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Item Revendo o problema da detecção de retas através dos olhos da aranha.(2009-06-15) Costa, Felipe Miney Gonçalves daVisão é um processo que envolve uma grande quantidade de informações, as quais precisam ser otimizadas de alguma forma para propiciar um processamento eficiente. Grande parte das informações visuais estão contidas nos contornos de uma imagem e uma grande redução no volume dos dados pode ser conseguida com a análise dos contornos. Além dos contornos, a detecção de segmentos de reta é o próximo passo na compressão das informações visuais. A detecção de retas ocorre no sistema visual humano, e também no de outros seres vivos. Entre os invertebrados terrestres, o melhor sistema de visão é o das aranhas da família Salticidae e este apresenta características que facilitam a detecção de retas. Este trabalho propõe um novo método de detecção de retas, baseado no sistema visual das aranhas saltadoras, que aborda este problema através de um enfoque inédito, por otimização. O método realiza a busca por retas através de janelas lineares. Para isso, a detecção de retas será feita em um espaço de parâmetros, com a utilização do algoritmo de maximização de funções \"Downhill Simplex\". O método desenvolvido leva em consideração a natureza discreta da imagem e do espaço de parâmetros utilizado, e este trabalho inclui um estudo detalhado destes espaços discretos. O método incorpora, para lidar adequadamente com as peculiaridades do problema, características como \"Simulated Annealing\" e largura adaptativa. O desempenho do método depende de um conjunto de parâmetros cujo comportamento é de difícil previsão, e a escolha de um conjunto foi realizada através de um algoritmo genético. O trabalho envolve também a construção de um protótipo para a realização de testes utilizando o método desenvolvido. Os resultados foram analisados quanto a precisão na detecção de retas, ao tempo de processamento e a movimentação das janelas lineares, relacionada aos esforços na busca por retas.Item Uma proposta de estruturação e integração de processamento de cores em sistemas artificiais de visão.(2009-02-04) Moreira, JanderEsta tese descreve uma abordagem para a utilização da informação de cores no sistema de visão artificial com inspiração biológica denominada Cyvis-1. Considerando-se que grande parte da literatura sobre segmentação de imagens se refere a imagens em níveis de cinza, informações cromáticas na segmentação permanecem uma área que ainda deve ser mais bem explorada e para a qual se direcionou o interesse da presente pesquisa. Neste trabalho, o subsistema de cor do Cyvis-1 é definido, mantendo-se o vínculo com os princípios que inspiram o sistema de visão como um todo: hierarquia, modularidade, especialização do processamento, integração em vários níveis, representação efetiva da informação visual e integração com conhecimento de nível alto. O subsistema de cor se insere neste escopo, propondo uma técnica para segmentação de imagens coloridas baseada em mapas auto-organizáveis para a classificação dos pontos da imagem. A segmentação incorpora a determinação do número de classes sem supervisão, tornando o processo mais independente de intervenção humana. Por este processo de segmentação, são produzidos mapas das regiões encontradas e um mapa de bordas, derivado das regiões. Uma segunda proposta do trabalho é um estudo comparativo do desempenho de técnicas de segmentação por bordas. A comparação é feita em relação a um mapa de bordas de referência e o comportamento de várias técnicas é analisado segundo um conjunto de atributos locais baseados em contrastes de intensidade e cor. Derivada desta comparação, propõe-se também uma combinação para a geração de um mapa de bordas a partir da seleção das técnicas segundo seus desempenhos locais. Finalmente, integrando os aspectos anteriores, é proposta urna estruturação do módulo de cor, adicionalmente com a aquisição de imagens, a análise de formas e o reconhecimento de objetos poliédricos. Há, neste contexto, a integração ao módulo de estéreo, que proporciona o cálculo de dados tridimensionais, essenciais para o reconhecimento dos objetos. Para cada parte deste trabalho são propostas formas de avaliação para a validação dos resultados, demonstrando e caracterizando a eficiência e as limitações de cada uma.Item Técnicas de mineração de dados para análise de imagens(2009-01-19) Consularo, Luís AugustoImagens codificadas por matrizes de intensidade são tipicamente representadas por grande quantidade de dados. Embora existam inúmeras abordagens para análise de imagens, o conhecimento sobre problemas específicos é raramente considerado. Este trabalho trata sobre problemas de análises de imagens cujas soluções dependem do conhecimento sobre os dados envolvidos na aplicação específica. Para isso, utiliza técnicas de mineração de dados para modelar as respostas humanas obtidas de experimentos psicofísicos. Dois problemas de análise de imagens são apresentados: (1) a análise de formas e (2) a análise pictórica. No primeiro problema (1), formas de neurônios da retina (neurônios ganglionares de gato) são segmentadas e seus contornos submetidos a uma calibração dos parâmetros de curvatura considerando a segmentação manual de um especialista. Outros descritores, tais como esqueletos multi-escalas são explorados para eventual uso e avaliação da abordagem. No segundo problema (2), a análise pictórica de imagens de home-pages serve para avaliar critérios estéticos a partir de medidas de complexidade, contraste e textura. O sistema generaliza as respostas por um experimento psicofísico realizados com humanos. Os resultados objetivos com as duas abordagens revelaram-se promissores, surpreendentes e com ampla aplicabilidade.Item Tecnologia para o reconhecimento do formato de objetos tri-dimensionais.(2009-04-17) Gonzaga, AdilsonApresentamos neste trabalho o desenvolvimento de um método para o reconhecimento do Formato de Objetos Tri-dimensionais. Os sistemas tradicionais de Visão Computacional empregam imagens bi-dimensionais obtidos através de câmeras de TV, ricas em detalhes necessários a visão humana. Estes detalhes em grande parte das aplicações industriais de Robôs são supérfluos. Os algoritmos tradicionais de classificação consomem portanto muito tempo no processamento deste excesso de informação. Para este trabalho, desenvolvemos um sistema dedicado para reconhecimento que utiliza um feixe de Laser defletido sobre um objeto e a digitalização da Luminância em cada ponto de sua superfície. A intensidade luminosa refletida e proporcional a distância do ponto ao observador. É, portanto, possível determinar parâmetros que classifiquem cada objeto. A inclinação de cada face de um poliedro, o comportamento de suas fronteiras e também a existência de arestas internas, são as características adotadas. Estas características são então rotuladas, permitindo que o programa de classificação busque em um \"banco de conhecimento\" previamente estabelecido, a descrição dos objetos. Uma mesa giratória permite a rotação do modele fornecendo novas vistas ao observador, determinando sua classificação. Todo o sistema é controlado por um microcomputador cujo programa reconhece em tempo real o objeto em observação. Para o protótipo construído, utilizamos um Laser de HeNe sendo a recepção do raio refletido realizada por um fototransistor. Os objetos reconhecíveis pelo programa são poliedros regulares simples, compondo o seguinte conjunto: 1 prisma de base triangular, 1 cubo, 1 pirâmide de base triangular, 1 pirâmide de base retangular. O tratamento matemático empregado visa a comprovação da tecnologia proposta, podendo, na continuação de trabalhos futuros, ser efetivamente estendido a diversos outros objetos como, por exemplo, os de superfícies curvas.