HQ feature: descritores de forma utilizando a curva de Hilbert

The similarity classification and retrieval based on shape descriptors are processes of great importance in pattern recognition and content-based shape retrieval tasks. The development of efficient shape descriptors is still a challenge. This work focuses on the development of new extractors to characterize shapes in 2D and 3D space using Hilbert space-filling curves and discrete wavelet transform decomposition. Several experiments are conducted using 2D and 3D silhouettes databases. The descriptors proposed are invariant under translation transformations and some experiments to assess the robustness on scale and rotation transformations and on occlusion, articulation and deformation effects were performed and obtained excellent results. A classificação e recuperação por similaridade baseadas em descritores de formas são processos de grande importância em tarefas de reconhecimento de padrões e recuperação de formas baseada em conteúdo. O desenvolvimento de descritores eficientes para caracterizar a forma ainda é um desafio. Este trabalho se concentra no desenvolvimento de novos extratores para caracterizar formas no espaço 2D e 3D usando curvas de preenchimento de espaço de Hilbert e decomposição da transformada discreta de wavelet. Diversos experimentos são realizados utilizando bases de dados de silhuetas 2D e 3D. Os descritores propostos são invariantes a transformações de translação e alguns experimentos para avaliar a robustez quanto a rotação, a escala, a oclusões, a articulações e a deformações foram realizados e obtiveram excelentes resultados. Mestre em Ciência da Computação