Reconhecimento de padrões em imagens por descritores de forma / Pattern recognition in images via shape descriptors

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2011

RESUMO

A idéia de capacitar uma máquina a reconhecer o ambiente em que atua tem motivado pesquisadores a investir esforços no estudo do mais complexo dos sentidos humanos, a visão. A visão é, antes de tudo, uma tarefa de representação e processamento de informações, sendo portanto adequada ao tratamento computacional. Visto que ainda não se possuem métodos que tenham resultados equivalentes ao que seria obtido com um usuário humano, tem-se estudado intensamente a utilização de feições para um melhor aproveitamento de seu potencial. Dentre estas feições, a forma de um objeto proporciona um poderoso indício de sua identidade e funcionalidade, podendo ser utilizada para seu reconhecimento. Isso distingue a forma de outras feições visuais elementares, como a cor, o movimento ou a textura, que, apesar de igualmente importantes, normalmente não revelam a identidade de um objeto. Assim sendo, a possibilidade de avaliar a robustez e a estabilidade de técnicas alternativas para a representação de forma é vital para prever o desempenho de cada técnica na presença de alguma incerteza ou discrepância. Neste trabalho, alguns descritores de forma descritos na literatura foram implementados e utilizados em estudos de caso para avaliar sua eficácia. Estes estudos de caso foram realizados utilizando-se caracteres, todavia, com finalidades bastante distintas. O primeiro estudo de caso é voltado para aplicações como a robótica móvel, com reconhecimento de comandos localizados no ambiente por parte do robô. Já o estudo de caso principal está direcionado para aplicações de reconhecimento de placas de automóveis, que poderia tanto ser utilizado para monitoramento e controle do fluxo de trânsito, quanto para controle de infrações. Muitas aplicações, incluindo aquelas que envolvem a recuperação e indexação de objetos visuais, são apropriadas para a utilização de feições de forma. Outra característica importante do presente trabalho é a de realçar que a seleção de um bom descritor reduz o esforço necessário na etapa de classificação, o qual é computacionalmente elevado.

ASSUNTO(S)

reconhecimento : padroes shape descriptors redes neurais pattern recognition in images classificacao : imagem neural classifiers statistical classifiers

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