Ítem


Automated underwater object classification using optical imagery

This thesis addresses the problem of automated underwater optical image characterization. Remote underwater optical sensing allows the collection and storage of vast amounts of data for which manual classification may take months. Supervised automated classification of such datasets can save time and resources and can also enable extraction of valuableinformation related to marine and geological research

Aquesta tesi tracta el problema de la caracterització automàtica d’imatges òptiques submarines. L’adquisició automatitzada d’imatges submarines permet l’obtenció i emmagatzematge de grans quantitats de dades per les quals la classificació manual pot requerir mesos de feina. Una classificació automatitzada i supervisada d’aquestes dades suposa un estalvi significatiu de temps i recursos, així com permet l’extracció d’informació valuosa per a realitzar estudis marins i geològics. Pocs són els treballs en la bibliografia orientats a la resolució d’aquest problema. A més, aquests pocs treballs no són capaços d’obtenir resultats consistents quan s’apliquen sobre una mostra variada d’imatges òptiques subaquàtiques

Universitat de Girona

Director: Grácias, Nuno Ricardo Estrela
García Campos, Rafael
Altres contribucions: Universitat de Girona. Departament d’Arquitectura i Tecnologia de Computadors
Autor: Shihavuddin, A.S.M.
Resum: This thesis addresses the problem of automated underwater optical image characterization. Remote underwater optical sensing allows the collection and storage of vast amounts of data for which manual classification may take months. Supervised automated classification of such datasets can save time and resources and can also enable extraction of valuableinformation related to marine and geological research
Aquesta tesi tracta el problema de la caracterització automàtica d’imatges òptiques submarines. L’adquisició automatitzada d’imatges submarines permet l’obtenció i emmagatzematge de grans quantitats de dades per les quals la classificació manual pot requerir mesos de feina. Una classificació automatitzada i supervisada d’aquestes dades suposa un estalvi significatiu de temps i recursos, així com permet l’extracció d’informació valuosa per a realitzar estudis marins i geològics. Pocs són els treballs en la bibliografia orientats a la resolució d’aquest problema. A més, aquests pocs treballs no són capaços d’obtenir resultats consistents quan s’apliquen sobre una mostra variada d’imatges òptiques subaquàtiques
Accés al document: http://hdl.handle.net/2072/295122
Llenguatge: eng
Editor: Universitat de Girona
Drets: ADVERTIMENT. L’accés als continguts d’aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d’investigació i docència en els termes establerts a l’art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l’autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s’autoritza la seva reproducció o altres formes d’explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d’un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s’autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
Matèria: Tesis i dissertacions acadèmiques
Object classification
Classificació d’objectes
Clasificación de objetos
Optical imagery
Imatges òptiques
Imágenes ópticas
Benthic habitat
Bentos
Underwater
Submarí
Submarino
Thematic mapping
Mapatge temàtic
Mapeado temático
Classification framework
Marc de classificació
Marco de clasificación
62 - Enginyeria. Tecnologia
68 - Indústries, oficis i comerç d’articles acabats. Tecnologia cibernètica i automàtica
Títol: Automated underwater object classification using optical imagery
Tipus: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Repositori: Recercat

Matèries

Autors