Duas abordagens para casamento de padrões de pontos usando relações espaciais e casamento entre grafos [thesis]

Alexandre Noma
Agradecimentos Primeiramente, meus sinceros agradecimentos ao professor Roberto Marcondes Cesar Junior, pela oportunidade, confiança, dedicação, paciência e compreensão. Ao professor Luís Augusto Consularo, pelo suporte e pela disponibilização do código fonte do seu programa de segmentação interativa de imagens, proporcionando o ponto de partida para as implementações dos algoritmos deste trabalho. Ao professor Alvaro Pardo, pela dedicação, agilidade e inteligência, tendo um especial destaque
more » ... especial destaque em promover um trabalho em equipe, sendo o principal responsável pelas nossas primeiras contribuições concretas em congresso e em revista. Ao professor Luiz Velho, por fonecer uma aplicação inteligente e divertida para as nossas contribuições. Aos professores e funcionários do IME-USP, especialmente aos meus orientadores de mestrado, Cris e Coelho, e aos funcionários da seção de pós-graduação e do audio-visual. A todos os colegas, especialmente do laboratório da Rede Vision do IME-USP, pela amizade e ajuda. Dentre eles, não posso deixar de mencionar DavidJr, M.Oikawa, Jesús, A fapesp pelo apoio financeiro. Finalmente, sou eternamente grato aos meus pais, irmãos, familiares, e especialmentè a minha esposa. Esta teseé integralmente dedicada a eles. Resumo Casamento de padrões de pontosé um problema fundamental em reconhecimento de padrões. O objetivoé encontrar uma correspondência entre dois conjuntos de pontos, associados a características relevantes de objetos ou entidades, mapeando os pontos de um conjunto no outro. Este problema está associado a muitas aplicações, como por exemplo, reconhecimento de objetos baseado em modelos, imagens estéreo, registro de imagens, biometria, entre outros. Para encontrar um mapeamento, os objetos são codificados por representações abstratas, codificando as características relevantes consideradas na comparação entre pares de objetos. Neste trabalho, objetos são representados por grafos, codificando tanto as características 'locais' quanto as relações espaciais entre estas características. A comparação entre objetosé guiada por uma formulação de atribuição quadrática, queé um problema NP-difícil. Para estimar uma solução, duas técnicas de casamento entre grafos são propostas: uma baseada em grafos auxiliares, chamados de grafos deformados; e outra baseada em representações 'esparsas', campos aleatórios de Markov e propagação de crenças. Devido as suas respectivas limitações, as abordagens são adequadas para situações específicas, conforme mostrado neste documento. Resultados envolvendo as duas abordagens são ilustrados em quatro importantes aplicações: casamento de imagens de gel eletroforese 2D, segmentação interativa de imagens naturais, casamento de formas, e colorização assistida por computador. Abstract Point set matching is a fundamental problem in pattern recognition. The goal is to match two sets of points, associated to relevant features of objects or entities, by finding a mapping, or a correspondence, from one set to another set of points. This issue arises in many applications, e.g. model-based object recognition, stereo matching, image registration, biometrics, among others. In order to find a mapping, the objects can be encoded by abstract representations, carrying relevant features which are taken into account to compare pairs of objects. In this work, graphs are adopted to represent the objects, encoding their 'local' features and the spatial relations between these features. The comparison of two given objects is guided by a quadratic assignment formulation, which is NP-hard. In order to estimate the optimal solution, two approximations techniques, via graph matching, are proposed: one is based on auxiliary graphs, called deformed graphs; the other is based on 'sparse' representations, Markov random fields and belief propagation. Due to their respective limitations, each approach is more suitable to each specific situation, as shown in this document. The quality of the two approaches is illustrated on four important applications: 2D electrophoresis gel matching, interactive natural image segmentation, shape matching, and computer-assisted colorization.
doi:10.11606/t.45.2010.tde-15072010-104140 fatcat:tx73ov7i7rcvfn4uaodmzhxsxe