Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Segmentação Interativa
Processo de segmentação de imagem onde um usuário guia o algoritmo fornecendo indicações, como cliques ou traços, para refinar os resultados em tempo real.
Cliques Positivos e Negativos
Método de anotação onde o usuário clica nos pixels pertencentes ao objeto de interesse (positivos) e naqueles do plano de fundo (negativos) para restringir o modelo de segmentação.
Scribbles (Rabisco)
Anotações na forma de traços grosseiros desenhados pelo usuário em uma imagem para indicar as regiões de primeiro plano e de plano de fundo, servindo como restrições para o algoritmo.
Propagação de Sementes
Técnica onde pontos de partida (sementes) fornecidos pelo usuário são usados para propagar um rótulo de segmentação para pixels vizinhos de acordo com critérios de similaridade.
GrabCut
Algoritmo de segmentação interativa baseado em cortes de grafo (graph cuts) que utiliza um modelo de mistura de Gaussianas para modelar as cores de primeiro plano e de plano de fundo.
Segmentação por Crescimento de Regiões (Region Growing)
Método iterativo que parte de um ou mais pontos de partida (sementes) e adiciona os pixels vizinhos que satisfazem um critério de homogeneidade, frequentemente definido pelo usuário.
Watershed Interativo
Aplicação do algoritmo de watershed (linha divisória de águas) onde os marcadores, definindo as bacias hidrográficas, são colocados manualmente pelo usuário para controlar a super-segmentação.
Refinamento por Caixas Delimitadoras (Bounding Box Refinement)
Técnica onde o usuário desenha uma caixa delimitadora ao redor do objeto, e o algoritmo refina a segmentação dentro dessa caixa, frequentemente usada como uma primeira etapa rápida.
Deep Extreme Cut (DEXTR)
Método de segmentação interativa baseado em aprendizado profundo que utiliza quatro pontos extremos (superior, inferior, esquerdo, direito) do objeto para gerar uma segmentação precisa.
Fundamento da Aprendizagem Ativa (Active Learning)
Princípio segundo o qual o algoritmo identifica as zonas de incerteza e solicita a intervenção do utilizador apenas para essas regiões, otimizando assim o esforço de anotação.
Correção de Máscara
Processo iterativo onde o utilizador pode adicionar ou remover regiões de uma máscara de segmentação inicial, frequentemente através de cliques, para melhorar a precisão do resultado final.
Segmentação por Amostragem de Exemplos (Example-based Segmentation)
Abordagem onde o utilizador fornece exemplos de pixels pertencentes à classe alvo, e o algoritmo segmenta o resto da imagem encontrando pixels semelhantes de acordo com características como cor ou textura.
Função de Custo Ponderada pelo Utilizador
Em métodos de otimização, uma função de custo onde os termos relacionados às restrições do utilizador recebem um peso elevado, forçando a solução a respeitar estritamente as indicações fornecidas.
Resolução Multi-escala Interativa
Estratégia que realiza uma segmentação inicial numa versão de baixa resolução da imagem para rapidez de execução, e depois refina os resultados em resoluções superiores utilizando as mesmas restrições do utilizador.
Modelo de Aparência
Modelo estatístico (ex: mistura de Gaussianas, histograma) das características de cor ou textura de uma região, construído a partir das anotações do utilizador para guiar a segmentação.
Edição de Fronteira (Boundary Editing)
Ferramentas interativas especializadas que permitem ao utilizador manipular diretamente os contornos da máscara de segmentação, por exemplo, puxando/empurrando a fronteira ou adicionando pontos de controlo.