Processamento de Imagens Tensorial com técnica CP Programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código del libro: 799757

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Computación, Tecnología e ingeniería

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Sinopsis

Este estudo apresenta a aplicação da decomposição tensorial CP (Canoncial Polyadic) no contexto do processamento de imagens digitais, utilizando a linguagem de programação Python. A decomposição tensorial CP é uma técnica avançada que visa a decomposição de um tensor em uma soma de componentes, sendo amplamente utilizada para análise e modelagem de dados multidimensionais. No contexto de imagens, a técnica CP é particularmente útil para redução de dimensionalidade, compressão e extração de características, mantendo as informações essenciais da imagem. Neste trabalho, exploramos como a técnica CP pode ser empregada para decompor uma imagem RGB em componentes fundamentais, permitindo sua reconstrução com menor complexidade, mas mantendo suas características visuais principais. A implementação prática é realizada com o uso da biblioteca TensorLy, especializada em operações com tensores, e ilustrada por meio da decomposição e reconstrução de uma imagem 2D. O estudo também inclui a análise do erro relativo de reconstrução, demonstrando a eficácia da técnica na compressão de dados sem perda significativa de informação visual. Esta abordagem serve como uma introdução acessível ao uso de decomposições tensoriais no processamento de imagens, destacando o potencial da técnica CP para aplicações em visão computacional, compressão de imagens e análise de dados.

Características

Número de páginas 107
Edición 1 (2025)
Formato A5 (148x210)
Acabado Tapa blanda (con solapas)
Tipo de papel Estucado Mate 90g
Idioma Portugués

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Habla con el autor

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos. MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração, Segurança do Trabalho e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos. Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso. Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico. Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros. O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

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