Comparação das Técnicas de Extração de Características HOG e LBP para Deteção de Glaucoma em Retinografias
Resumo
A Organização Mundial da Saúde (OMS) considera o glaucoma como a doença ocular crônica que é a segunda maior causa de cegueira no mundo. Existem diversas técnicas de aprendizado de máquina que podem auxiliar na detecção do glaucoma. Neste artigo, avaliamos três combinações: dez diferentes canais de espaço de cores, dois extratores de características (HOG e LBP) com três diferentes parâmetros em cada e cinco diferentes algoritmos de aprendizado de máquina. Os melhores resultados na base de dados Drishti foram alcançados em 4 combinações diferentes, indicando que tanto o HOG quanto o LBP discriminam texturas, e que o classificador SVM, com kernel RBF ou linear, atingem acurácia de 88,23%.
Palavras-chave:
Glaucoma, aprendizado de máquina, extração de características
Referências
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Publicado
30/06/2020
Como Citar
JESUS, Rosana; KOMATI, Karin; SIMÕES, Sérgio Nery.
Comparação das Técnicas de Extração de Características HOG e LBP para Deteção de Glaucoma em Retinografias. In: ENCONTRO NACIONAL DE COMPUTAÇÃO DOS INSTITUTOS FEDERAIS (ENCOMPIF), 7. , 2020, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 77-84.
ISSN 2763-8766.
DOI: https://doi.org/10.5753/encompif.2020.11071.
