Processamento de Imagens Tensorial com técnica TT Programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código do livro: 799760

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Informática, Engenharia E Tecnologia

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Sinopse

Este estudo apresenta a aplicação da decomposição tensorial Tensor Train (TT) no contexto do processamento de imagens digitais, utilizando a linguagem de programação Python. A decomposição tensorial TT é uma técnica avançada que visa representar um tensor de ordem elevada como uma sequência de tensores de menor dimensão (chamados "núcleos"), sendo amplamente utilizada para análise, modelagem e compressão de dados multidimensionais. No contexto de imagens, a técnica TT é particularmente útil para redução de dimensionalidade, compressão eficiente e extração de características, preservando as informações essenciais da imagem com menos parâmetros.

Neste trabalho, exploramos como a técnica TT pode ser empregada para decompor uma imagem RGB em núcleos fundamentais, permitindo sua reconstrução com menor complexidade computacional, 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 do tipo Tensor Train no processamento de imagens, destacando seu potencial para aplicações em visão computacional, compressão de imagens e análise de grandes volumes de dad

Características

Número de páginas 108
Edição 1 (2025)
Formato A5 (148x210)
Acabamento Brochura c/ orelha
Tipo de papel Estucado Mate 90g
Idioma Português

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Fale com o 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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