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Reconhecimento de Esboços de Formas Geométricas Contidas em ...

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4.2 Baseada na região 45diferenciais (curvatura, torção e Curvatura Gaussiana). Invariantes geométricas e algébricassão úteis <strong>em</strong> contextos on<strong>de</strong> as bordas po<strong>de</strong>m ser representadas por linhas retas oucurvas algébricas. Caso contrário, invariantes diferenciais <strong>de</strong>v<strong>em</strong> ser utilizadas.4.2 Baseada na regiãoNos métodos baseados <strong>em</strong> região, todos os pixels <strong>de</strong>ntro da região ocupada pelaimag<strong>em</strong> são consi<strong>de</strong>rados durante o processo <strong>de</strong> representação da forma.4.2.1 Métodos GlobaisMétodos globais consi<strong>de</strong>ram a forma integralmente e sua representação é feitacom um vetor <strong>de</strong> características numérico que po<strong>de</strong> ser utilizado para <strong>de</strong>screver a forma.Estes métodos me<strong>de</strong>m a distribuição dos pixels <strong>de</strong>ntro da região ocupada pelaforma, diminuindo assim o efeito do ruído e suas variações.Geometric Moment InvariantsEm [42] foi publicado o primeiro trabalho sobre a utilização <strong>de</strong> Geométric MomentsInvariants (Momentos Geométricos Invariantes) para o reconhecimento <strong>de</strong> padrõesbidimensionais. Utilizando combinações não-lineares <strong>de</strong> momentos <strong>de</strong> baixa or<strong>de</strong>m, umconjunto <strong>de</strong> momentos invariantes também chamados <strong>de</strong> momentos geométricos, os quaispossu<strong>em</strong> as proprieda<strong>de</strong>s <strong>de</strong> ser<strong>em</strong> invariantes a translação, rotação e escala, po<strong>de</strong>m serrecuperados.O maior probl<strong>em</strong>a <strong>de</strong>ste método é que invariantes <strong>de</strong> or<strong>de</strong>m mais alta são difíceis<strong>de</strong> <strong>de</strong>rivar e exist<strong>em</strong> poucas invariantes <strong>de</strong>rivadas a partir <strong>de</strong> momentos <strong>de</strong> baixa or<strong>de</strong>m,não sendo suficient<strong>em</strong>ente precisos para <strong>de</strong>screver uma forma.Grid Based MethodDescritores <strong>de</strong> forma baseados <strong>em</strong> gra<strong>de</strong> foram propostos <strong>em</strong> [53]. Basicamente,um grid com um número <strong>de</strong>terminado <strong>de</strong> células é sobreposto à imag<strong>em</strong> e percorrido daesquerda para direita e <strong>de</strong> cima para baixo. O resultado é um bitmap. As células cobertaspela forma receb<strong>em</strong> valor 1 (um) e as <strong>de</strong>mais valor 0 (zero). A forma po<strong>de</strong>, então, serrepresentada com um vetor <strong>de</strong> características binário. Para medir a similarida<strong>de</strong> entreduas formas po<strong>de</strong>mos utilizar as técnicas <strong>de</strong> Binary Hamming distance ou block distance.Para tratar a translação, rotação e a escala, a forma primeiro é normalizada antes <strong>de</strong> serlida. A forma é redimensionada <strong>de</strong>ntro <strong>de</strong> um retângulo <strong>de</strong> tamanho fixo, <strong>de</strong>slocada para ocanto superior esquerdo <strong>de</strong>ste retângulo e rotacionada <strong>de</strong> forma que o eixo maior da formafique na horizontal. Figuras espelhadas e invertidas <strong>de</strong>v<strong>em</strong> ser tratadas separadamente.

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