Navegando por Autor "Cahuina, Edward Jorge Yuri Cayllahua"

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    Efficient algorithms for hierarchical graph-based segmentation relying on the Felzenszwalb-Huttenlocher dissimilarity.
    (2019) Cahuina, Edward Jorge Yuri Cayllahua; Cousty, Jean; Kenmochi, Yukiko; Araújo, Arnaldo de Albuquerque; Cámara Chávez, Guillermo; Guimarães, Silvio Jamil Ferzoli
    Hierarchical image segmentation provides a region-oriented scale-space, i.e. a set of image segmentations at different detail levels in which the segmentations at finer levels are nested with respect to those at coarser levels. However, most image segmentation algorithms, among which a graph-based image segmentation method relying on a region merging criterion was proposed by Felzenszwalb–Huttenlocher in 2004, do not lead to a hierarchy. In order to cope with a demand for hierarchical segmentation, Guimarães et al. proposed in 2012 a method for hierarchizing the popular Felzenszwalb–Huttenlocher method, without providing an algorithm to compute the proposed hierarchy. This paper is devoted to providing a series of algorithms to compute the result of this hierarchical graph-based image segmentation method efficiently, based mainly on two ideas: optimal dissimilarity measuring and incremental update of the hierarchical structure. Experiments show that, for an image of size 321 × 481 pixels, the most efficient algorithm produces the result in half a second whereas the most naive one requires more than 4 h.
  • Imagem de Miniatura
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    A new method for static video summarization using visual words and video temporal segmentation.
    (2013) Cahuina, Edward Jorge Yuri Cayllahua; Cámara Chávez, Guillermo
    Durante os últimos anos, uma demanda continua de informações de vídeo digital tem ocorrido. A criação de vídeo digital tem provocado um crescimento exponencial de conteúdo de vídeo digital. Para aumentar a usabilidade de grande volume de vídeos, muita pesquisa tem sido feita. A Sumarização Automática de Vídeos, em particular, tem sido proposta para explorar rapidamente grandes coleções de vídeo. Os resumos de vídeos têm sido utilizados de forma eficiente para indexar e conteúdos de vídeo de acesso. Para resumir qualquer tipo de vídeo, os pesquisadores têm usado as características visuais contidas nos quadros do vídeo. A fim de extrair essas características, diferentes técnicas têm utilizado descritores locais ou globais. No entanto, nenhuma avaliação extensa tem sido feita sobre a utilidade de ambos os tipos de descritores na sumarização automática de vídeos. Neste trabalho, realizamos uma ampla avaliação, a fim de alcançar uma posição mais forte sobre o desempenho de descritores locais na sumarização automática de vídeos. De acordo com nossos experimentos, nosso modelo proposto utilizando descritores locais e segmentação temporal de vídeos elabora resumos melhores do que os outros modelos que não. Nós também reconhecemos a importância marginal de informação de cor usada pelos descritores locais para produzir resumos de vídeo. Uma contribuição importante deste trabalho é propor um modelo simples, para sumarização de vídeo que pode produzir resumos de vídeo significativos e informativos.