Descriptores De Forma Basados En Regiones: Mtodo MLEV

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Descriptores De Forma Basados En Regiones Método
MLEV

• Trabajo Realizado Por
• Javier Romay Yañez
• Jose Antonio Toribio Díaz

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Índice

• Qué es un descriptor de forma.
• Algunos ejemplos de descriptores de forma
  simples.
• Descriptor de forma MLEV (Multi-Layer
  EigenVectors).
• Presentación de la aplicación.
• Bibliografía.

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Qué Es Un Descriptor De Forma

• No es más que un conjunto de números que tratan
  de describir un objeto.
• Se usa para la identificación de objetos.
• Características generales
• Invariante a la rotación, escala y traslación.
• Buena exactitud en la recuperación.
• Poca memoria para almacenar el descriptor.
• Poco coste en la extracción del descriptor y en
  el cálculo de similitud.
• Que el sistema no se degrade drásticamente con el
  aumento de la base de datos de descriptores.
• Una representación jerárquica de su estructura.

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2. Ejemplos De Descriptores De Forma Simples

• Área Nº de píxeles del objeto.
• Perímetro Nº de píxeles frontera de la figura.
• Circunlaridad perímetro2/área.
• Rectangularidad área del objeto/ área de la caja

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3. Descriptor De Forma MLEV

• Subdivisión recursiva del objeto en base a sus
  autovectores.
• Extracción de los parámetros invariantes a la
  rotación, escala y traslación.
• Comparación entre descriptores.

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3.1. Proceso De Subdivisión.

• Calculamos el centro del objeto, llamado vector
  de localización mL

e1   e2
R2 R1 R3 R4

?
2. Calculamos la matriz de covarianza CL.

• Calculamos los
• autovalores ?1 y ?2 y autovectores e1 y e2.

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3.1. Proceso De Subdivisión.

• 4. El proceso se repite para cada una de las
  cuatro regiones R1, R2, R3 y R4

R6
R10
R9
R5
R7
R8
R12
R11
R17
R18
R14
R13
R20
R19
R15
R16
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3.2. Extracción De Parámetros Invariantes

• Relación entre autovalores.
• Ángulo normal.
• Centro.
• Densidad.

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3.2. Extracción De Parámetros Invariantes

• Relación entre autovalores
• La relación entre el autovalor menor y el
  autovalor mayor del nodo i

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3.2. Extracción De Parámetros Invariantes

• Ángulo Normal
• El ángulo entre el mayor autovector eb,i del
  nodo i y el mayor autovector eb,r del nodo raíz.

Nodo actual
?
Nodo raíz
?
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3.2. Extracción De Parámetros Invariantes

• 3. Centro
• La distancia entre el centro del nodo actual y
  el centro del nodo raíz, dividido por ?b,r

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3.2. Extracción De Parámetros Invariantes

• 4. Densidad
• La relación entre Ri, el área de la región de un
  nodo i, con Ti el área de su caja asociada.

R2
R1
R3
R4
T2
T1
T3
T4
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3.3. Comparación Entre Descriptores

• Los descriptores se representan como vectores.
  La distancia de semejanza entre dos descriptores
  q y s se define como

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5. Bibliografia

• Region-based shape descriptor invariant to
  rotation, scale and translation (Hae-Kwang Kim
  Jong Deuk Kim) www.elsevier.nl/locate/image
• Shape Description (Regions) de Bryan S. Morse