Uma biblioteca em C++ e Python para métricas de distância baseadas em estatística

Abstract

Neste artigo, propomos uma biblioteca que implementa as unções de distância de Mahalanobis, de Mahalanobis polinomial, e de Bhattacharyya para auxiliar no desenvolvimento de aplicações de visão computacional. Neste artigo, apresentamos a importância dessas distâncias no contexto da área de visão computacional, e atestamos a falta de ferramentas para o uso dessas distâncias em aplicações de visão computacional através de uma revisão sistemática de literatura. Desenvolvemos a biblioteca nas linguagens de programação C++ e Python, usando a biblioteca OpenCV como base por ser a biblioteca mais mencionada para ambas as linguagens escolhidas de acordo com a revisão de literatura realizada. Realizamos simples experimentos para demonstrar que as possibilidades de uso da biblioteca estão de acordo com o que é esperado.

In this paper, we propose a library that implements the Mahalanobis distance, the polynomial Mahalanobis distance, and the Bhattacharyya distance to aid in the development of computer vision applications. We present the importance of these distances in the context of the field of computer vision, and we attest the lack of tools for the use of these distances in computer vision applications through a systematic literature review, concluding that the library is necessary to complement the attested lack of tools. We developed the library in the C++ and Python programming languages, using the OpenCV library as a basis, due to the fact that it was the most mentioned library for both languages according to the conducted literature review. We perform a few simple experiments to demonstrate that possibilities of use of this library are in accord of what is expected.