Projetos de Pesquisa 

1. Uma Arquitetura Neural Integrada para Extração e Reconhecimento de Padrões

Resumo  

Este trabalho investiga uma arquitetura de redes neurais hierárquicas para localização e reconhecimento de padrões presentes numa imagem, sem restrições de dimensões e posicionamento dentro da retina. Todos os estágios de processamento: localização, focalização da atenção, mudança do foco de atenção, normalização e reconhecimento dos padrões são realizados por redes neurais. 

 

 

2. RAM-Radial  – Um modelo de Generalização para as Redes Sem-Peso

Resumo 

Este projeto investiga um modelo de neurônios sem-peso que apresenta generalização intrínseca na sua computação. O modelo pode ser visto como uma evolução natural das propostas RAM, PLN, MPLN e GSN no sentido de fazer uso de informações contidas nas proximidades do conteúdo endereçado. Em termos de Processamento de Imagens e classificação de dados, a rede RAM-Radial representa uma generalização mais eficiente que a técnica da n-tupla. 

 

 

3. PROVOZ: Produção, Identificação e Reconhecimento de Voz

Resumo

O processo de comunicação via voz entre homem e máquina tem sido objeto de estudo de pesquisadores há mais de 4 décadas. Apesar deste enorme esforço, vários problemas ainda estão sem uma solução eficiente, principalmente no que diz respeito ao reconhecimento de voz. A tecnologia não é suficientemente robusta para possibilitar a implementação de um sistema que possa entender um discurso sobre qualquer assunto por qualquer locutor e em qualquer ambiente. 

Um dos aspectos que dificultam as pesquisas em processamento de voz é a sua  natureza interdisciplinar e a falta de ferramentas apropriadas . Por mais simples que seja o problema a ser resolvido, sempre existem etapas que envolvem Processamento de Sinais, Acústica, Reconhecimento de Padrões, Fonética e Ciência da Computação. 

 

 

4. FACE - Um Ambiente de Montagem e Reconhecimento de Face

Resumo 

Este projeto visa implementar um ambiente para montagem e reconhecimento de retrato falado. Diversas técnicas de Processamento de Imagens, Engenharia de Software e Redes Neurais são utilizadas para viabilizar tal projeto. Uma face é dividida em cinco partes que correspondem às características de entrada para o sistema de montagem e reconhecimento, o retrato falado pode ser reconhecido a partir de uma ou mais características. 

 

 

5. Reconhecimento de Manuscritos On-Line

Resumo 

Este projeto define e implementa um ambiente computacional inteligente para reconhecer manuscritos. O manuscrito pode ser qualquer movimento feito em uma mesa digitalizadora, porém o caso de interesse é assinatura, que é capturada, rastreada e codificada na forma de uma seqüência  de movimentos primitivos. Estes movimentos são utilizados para treinar e verificar a  adequabilidade do ambiente de reconhecimento on-line. A motivação para esse sistema é encontrada nas planilhas eletrônicas (pen-based systems) e automação bancária. 

 

 

6. Reconhecimento de Manuscrito Off-Line 

Resumo 

Este projeto trata do problema de reconhecimento off-line de manuscritos, porém o caso de interesse é assinatura. O projeto investiga técnicas de aquisição, segmentação, extração de características e classificação de assinaturas. A análise comparativa das técnicas desde a aquisição até o reconhecimento e a proposta de novos algoritmos têm uma importância de destaque, uma vez que o problema de reconhecimento off-line de assinaturas exige alto nível de precisão. Os processos de automação bancária e de escritório demandam soluções a nível de reconhecimento de caracteres e manuscritos, para que sejam viabilizados, em sua plenitude. 

 

 

7. Uma Abordagem Morfológica para Reconhecimento de Objetos Estelares

Resumo 

A imensa gama de  projetos de observação do universo implica na aquisição de uma grande coleção de dados. Dentre os inúmeros interesses em trabalhos que utilizam os diversos tipos de imagens astronômicas, a discriminação estrela/galáxia é um tópico bastante difundido atualmente, agregando muitos grupos de pesquisa e profissionais da área. Muitas destas pesquisas utilizam, inclusive, redes neurais como classificadores. Nem todos os objetos astronômicos hoje detectáveis pelos instrumentos existentes encontram-se devidamente catalogados. Com o avanço da precisão dos instrumentos de observação e registro nas últimas décadas, muitos objetos estão surgindo nas imagens capturadas sem que se possa proceder com a imediata identificação e catalogação. 

Para que os resultados destes trabalhos sejam confiáveis, faz-se necessário observar o grau de completude e corretude do catálogo utilizado para a análise e conclusões. Tais parâmetros dependem não só da seleção da imagem considerando apenas a precisão e a procedência (implicando diretamente na confiabilidade do instrumento de coleta), mas também da confiabilidade do classificador utilizado. Sendo assim, ferramentas de análise adequadas necessitam ser desenvolvidas para extrair as informações físicas relevantes a partir dos dados coletados. 

A questão principal no reconhecimento de imagens estelares é se o sucesso de um classificador pode ser aumentado parametrizando-se a imagem de uma forma apropriada. Este trabalho tem como proposta responder a esta questão através de uma abordagem original baseada em Morfologia Matemática para o reconhecimento de objetos estelares. 

 

 

8. Técnicas de Extração e Reconhecimento de Padrões em Imagens de Radar

Resumo 

O projeto proposto consiste no desenvolvimento de um Sistema para Extração e Reconhecimento de Padrões. Este ambiente será particularizado na aplicação de tratamento de imagens de radar, fornecendo-se a especificação de um ambiente voltado para a segurança da navegação e para o controle de tráfego aeronaval. Este projeto pretende continuar um trabalho iniciado com em conjunto com a Marinha do Brasil, cujo objetivo principal era a concepção de um Sistema de Aquisição, Processamento e Reconhecimento de Imagens de Radar. 

A motivação para este trabalho é inicialmente encontrada nas necessidades da Marinha do Brasil que, de 1985 a 1994, capacitou, projetou, implementou e instalou em seus navios (em particular no porta-aviões Minas Gerais), em conjunto com empresas nacionais, uma primeira versão de um Sistema de Controle Tático. Este sistema, empregado para vigilância, defesa e controle de tráfego aéreo, conquanto possa ser considerado bastante bem sucedido em suas ambições, revela necessidades essenciais de aprimoramento. O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento de um sistema de processamento de imagens que possa, baseado na utilização de avançados métodos e dispositivos computacionais, dar apoio ao processo de manipulação e sobretudo interpretação de imagens de radar. Este sistema será empregado particularmente em tarefas de controle tático e no auxílio à verificação de regras de segurança da navegação. 

As pesquisas a serem desenvolvidas na execução do projeto envolverão estudos principalmente nas áreas de Redes Neurais Artificiais, Processamento de Imagens, Reconhecimento de Padrões e Inteligência Computacional como um todo. Os modelos e métodos científicos propostos resultantes destes estudos contribuirão para a solução (ou para o avanço na solução) de diversos problemas fundamentais ainda não resolvidos nestas áreas. Com relação ao aspecto tecnológico, o projeto também propiciará a elaboração de um ambiente computacional eficiente que integra todas as fases envolvidas no processamento automatizado de imagens de radar, desde a fase inicial de aquisição de imagens até o processo final da tomada de decisões. Um dos benefícios gerados com a implantação deste sistema consiste em tornar o processo de monitoramento do ambiente em que o mesmo está inserido menos dependente da experiência, sensibilidade e do nível de atenção dos operadores humanos, este último especialmente susceptível a flutuações decorrentes dos estados de cansaço e estresse. 

Atualmente, a aquisição de imagens dos radares pulsado que são empregados a bordo dos navios da Marinha é realizada somente com o propósito de apresentação da imagem bruta ao operador, não sendo considerada nenhuma etapa de processamento das mesmas, a menos de um filtro para redução de ruído. 

De posse de imagens de radar, o operador, apoiado por cartas náuticas impressas e papel e pelo conhecimento da posição do próprio navio (onde a antena do radar está instalada), tenta discriminar alvos realizando, então, ele mesmo a etapa de Reconhecimento e Interpretação de Padrões. O sistema oferece hoje um apoio limitado ao acompanhamento automatizado de alvos (apontados como tais pelo operador), desde que a relação sinal/ruído na vizinhança de sua ocorrência seja suficientemente satisfatória. Como resultado desta atividade é produzida uma tabela de acompanhamento de alvos a qual armazena informações estimadas sobre posição e velocidade de cada alvo. 

O operador, novamente baseado no seu próprio conhecimento, realiza a última etapa de processamento antes da tomada decisões: a análise tática. Considerando simultaneamente a situação geográfica, situação climática (ventos e correntes marítimas, principalmente), a presença de alvos e sua altitude no plano ao longo do tempo, além de informações logísticas variadas, ele aplica uma série de regras para verificação da segurança de navegação, tanto de sua própria como de outras plataformas sob seu controle (aeronaves por exemplo). Esta avaliação pode ser complexa se consideradas as características ofensivas de cada alvo. 

 

 

9. Investigação de Técnicas Automáticas de Extração de Características Aplicadas a Verificação OFF-LINE de Assinaturas 

Resumo 

O avanço tecnológico vem proporcionando à comunidade científica a possibilidade de realizar tarefas até então difíceis ou, em alguns casos, impossíveis de serem realizadas. Juntamente com o avanço da tecnologia, novas áreas vão surgindo e se destacando. Um exemplo é a área de Processamento de Imagens aliada à Inteligência Artificial para o reconhecimento de padrões. 

Dentre os diversos tipos de padrões existentes, alguns se destacam mais como assinaturas, impressões digitais e faces. As assinaturas são um caso particular de manuscritos , muitas vezes com pouca ou quase nenhuma legibilidade, mas que podem ser identificadas pelo fato de que quando assinam, as pessoas sempre deixam, consciente ou inconscientemente,  características próprias. A importância de se trabalhar com verificação de assinaturas reside no fato de que, ainda hoje, as assinaturas são a forma mais comum de identificação pessoal e, portanto, muito utilizada em instituições como bancos e cartórios. 

O objetivo de um Sistema de Verificação de Assinaturas – SVA é, dada uma assinatura qualquer e uma possível identidade do seu autor, fornecer um parecer a respeito da veracidade da informação, ou seja, se a assinatura é ou não daquele autor com um certo grau de confiança. Na criação de um sistema de verificação de assinaturas, é necessária a abordagem de 5 etapas básicas: criação da base de dados, pré-processamento, extração de características e verificação. Neste trabalho, estará sendo dada maior ênfase à etapa de extração de características e, para as outras etapas, serão utilizadas abordagens que já foram utilizadas em outros trabalhos cujos ambientes de processamento são bastante semelhantes. 

Em situações reais, em que as pessoas são postas a assinar, existem diversos aspectos peculiares a cada situação. A maioria destes aspectos vem sendo investigada por pesquisadores da área em todo o mundo, porém, quando pensando em uma aplicação global, que tenha diversas finalidades (ex: um sistema único onde bancos, cartórios, lojas, financiadoras e outras possam utilizar o mesmo sistema e a mesma base de dados), um outro aspecto que deve ser investigado.  Este aspecto é referente a diferença de tamanho entre assinaturas a serem verificadas de um mesmo autor. Uma assinatura de um cartão de crédito, por exemplo, tem um tamanho bastante diferente de uma assinatura em um contrato qualquer. 

Desta forma, mesmo sendo assinaturas de um único autor, algumas características extraídas podem sofrer variações que acabam prejudicando o processo de verificação. O quanto estas variações influenciam o processo de verificação, quais as características que sofrem mais e menos variações e como adaptar as técnicas existentes para tais situações, estarão sendo investigados neste trabalho. 

 

 

10. Investigação de uma Arquitetura para Gerenciamento de Documentos 

Resumo 

O ambiente foi dividido em dois módulos: Especificação e Extração. No módulo de Especificação, o usuário informa a estrutura do documento. Esse módulo é responsável por capturar informações físicas, semânticas e relativas ao processamento do  documento. Essas informações serão usadas pelo módulo de Extração para o processamento de um lote de documentos da mesma classe do documento especificado. 

O módulo de Extração possui duas fases principais: Geração do Lote de Documento e Reconhecimento. A primeira fase realiza as tarefas de aquisição, indexação e armazenagem das imagens dos documentos. A fase de Reconhecimento faz uso das informações do módulo de Especificação para pré-processar, extrair características e reconhecer os campos de cada documento do lote. 

Adicionalmente, o ambiente oferece a possibilidade de correção de eventuais erros causados pelo classificador, várias formas de visualizar o resultado do reconhecimento, além de permitir a reconstrução do documento através de uma referência cruzada com as informações do módulo de Especificação. 

O protótipo implementado possui um núcleo de técnicas que demonstra o funcionamento dos módulos de Especificação e Extração. Os experimentos realizados, usando o protótipo, mostraram a viabilidade desse trabalho. 

 

 

11. Investigação de uma Plataforma Computacional para Identificação de DNA 

Resumo 

O principal objetivo desse trabalho é desenvolvimento de uma metodologia para o pré-processamento e reconhecimento de seqüências do DNA composta de quatro fases. A primeira fase é responsável pela aquisição de fragmentos da seqüência de DNA a partir de um filme gerado por um método de seqüenciamento de DNA. A segunda fase  realiza a montagem dos fragmentos da cadeia de DNA capturada. A fase subsequente  determina e extrai, os pontos de real interesse da seqüência do DNA – os genes. A última fase é responsável pela determinação de um percentual, o qual dirá a chance do DNA ser realmente da pessoa em questão.