Uma abordagem de visão computacional para análise e classificação automatizada de dados de imagem microestrutural

A representação da imagem ‘saco de características visuais’ foi aplicada para criar assinaturas microestruturais genéricas que podem ser usadas para encontrar automaticamente relacionamentos em grandes e diversos conjuntos de dados de imagem microestrutural. Usando essa representação, uma máquina de vetores de suporte (SVM) foi treinada para classificar microestruturas em um dos sete grupos com mais de 80% de precisão em validação cruzada de 5 dobras. Além disso, o saco de características visuais foi implementado como base para um mecanismo de busca visual que determina as melhores correspondências para uma imagem de consulta em um banco de dados de microestruturas. Essas novas aplicações demonstram o potencial e as limitações dos conceitos de visão computacional na ciência microestrutural.