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Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação (2004)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: KIM, HAE YONG - EP
  • USP Schools: EP
  • Sigla do Departamento: PSI
  • Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FILTROS ELÉTRICOS DIGITAIS; CRIPTOLOGIA
  • Language: Português
  • Abstract: 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

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    EPBC31200012430FT-1997
    How to cite
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    • ABNT

      HAE, Yong Kim. Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação. 2004.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2004.
    • APA

      Hae, Y. K. (2004). Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Hae YK. Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação. 2004 ;
    • Vancouver

      Hae YK. Projeto de operadores pela aprendizagem, difusão anisotrópica e marca d'água de autenticação. 2004 ;