baseados na cor, textura ou forma dos objetos contidos nas imagens. Neste trabalho, são propostos descritores de forma baseados em Tensor Scale. Tensor Scale é um parâmetro morfométrico que unifica a representação de orientação, espessura e anisotropia de estruturas locais na imagem, que pode ser utilizado em várias aplicações de visão computacional e processamento de imagem. Além dos descritores de forma baseados neste parâmetro morfométrico, este trabalho apresenta um estudo de algoritmos para cálculo do Tensor Scale. As principais contribuições deste trabalho são: (i) estudo de descritores de imagens baseados em cor e textura e, mais extensivamente, descritores baseados em forma; (ii) estudo de algoritmos para cálculo do Tensor Scale; (iii) proposta e implementação de detector de saliências de contorno baseado em Tensor Scale; (iv) proposta e implementação de novos descritores de forma baseados em Tensor Scale; e (v) validação dos descritores propostos quanto à sua utilização em sistemas de recuperação de imagens por conteúdo, por meio de experimentos comparativos com outros descritores de forma relevantes, recentemente propostosAbstract: In the past few years, the number of image collections available has increased. In this scenery, there is a demand for information systems for storing, indexing, and retrieving these images. One of the main adopted solutions is to use content-based image retrieval systems (CBIR), that have the ability to, for a given query image, return the most similar images stored in the database. To answer this kind of query, it is important to have an automated process for content characterization and, for this purpose, the CBIR systems use image descriptors based on color, texture and shape of the objects within the images. In this work, we propose shape descriptors based on Tensor Scale. Tensor Scale is a morphometric parameter that unifies the representation of local structure thickness, orientation, and anisotropy, which can be used in several computer vision and image processing tasks. Besides the shape descriptors based on this morphometric parameter, we present a study of algorithms for Tensor Scale computation. The main contributions of this work are: (i) study of image descriptors based on color, texture and shape descriptors; (ii) study of algorithms for Tensor Scale computation; (iii) proposal and implementation of a contour salience detector based on Tensor Scale; (iv) proposal and implementation of new shape descriptors based on Tensor Scale; and (v) validation of the proposed descriptors with regard to their use in content-based image retrieval systems, comparing them, experimentally, to other relevant shape descriptors, recently proposed.MestradoProcessamento de ImagensMestre em Ciência da Computaçã

Computer vision methods applicable to forensic science

Orientador: Siome Klein GoldensteinTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A criminalidade, crescente em termos de volume e sofisticação, vem determinando a necessidade de conhecimento e aplicação de métodos científicos para sua prevenção e investigação. Isso faz com que essas tarefas mereçam significativa atenção de governos e pesquisadores. A investigação forense de um crime é um processo complexo, que tem seu início na cena do evento e continua no laboratório, suprindo o tribunal onde o julgamento _e realizado, de informações e argumentos necessários a materializar a ocorrência do delito e a identificação dos culpados. Os investigadores precisam de suporte técnico e de conhecimento para que os resultados alcançados sejam os mais eficientes e eficazes possíveis. Esta tese apresenta três métodos de visão computacional, que podem ser aplicados no processo de investigação forense: um para fotogrametria, que possibilita medir alturas de objetos em imagens; um framework para reconstrução tridimensional de impressões de calçados (pegadas tridimensionais) em cenas de crime; e um método para a reconstrução de imagens a partir de uma coleção de pequenos fragmentos. Obter medidas de objetos em imagens -fotogrametria - é um requisito consuetudinário em Ciência Forense. Em um sistema confiável, a altura estimada de uma pessoa pode ser usada como evidência corroborativa. No segundo método, utilizam-se técnicas de visão estéreas para a obtenção de um modelo tridimensional, reconstruído a partir de fotografias tiradas de impressões de calçados em cenas de crime. No terceiro método, a necessidade de reconstruir imagens fragmentadas é explorada. Imagens podem ser danificadas a _m de ocultar informações e cabe à Computação Forense explorar metodologias para a reconstrução automática de tais imagens, já que o processo manual é muito laborioso. As contribuições desta tese são: (a) novo e eficaz detector de pontos de fuga, em uma única imagem, que possui maior acurácia do que os presentes na literatura e que foi desenvolvido para facilitar medições de altura em uma única imagem bidimensional; (b) pipeline para reconstrução tridimensional de impressões de calçados, a partir de fotografias tiradas do vestígio em diferentes ângulos, e sua validação em comparação aos métodos utilizados na prática atualmente; (c) novo método determinístico de reconstrução automática de imagens, a partir de uma coleção de pequenos fragmentos retangulares, baseado em programação quadrática e que fornece resultados com maior acurácia do que os propostos na literaturaAbstract: Crimes in our society, increasing in volume and sophistication, have determined the need for knowledge and use of scientific methods to their prevention and investigations, deserving significant attention from governments and researchers. The forensic investigation of a crime is a complex process that starts at the scene of the event and continues on the laboratory, providing the court, where the trial is conducted, with information and arguments needed to confirm the occurrence of the offense and to identify suspects. Investigators need technical support and knowledge to achieve efficient and effective results. This thesis presents three Computer Vision methods that can be applied in forensic investigations: one for photogrammetry, which allows measurement of objects' heights in images; a framework to the recovery of footwear impressions from crime scenes; and a method for image reconstruction from a collection of small unordered fragments. The process of obtaining measurements in images - photogrammetry - is a customary requirement in Forensic Science. In a trusted system, the estimated height of a person can be used to corroborate or refute pieces of evidence. In the second method, multiview stereo techniques are used to obtain a three-dimensional model, reconstructed from photographs taken from footwear impressions at the crime scene. In the third method, the need for reconstructing shredded images is explored. Photographs can be shredded in order to hide information and it is up to the field of Computer Forensics to explore methodologies for the automatic reconstruction of such images, since their manual assembling is very laborious. The contributions of this thesis are: (a) new effective vanishing point detector that achieves better accuracy than the previous methods in the literature and that was designed to facilitate the process of making measurements in single 2D image; (b) a new methodology for the recovery of 3D footwear impression, from images taken from the evidence at different angles, and its validation in comparison to methods currently used in practice (c) new deterministic method, based on quadratic programming, to reconstruct images from a collection of small rectangular fragments, providing more accurate results than other proposed methods in the literatureDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computaçã

A New Shape Descriptor Based on Tensor Scale

Tensor scale is a morphometric parameter that unifies the representation of local structure thickness, orientation, and anisotropy, which can be used in several computer vision and image processing tasks. In this paper, we exploit this concept for binary images and propose a shape descriptor that encodes region and contour properties in a very efficient way. Experimental results are provided, showing the effectiveness of the proposed descriptor, when compared to other relevant shape descriptors, with regard to their use in content-based image retrieval systems

A New Shape Descriptor Based on Tensor Scale

Tensor scale is a morphometric parameter that unifies the representation of local structure thickness, orientation, and anisotropy, which can be used in several computer vision and image processing tasks. In this paper, we exploit this concept for binary images and propose a shape descriptor that encodes region and contour properties in a very efficient way. Experimental results are provided, showing the effectiveness of the proposed descriptor, when compared to other relevant shape descriptors, with regard to their use in content-based image retrieval systems.Pages: 141-15