Cesar Lima José Francisco

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1 Cesar Lima José Francisco
Reconhecimento de Objetos Invariante sob Rotação, Translação e Escala Cesar Lima José Francisco

2 Roteiro Motivação Algoritmo Implementação Resultados Obtidos Conclusão
Pré-Processamento Reconhecimento Implementação Resultados Obtidos Conclusão Referências

3 Motivação Reconhecimento de padrões Grandes volumes de dados
Diferenças gráficas Ruído Problemas de obtenção

4 IOR Nem sempre tem-se os dados conforme necessita
Variações de tamanho e rotação são constantes Ruído muitas vezes é inerente ao processo aquisitivo Pouco custo computacional é desejável

5 Algoritmo Composto de duas etapas: Pré-Processamento Reconhecimento
Momento de Inercia Características Topográficas Reconhecimento Holographic Nearest-Neighbor (HNN)

6 Pré-Processamento Momento de Inércia
Rotação e Translação Extração das características para posterior classificação Conjunto de números reais Vetor descritor Momento Características Topográficas Flexibilidade do “input”

7 Pré-Processamento O Momento não caracteriza uma imagem
Uso de circunferências Concêntricos à centróide Propriedades dos pixels sob a circunferência Transições de intensidades 0  1 ou 1  0

8 Pré-Processamento Não caracteriza todas as letras
M e N têm valores muito próximos

9 Pré-Processamento Tamanho dos arcos da circunferência
Tamanhos diferentes Invariância quanto a estala Dividi-se pelo comprimento

10 Pré-Processamento Gera o Vetor Descritor Composto por 16 Elementos
Momento de Inércia Transições Direfenças dos arcos

11 Reconhecimento Holographics Nearest-Neighbor (HNN)
Recebe o vetor descritor como entrada Mapeamento do vetor em variáveis polares

12 IOR

13 Resultados

14 Conclusão

15 Referências

16 Cesar Lima José Francisco
Reconhecimento de Objetos Invariante sob Rotação, Translação e Escala Cesar Lima José Francisco