Automated Image Classification

Clasificación de Imagens

A classificação de imagens é um processo usado para organizar e categorizar imagens baseadas em suas características visuais. Ele envolve quebrar uma imagem em partes menores chamadas de "segmentos", que são então analisados individualmente para determinar quais classes elas pertencem. Essa técnica é comumente utilizada nas áreas de reconhecimento óptico de caractéres (OCR), detecção de defeitos em produtos, avaliação da qualidade dos alimentos e na área de segurança pública para identificação de veículos ou indivíduos suspeitos.

Segmentação de Imagens

A segmentação de imagens é o primeiro passo na classificação automatizada das imagens. Ela consiste em dividir a imagem original em vários segmentos de forma a facilitar sua divisão, que pode ser feita por meio de diversos algoritmos como Histograma Otsu, Média de Vizinhos, Algoritmo K-means, entre outros métodos.

Histograma Otsu

O histograma Otsu é um dos mais famosos métodos usados para segmentação de imagens. Ele opera dividindo uma imagem em dois componentes binários, ou seja, um componente escuro e outro claro. O histograma é então analisado para encontrar o valor de intensidade que separa os dois componentes com maior probabilidade de separação. Esse valor é chamado de Treshold e representa a fronteira entre as regiões de comprimento maior e menor de intensidades.

Média de Vizinhos

A média de vizinhos é um algoritmo simples utilizado para segmentação de imagens. Também conhecido como Clustering pelo seu resultado final de grupos distintos, esse algoritmo funciona através da medida de similaridade entre pixel semelhantes.

Desvio de Caminho Mínimo

O caminho mínimo é um método de clusterização baseado no mínimum da curva de Binder na curva ROC. Este método funciona identificando exemplares positivos em um espaço hiperdimensional e classifica-los em classes diferentes baseadas na proximidade relativa ao contorno do caminho mínimo.

Algoritmos Inteligentes

Alguns algoritmos inteligentes aspiram aprender os padrões dos segmentos e controlar sua inclusão em escala real dentro da imagem original. Os seguintes são exemplos de algoritmos baseados em inteligência artificial:"

• Algoritmo K-means: este algoritmo busca minimizar a soma de quadrados dos pontos fora do centroide para cada classe. É considerado alternativo ao algoritmo de cúmulos, pois utiliza como medida do centroide o centroide mais próximo, como por exemplo, o algoritmo hierárquico DBSCAN.

Aplicação

A classificação automatizada de imagens é amplamente utilizada em várias áreas, principalmente na área de processamento de dados, onde a automatização de processamento de documentos é fundamental. Outros campos relevantes que utiliza essa tecnologia incluem:

• Produto de consumo: detectores de defeitos e condição do produto para garantir o máximo de segurança e satisfação do cliente.
• Qualidade dos alimentos: detecção e análise de defeitos visuais em produtos agrícolas e industrializados.
• Segurança pública: identificação de veículos e indivíduos suspeitos, como parte do processo de reconhecimento de pessoas.
• Sistemas de classificação automática de OCR: automatização do processamento de documentos, como cartas, formulários e outros documentos contendo informações relevantes para o empreendedor.

Em resumo, a classificação automatizada de imagens é uma tecnologia poderosa que tem a capacidade de resolver problemas complexos e problemas de orientação na área de processamento de dados. Ao dividir uma imagem em segmentos e analisar-los individualmente, essa técnica possui uma ampla gama de aplicações e pode ser utilizada em diferentes áreas de forma eficaz para facilitar tarefas complexas e oferecer resultados precisos e confiáveis.