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PRÉ-PROJETO DE PESQUISA DE MESTRADO
Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação - EEEC Leonardo Henrique Santos Mello Orientador: Profº Marcus Fraga

Processamento de Sinais Biológicos: Reconhecimento de padrões

Agosto, 2011.

PRÉ-PROJETO DE PESQUISA DE MESTRADO
Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação - EEEC

Nome: Leonardo Henrique Santos Mello Linha dePesquisa: Processamento de Sinais Biológicos Processamento de Sinais Biológicos: Reconhecimento de padrões

TÍTULO: Processamento de Sinais Biológicos:
Reconhecimento de padrões

INTRODUÇÃO
Os sistemas de visão biológicos representam a principal ferramenta dos seres humanos para exploração e descoberta de conhecimento do mundo real. Enquanto, analisar e reconhecer informações visuais parece trivialpara um ser humano, esta pode ser uma tarefa complexa quando executada por sistemas de visão artificial. O principal problema do processo computacional está relacionado à quantificação das informações visuais presentes nas imagens.

Por outro lado, superando este desafio, as técnicas de visão computacional têm alcançado excelentes resultados quando aplicadas nas mais diferentes áreas, algumasvezes superando os sistemas naturais. Dentro de um sistema de visão computacional, o processo de análise e extração de características é fundamental para a fase de classificação de padrões. O ato de reconhecer ou classificar formas é uma das tarefas mais importantes após a extração de características, além de ser um dos principais assuntos relacionados à análise de formas. A eficiência da fase declassificação está intimamente ligada à qualidade e potencialidade das características extraídas das imagens. Na literatura é possível encontrar uma infinidade de metodologias capazes de extrair informações de imagens, nos mais variados domínios. Entretanto, quando o domínio de imagens analisado são formas da natureza, a complexidade da tarefa de analisar e reconhecer padrões aumenta drasticamente. Esse fatoé justificado principalmente devido à variabilidade das formas presentes na natureza. A geometria fractal é um campo da matemática que tem como objetivo principal representar geometricamente formas da natureza. O comportamento fractal das estruturas da natureza pode ser quantificado através de sua dimensão fractal. Motivados por essa metodologia, diversos pesquisadores demonstraram como osconceitos da geometria fractal, mais especificamente, a dimensão fractal, na qual podem ser aplicadas para extração de características e reconhecimento de padrões em imagens digitais. Tais aplicações podem ser encontradas em diversos campos, como: neurologia, classificação de íris, taxonomia vegetal, diagnóstico de diabetes, análise da diversidade de vegetações, e diversos outras áreas de atuação. “Em suaessência, redes neurais tendem a trabalhar com os dados de uma forma inteiramente diferente que sistemas baseados em algoritmos ou conjuntos de regras. Enquanto que as redes neurais processam dados com base em transformações, a computação programada faz uso de algoritmos e regras. A experiência tem mostrado que essas duas abordagens de processamento da informação são complementares do ponto devista operacional, mas incompatíveis em termos conceituais.”. UNIVERSIDADE VEIGA DE ALMEIDA http://www.uva.br/mestrado

JUSTIFICATIVA
Diferente daquilo que podemos vir a acreditar, a Inteligência Artificial (IA) não está limitada a laboratórios de pesquisa e nem é uma função exclusiva de robôs. Na verdade, a IA não é algo tão “sobrenatural” como a maior parte das pessoas pensa. Pelo contrário, elaé até relativamente simples. Um dos ramos da Inteligência Artificial que, embora não seja encontrado com tanta freqüência em ambientes físicos ou estrutura pública, e sendo mais comum do que pensamos é o de Reconhecimento de Padrões. Temos exemplos disso todos os dias em nossos computadores, pois basicamente trata-se de um sistema capaz de organizar informações de acordo com determinados...
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