Redes

plicá-las no reconhecimento de faces. Recentemente tem crescido o interesse em redes complexas devido à aquisição de dados em larga escala, e com isso, o foco das pesquisas tem se transferido da análise de pequenas redes para a análise de redes com centenas ou milhões de componentes interligados [12]. Em diversas aplicações, como no reconhecimento de faces, o estudo da relação entre os componentes é mais interessante do que a análise de cada um deles individualmente, o que reforça a importância da utilização da teoria das redes complexas.
Essa teoria tem se tornada desafiadora e promissora, pois as redes complexas podem descrever matematicamente, combinando o formalismo da teoria dos grafos e a mecânica estatística, diferentes aplicações nas mais diversas áreas, como a visão computacional e reconhecimento de padrões.
Essas áreas possuem um amplo campo de pesquisa inexplorado a ser desenvolvido quanto à utilização das redes complexas, existindo poucos estudos relacionados à aplicação desses métodos, e mesmo quanto a sua validação quando aplicados em imagens.
Neste artigo é apresentada e avaliada uma nova metodologia para aplicação das redes complexas no reconhecimento de faces. Os experimentos foram realizados na classificação de 50 imagens de 10 diferentes indivíduos. Para isso, a imagem é representada através de uma rede complexa onde cada pixel representa um vértice e as arestas são inseridas de acordo com a dissimilaridade entre dois pixels. Em seguida, medidas são extraídas

dessa rede e utilizadas na classificação das faces com as redes neurais. Os resultados obtidos foram comparados com o método eigenfaces, tendo obtido resultados promissores.
O artigo está organizado como segue. A Seção 2 apresenta os trabalhos correlatos sobre técnicas de reconhecimento de faces e trabalhos aplicando as redes complexas em problemas de visão computacional e reconhecimento de padrões. Seção 3 introduz os conceitos e apresenta uma modelagem de imagens