Reconhecimento de Esboços de Formas Geométricas Contidas em ...

3.1 Reconhecimento de Formas 33possiblidade de integrar o reconhecimento de esboços e as interfaces de usuário vem setornando uma tendência nos sistemas modernos. Nesse sentido, o LADDER [35] ganhougrande destaque porque foi a primeira linguagem para descrição de formas. Ele podeser utilizado para descrever como formas e grupos de formas são desenhados, editados eexibidos, e também é o primeiro protótipo implementado que permite a criação automáticade uma interface, baseada em esboços, a partir da descrição deste domínio [37].Em [34] os criadores do LADDER, apresentam o GUILD, um sistema para gerarautomaticamente as interfaces de usuário a partir de descrições LADDER. Seu objetivoé permitir que professores criem sistemas de reconhecimento de esboços para seremutilizados em sala de aula.Outro sistema que trata do reconhecimento de esboços é o PaleoSketch [65].Neste sistema praticamente não existem restrições sobre a maneira como o usuário fazseu esboço. Cada traço (conjunto de pontos entre os eventos pendown-penup) feito pelousuário é classficado em uma das primitivas: linha, múltiplas-linhas, círculo, elipse, arco,curva, espiral e hélice.Em [76], o autor apresenta o método chamado Vertex Representation, que ébaseado na ténica do Chain Code. É um método que analisa a borda do objeto, porémarmazena apenas as alterações de direção.Em [8], os autores apresentam um método que utiliza a forma e a textura para oreconhecimento de imagens médicas. Ele realiza segmentação baseada na textura, ondecada textura distinta é representada por uma classe e os pixels da mesma classe constituemuma região de textura homogênea. As características que definem uma imagem sãoobtidas extraindo-se, de cada uma das regiões homogêneas, as seguintes medidas: o centroda massa da região, a massa da região, dispersão e a média e variância da região. Adesvantagem desse método é o custo elevado para a segmentação.O Biram [59], é um sistema que permite a recuperação de imagens por conteúdo.Suporta diversos algoritmos de extração de características e é focado em imagens médicas.A busca por imagens semelhantes é feita da seguinte forma: uma imagem fornecidacomo exemplo é processada por um dos algoritmos armazenados, gerando um descritor;em seguinda o descritor é comparado com outros descritores armazenados pelo sistema;durante essa compraração, é calculada a distância entre os descritores; os resultados são,então, ordenados pelo cálculo da distância de seus descritores.Em [67] é apresentada uma técnica para recuperar imagens por região, utilizandoinformações de cor, forma e localização. A imagem é dividida em regiões e, cada região,é indexada a partir das características extraídas da sua cor, forma e disposição dascaracterísticas.No trabalho apresentado em [12], saliências em um objeto são utilizadas parao reconhecimento e recuperação de imagens. A forma de um objeto é particionada em