| 1. Identity statement | ||||
| Reference Type | Report | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identifier | 8JMKD3MGP3W34R/3U2S9F5 | |||
| Repository | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.11.12.32 | |||
| Last Update | 2019:09.11.12.32.47 (UTC) simone | |||
| Metadata Repository | sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/09.11.12.32.47 | |||
| Metadata Last Update | 2022:07.08.20.07.36 (UTC) administrator | |||
| Citation Key | FuhrLimaCamp:2019:FrMaLe | |||
| Title | Framework de machine learning para busca de melhores parâmetros em algoritmos de restauração de imagens  | |||
| Year | 2019 | |||
| Access Date | 2024, May 16 | |||
| Type | RPQ | |||
| Number of Pages | 15 | |||
| Number of Files | 1 | |||
| Size | 753 KiB | |||
| 2. Context | ||||
| Author | 1 Fuhr, Gabriel Tobias 2 Lima, João Vicente Ferreira 3 Campos Velho, Haroldo Fraga de | |||
| Resume Identifier | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHC3 | |||
| Group | 1 2 3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Affiliation | 1 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) 2 Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Author e-Mail Address | 1 gtfuhr@inf.ufsm.br 2 jvlima@inf.ufsm.br 3 haroldo.camposvelho@inpe.br | |||
| Institution | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais | |||
| City | São José dos Campos | |||
| History (UTC) | 2019-09-11 12:33:21 :: simone :: -> 2019 2019-09-11 12:33:42 :: simone -> administrator :: 2019 2022-07-08 20:07:36 :: administrator -> simone :: 2019 | |||
| 3. Content and structure | ||||
| Is the master or a copy? | is the master | |||
| Content Stage | completed | |||
| Transferable | 1 | |||
| Keywords | machine learning algoritmos | |||
| Abstract | Uma das importantes atividades no ramo de pesquisa Aeroespacial é a de capturar imagens através de câmeras e sensores aerotransportados por aviões e satélites. Tais imagens podem ter alterações com incorporação de ruídos externos durante a sua captura. Procurando suavizar efeitos negativos causados pelos ruídos, o tratamento de imagens, ramo da Ciência da Computação, é utilizado para remover em parte os ruídos de imagens. Técnicas para restaurar as imagens, gerando imagens próximas à realidade, representam um avanço significativo para áreas que fazem uso de imagens que requerem nitidez e precisão. Destas áreas, destacam-se aplicações em astronomia, sensoriamento remoto, ciências dos materiais, ciências geofísicas, biologia e medicina, para citar algumas áreas, onde informações quantitativas precisas são importantes para ciência da área e desenvolvimento tecnológico. Também pode-se notar a importância da remoção de ruídos em algoritmos de posicionamento de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), onde a nitidez das imagens capturadas é crucial para garantir que o VANT conseguirá se localizar utilizando um banco de imagens georreferenciadas. São várias as técnicas utilizadas na restauração de imagens. De fato, inúmeros algoritmos de restauração de imagens já foram desenvolvidos e implementados. A implementação algorítmica consiste em codificar o método de restauração em específico em uma série de passos em linguagem computacional. O algoritmo deve receber como parâmetro a imagem a ser restaurada, algumas soluções algorítmicas apresentam mais parâmetros, como o Bayes-Shrink. Os parâmetros citados anteriormente, causam efeitos no resultado final da execução de uma restauração, por isso sua escolha deve ser feita de maneira a maximizar os resultados de uma correção de ruídos. Pensando nisso¸ utilizar-se-á técnicas de Machine Learning, área da computação onde dados são fornecidos ao computador para o mesmo gerar soluções ou insights sobre os dados, como forma de escolha desses parâmetros. Os dados seriam um banco de imagens originais e imagens alteradas por ruído (Imagens e histogramas) e um algoritmo a ser especificado pelo utilizador da plataforma. Com isso, a plataforma iria devolver um modelo de Machine Learning como um previsor de parâmetro ideal para uma dada imagem desconhecida e o algoritmo em questão. Fazendo com que a escolha do parâmetro deixe de ser um processo empírico da escolha do pesquisador, para ser uma escolha baseada em dados para maximizar a eficiência do algoritmo de restauração de imagens. | |||
| Area | COMP | |||
| Arrangement 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Framework de machine... | |||
| Arrangement 2 | urlib.net > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2019 > Framework de machine... | |||
| doc Directory Content | access | |||
| source Directory Content | there are no files | |||
| agreement Directory Content |
| |||
| 4. Conditions of access and use | ||||
| data URL | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3U2S9F5 | |||
| zipped data URL | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3U2S9F5 | |||
| Language | pt | |||
| Target File | GABRIEL TOBIAS.pdf | |||
| User Group | simone | |||
| Visibility | shown | |||
| Read Permission | allow from all | |||
| Update Permission | not transferred | |||
| 5. Allied materials | ||||
| Next Higher Units | 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP 8JMKD3MGPDW34P/478H8JH | |||
| Citing Item List | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.49.40 4 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 1 | |||
| Dissemination | BNDEPOSITOLEGAL | |||
| Host Collection | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notes | ||||
| Notes | Bolsa PIBIC/INPE/CNPq | |||
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| 7. Description control | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| update | ||||