Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação (2004)
- Autor:
- Autor USP: KIM, HAE YONG - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PSI
- Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FILTROS ELÉTRICOS DIGITAIS; CRIPTOLOGIA
- Idioma: Português
- Resumo: Esta tese descreve as principais contribuições científicas do meu grupo de pesquisa após o meu doutoramento. Estas contribuições estão agrupadas em três capítulos. 1. Projeto de operadores pela aprendizagem: Tradicionalmente, um operador restrito à janela (W-operador), que desempenha uma determinada função no Processamento e Análise de Imagens, é projetada manualmente e esta tarefa pode ser tediosa. Um W-operador pode ser projetado automaticamente a partir das imagens amostras de entrada-saída por um processo de aprendizagem de máquina. Nesta tese, descrevemos o projeto automático de W-operadores "binária para binária" e "binária para níveis de cinza". Primeiro, descrevemos a aprendizagem provavelmente aproximadamente correta e a estimação estatística que constituem o embasamento teórico do projeto automático de W-operadores. Depois, analisamos os diferentes algoritmos de aprendizagem e propomos as adaptações neles para aumentar os seus desempenhos ao resolver os problemas tratados. Por fim, utilizamos as teorias e os algoritmos desenvolvidos para aumentar a resolução espacial das imagens binárias e meio-tom, e para efetuar o meio-tom inverso. 2. Difusão anisotrópica: A difusão anisotrópica é freqüentemente utilizada na segmentação de imagens, atenuação de ruídos e detecção de arestas. Esta tese descreve o uso da difusão anisotrópica em várias aplicações de Processamento e Análise de Imagens. Primeiro, descrevemos a teoria do espaço de escala linear (deonde se originou a difusão anisotrópica). Depois, descrevemos a difusão anisotrópica, incluindo uma versão baseada na estatística robusta. Mostramos, através de algumas aplicações, que a difusão anisotrópica robusta é superior ao tradicional em termos da qualidade da imagem filtrada. Descrevemos o melhoramento do algoritmo de reconstrução tomográfica máxima entropia usando a difusão anisotrópica robusta. ) Por fim, descrevemos o aperfeiçoamento do modelo linear geral (um processo para detectar as áreas ativadas do cérebro em imagens de ressonância magnética funcional) usando a difusão anisotrópica robusta. 3. Marcas d'água de autenticação: Uma marca d'água é um sinal portador de informação embutido numa imagem digital que pode ser extraída mais tarde para fazer alguma asserção sobre a imagem hospedeira. As marcas d'água digitais são normalmente classificadas em robustas e frágeis. Esta tese trata somente das marcas d'água frágeis, também chamadas de autenticação. Primeiro, descrevemos a assinatura digital, um conceito amplamente utilizado nas marcas de autenticação de chave pública. Em segundo lugar, descrevemos as principais marcas de autenticação para as imagens estáticas de tonalidade contínua: Yeung-Mintzer e Wong. Descrevemos os principais ataques contra estas marcas e os meios para se defender contra eles. Em terceiro lugar, descrevemos as marcas d'água de autenticação para as imagens binárias e meio-tom
- Imprenta:
- Data da defesa: 25.06.2004
-
ABNT
HAE, Yong Kim. Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação. 2004. Tese (Livre Docência) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2004. . Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Hae, Y. K. (2004). Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação (Tese (Livre Docência). Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Hae YK. Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação. 2004 ;[citado 2024 abr. 19 ] -
Vancouver
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