Extração de Características de Imagens

Vamos descobrir agora como trabalhar com imagens!

A extração de características de imagens é o processo de selecionar e extrair informações significativas, ou características, das imagens. Essas características podem ser baseadas em cor, textura, forma e aprendizado profundo.

Existem muitos métodos para a extração de características de imagens, mas aqui estão quatro técnicas comumente utilizadas:

1. Análise de componentes principais (PCA) - PCA é uma técnica de redução de dimensionalidade que é comumente usada para extração de características de imagens. Funciona encontrando os componentes principais dos dados, que são as direções nas quais os dados variam mais. Ao projetar os dados sobre esses componentes principais, os dados podem ser representados em um espaço de menor dimensão enquanto se preserva o máximo possível da variância.

2. Decomposição em modos empíricos (EMD) - é uma técnica de processamento de sinais que também pode ser usada para extração de características em imagens. EMD decompõe a imagem em um número finito de componentes chamados Funções de Modo Intrínseco (IMFs). Cada IMF representa uma escala diferente de variação na imagem, de detalhes finos a estruturas grosseiras. A decomposição assume que qualquer imagem pode ser representada como uma soma desses IMFs. Analisando a frequência e amplitude de cada IMF, características úteis podem ser extraídas dos dados da imagem, como bordas, texturas e padrões.

3. Redes neurais convolucionais (CNNs) - CNNs são um tipo de modelo de aprendizado profundo que tem sido muito bem-sucedido na extração de características de imagens. Eles aplicam uma série de filtros à imagem de entrada, extraindo várias características, como bordas, texturas e formas. Os filtros são aprendidos por meio de treinamento em um grande conjunto de dados, e os mapas de características resultantes podem ser usados para uma ampla gama de tarefas, como detecção e classificação de objetos.

4. Decomposição em valores singulares (SVD) - é uma técnica de fatoração de matrizes que também pode ser aplicada à extração de características em imagens. Ela decompõe a matriz da imagem em três matrizes: U, S e V. A matriz S contém os valores singulares da matriz de imagem original, que representam a importância de cada característica ou pixel na imagem. Selecionando as características mais importantes com base em seus valores singulares, a dimensionalidade da imagem pode ser reduzida enquanto se retém a maior parte da informação. Isso pode ser particularmente útil para reduzir ruído e redundância da imagem e comprimir os dados da imagem.