Utilização de quantização vetorial para reconhecimento de edifícios em ambientes urbanos

Abstract

O reconhecimento de edifícios é essencial para uma variedade de aplicações. Devido à sua importância, este trabalho tem por objetivo analisar as taxas de reconhecimento de imagens de edifícios, para 40 classes e 30 imagens por classe, na escala de cor RGB, utilizando um sistema de reconhecimento baseado na técnica de Quantização Vetorial para compressão de imagens por meio do algoritmo LBG, variando a quantidade de centroides e treinos. Para a discussão dos resultados fez-se uma análise estatística descritiva e para a estatística inferencial utilizando o teste paramétrico da ANOVA, com post-hoc de Tukey, com o nível de significância de p ≤ 0,05. Os resultados alcançados obtiveram uma alta taxa de acerto, de 100%, quando trabalhado com 128 e 256 centroides. Não foi encontrado diferença significativa entre os treinos. Encontrou-se diferença significativa somente entre as taxas de reconhecimento processadas com 16 centroides e as demais quantidades de centroides.