Métodos de agrupamento : uma abordagem comparativa com aplicação em segmentação de imagens de profundidade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1998
Autor(a) principal: Celinski, Tatiana Montes
Orientador(a): Bellon, Olga Regina Pereira
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/25087
Resumo: Orientador: Olga R. P. Bellon
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaBellon, Olga Regina PereiraCelinski, Tatiana Montes2024-03-21T18:29:40Z2024-03-21T18:29:40Z1998https://hdl.handle.net/1884/25087Orientador: Olga R. P. BellonDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em InformáticaResumo: Este trabalho apresenta um estudo comparativo sobre métodos de agrupamento, incluindo diferentes abordagens para segmentação de conjuntos de dados que utilizam métodos de agrupamento. As abordagens são baseadas nas duas técnicas de agrupamento mais populares, agrupamento particional e agrupamento hierárquico, e vêm introduzir heurísticas que, de alguma forma, levem à obtenção de um melhor resultado para o agrupamento. A partir das implementações de diversos métodos de agrupamento, este trabalho introduz uma nova heurística para a segmentação de imagens de profundidade por agrupamento, com o objetivo de melhorar o resultado da segmentação obtendo uma partição melhor para o agrupamento. A abordagem desenvolvida é baseada na extração de informações, para inicialização dos algoritmos de agrupamento, a partir de uma pré-segmentação da imagem usando deteção de bordas.Abstract: This research presents a comparative study on clustering methods including different approaches for the segmentation of data sets which use clustering methods. The approaches are based on the two more popular clustering techniques - partitional clustering and hierarchical clustering - and introduce heuristics which, to a certain extent, lead to the achievement of a better result in clustering. Beginning with the implementation of several clustering methods, this study introduces a new heuristic to segment range images for clustering, with the aim of improving the result of segmentation in order to obtain a better partition for the clustering. The approach is based on the extraction of information for initialising clustering algorithms, starting by applying edge detection to obtain a pre-segmented image.142f. : il. ; 30cm.application/pdfDisponível em formato digitalProcessamento de imagensSistemas imageadoresParticionamentoAlgorítmosCiência da ComputaçãoMétodos de agrupamento : uma abordagem comparativa com aplicação em segmentação de imagens de profundidadeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALD - CELINSKI, TATIANA MONTES.pdfapplication/pdf6541729https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25087/1/D%20-%20CELINSKI%2c%20TATIANA%20MONTES.pdf0157db45fe34edad231e7537ad565149MD51open accessTEXTD - CELINSKI, TATIANA MONTES.pdf.txtExtracted Texttext/plain205633https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25087/2/D%20-%20CELINSKI%2c%20TATIANA%20MONTES.pdf.txtcb479de2ac4333e532be4d70c2a1c016MD52open accessTHUMBNAILD - CELINSKI, TATIANA MONTES.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1231https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25087/3/D%20-%20CELINSKI%2c%20TATIANA%20MONTES.pdf.jpg914bcfcf3ddf60c8c63dc77b5b692b82MD53open access1884/250872024-03-21 15:29:41.057open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/25087Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-03-21T18:29:41Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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