Uma ontologia de representação para conhecimento visual em Petrografia Sedimentar Universidade Federal do Rio Grande do Sul Instituto de Informática Programa de Pós-Graduação em Computação Plano de Estudo e Pesquisa (PEP) Orientando: Carlos Eduardo Santin Orientadora: Profa. Dra. Mara Abel

Introdução Domínios imagísticos utilizam percepção visual para realização de inferências Reconhecimento de objetos e raciocínio baseado em busca Análise de imagens médicas Análise de imagens de rochas Importância da identificação de relações entre objetos de uma imagem

Objetivo Definição de uma ontologia de representação baseada em construtos capazes de suportar descrições simbólicas de imagens Utilizar esta ontologia para estabelecer relações espaço-visuais entre objetos em uma imagem Prover suporte para futura implantação de mecanismos de raciocínio

Relações Espaço-Visuais Objetos Identificados Triângulo Retângulo Topologia: Triângulo externamente conectado ao retângulo; Orientação: Triângulo localizado ao norte do retângulo

Relações Topológicas Relações binárias preservadas mesmo quando o objeto é deformado Não trata posicionamento e forma 1 2 1 2 3 4 4 3

Representação de Topologia Modelo RCC-8 (Region Connection Calculus) Relação Representação Gráfica DC (X,Y) EC (X,Y) EQ (X,Y) PO (X,Y)

Representação de Topologia Modelo RCC-8 (Region Connection Calculus) Relação Representação Gráfica TPP (X,Y) TPP-1 (X,Y) NTPP (X,Y) NTPP-1 (X,Y)

Representação de Topologia G-Map (Generalized Map) Representação de darts Conexão através de involutions Representa segmento de reta, superfície e volume

Representação de Topologia G-Map (Generalized Map)

Petrografia Sedimentar Relações entre constituintes em uma rocha são mais significativas do que a identificação composicional desses constituintes na avaliação da qualidade de reservatórios de petróleo Relações indicam os processos físico-químicos que afetam a porosidade e permeabilidade de uma rocha

Petrografia Sedimentar Compactação Química

Petrografia Sedimentar Preenchendo poro intergranular

Resultados Esperados Definição de uma ontologia de representação Representação topológica dos objetos Descrição simbólica da imagem Inferência de relações paragenéticas

Metodologia de Trabalho Aquisição de conhecimento Definição de ontologia de representação Modelagem das relações topológicas Mapeamento da topologia e demais informações para uma descrição simbólica Inferência de relações paragenéticas

Processo de Inferência Relação Paragenética: O1 preenchendo poro intergranular Segmentação Manual Inferência Extração de Relações Topológicas Relações RCC-8 EC(O1,O2) EC(O1,O3) EC(O1,O4) EC(O1,O5) NTPP-1(O1,O6) O1 externamento conectado a objetos côncavos-convexos e contendo objetos côncavos-convexos O1 O2 O3 O4 O5 O6 Descrição Simbólica

Cronograma Atividade Dez Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Aquisição do conhecimento e seleção de relações paragenéticas Definição de ontologia de representação Representação de relações topológicas Implementação e validação da implementação Trabalho Individual Elaboração de Artigo Apresentação Semana Acadêmica Entrega dos exemplares à banca

Uma ontologia de representação para conhecimento visual em Petrografia Sedimentar Universidade Federal do Rio Grande do Sul Instituto de Informática Programa de Pós-Graduação em Computação Plano de Estudo e Pesquisa (PEP) Orientando: Carlos Eduardo Santin Orientadora: Profa. Dra. Mara Abel

Referências HUDELOT, C. Towards a Cognitive Vision Platform for Semantic Image Interpretation; Application to the Recognition of Biological Organisms. 2005 – Université de Nice, Sophia Antipolis. LIENHARDT, P. Topological models for boundary representation: a comparison with n-dimensional generalized maps. Computer-Aided Design, v. 23, p. 59-82, 1991. RANDELL, D.A.; CUI, Z.; COHN, A. A Spatial Logic Based on Regions and Connection. In: Third International Conference on Knowledge Representation and Reasoning, 1992, San Mateo, California. Morgan Kaufmann, p. 165-176.