Trabalho recebeu o prêmio “Best Paper” na 23ª Conferência Internacional sobre Ciência Computacional e Suas Aplicações (ICCSA 2023), na Grécia.
Com o uso de inteligência artificial, pesquisadores do Instituto de Química (IQ) da Unesp, em Araraquara (SP), desenvolveram uma nova técnica para selecionar e segmentar alvos e objetos em fotos digitais.
O trabalho, realizado em parceria com alunos e docentes do Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE) e do Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT), recebeu o prêmio “Best Paper” na 23ª Conferência Internacional sobre Ciência Computacional e Suas Aplicações (ICCSA 2023), realizada na Grécia, em junho.
Aplicações da técnica
Segundo a professora do IQ Marilaine Colnago, uma das autoras do trabalho, a técnica desenvolvida tem diversas utilidades, sendo essencial em várias áreas que envolvem tratamento de imagens.
A docente explica que, além de aplicações de visão computacional, como detecção de objetos, ela pode fazer:
👨reconhecimento facial e identificação de padrões;
🩺em exames de imagem médica, pode identificar e delimitar regiões específicas de interesse, como órgãos, tumores ou lesões;
🌾na agricultura de precisão, onde se utilizam as imagens aéreas para identificar culturas, pode mapear áreas de cultivo e monitorar o crescimento das plantas.
Ainda de acordo com Marilaine, a segmentação de imagens é uma etapa de pré-processamento que antecede qualquer tipo de manipulação de imagens digitais, como fotos, exames de imagem, ou até mesmo imagens de sensoriamento remoto capturadas por satélite.
Se a pessoa quiser, por exemplo, detectar um ponto de interesse em determinada figura, classificar um conjunto de alvos, editar ou remover algum objeto, antes será preciso segmentar essas regiões específicas.
Diferencial da técnica
O diferencial do método da Unesp em relação a outros é a sua capacidade de fazer segmentações nas imagens de forma mais suave e precisa, identificando contornos exatos de objetos e pequenos detalhes nas bordas.
Isso é possível por conta do uso de técnicas avançadas de aprendizado profundo, uma vertente da inteligência artificial.
O trabalho também permite que a pessoa customize as edições de segmentação, oferecendo liberdade e flexibilidade para adaptar o recorte de alvos dentro das imagens conforme suas necessidades.
Prêmio Best Paper
A conferência ICCSA, que recebeu mais de mil trabalhos de 56 países e teve taxa de aceitação de apenas 30% na parte principal do evento, premiou a técnica brasileira com o “Best Paper”.
Os artigos submetidos passaram por uma revisão de pelo menos três especialistas, sendo avaliados com originalidade, relevância, solidez técnica e clareza da exposição.
A conferência discutiu novas questões, problemas complexos e encontrou soluções para moldar novas tendências na ciência computacional. O estudo pode ser acessado através do site da Springer.
Fonte: G1
