Pádua, Flávio Luis CardealNunes, Cristiano Fraga Guimarães2026-10-272023-08-31https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/3176Neste trabalho são propostos dois métodos descritores, intitulados como MF-Net (Multispectral Features Network) e SORIF (Scale-Orientation Robust Infrared Features), projetados para realizar a descrição de características locais no problema da correspondência entre imagens provenientes do espectro visível (VIS) e do espectro infravermelho (IV). As imagens do espectro infravermelho são fundamentais na área de Visão Computacional, uma vez que possibilitam a extração de informações adicionais ao espectro visível. Neste cenário, um dos desafios mais relevantes relacionados à descrição de características locais reside na falta de uma relação previsível entre os valores de intensidade dos pixels das imagens capturadas das diferentes faixas do espectro eletromagnético. O primeiro método, MF-Net, emprega uma abordagem baseada em aprendizagem profunda, inspirada no recente sucesso de abordagens baseadas em aprendizado de máquina em várias aplicações. Este método incorpora uma nova camada de aprendizagem profunda para lidar com relações não-monotônicas nos valores de intensidade das imagens. Comparativamente a outros métodos baseados em aprendizagem profunda, o método descritor MF-Net demonstrou superior eficácia em termos de precisão e maior eficiência em tempo de processamento para treinamento da rede. O segundo método descritor deste trabalho, SORIF, foi desenvolvido para suprir uma lacuna na literatura sobre a descrição de características locais, em que os métodos descritores baseados em modelagem manual apresentavam limitações ao lidar com variações geométricas em imagens VIS/IV. Uma estratégia adotada por este método consistiu na introdução de uma etapa para calcular a orientação de parte da imagem a ser descrita. Adicionalmente, provou ser eficaz em certas variações geométricas, como na rotação das imagens, o que é extremamente útil em aplicações práticas. Ambos os métodos foram avaliados em um processo de correspondência de características locais de imagens, por meio das medidas de desempenho de precisão e revocação. Os experimentos foram conduzidos por meio da utilização de bases de dados amplamente reconhecidas na literatura e disponíveis publicamente, que incluem pares de imagens obtidas do espectro visível e do espectro infravermelho. Em suma, os progressos possibilitados pelos métodos descritores apresentados neste trabalho representam avanços na descrição de características locais em imagens VIS/IV para aplicação no problema da correspondência entre imagens.ptTese2026-10-27Imagem multiespectral – TesesReconhecimento de padrões – TesesImagens infravermelhas – TesesProcessamento de imagem – Teses