Casamento de padrões de pontos é um problema fundamental em reconhecimento de padrões. O objetivo é encontrar uma correspondência entre dois conjuntos de pontos, associados a características relevantes de objetos ou entidades, mapeando os pontos de um conjunto no outro. Este problema está associado a muitas aplicações, como por exemplo, reconhecimento de objetos baseado em modelos, imagens estéreo, registro de imagens, biometria, entre outros. Para encontrar um mapeamento, os objetos são codificados por representações abstratas, codificando as características relevantes consideradas na comparação entre pares de objetos. Neste trabalho, objetos são representados por grafos, codificando tanto as características `locais' quanto as relações espaciais entre estas características. A comparação entre objetos é guiada por uma formulação de atribuição quadrática, que é um problema NP-difícil. Para estimar uma solução, duas técnicas de casamento entre grafos são propostas: uma baseada em grafos auxiliares, chamados de grafos deformados; e outra baseada em representações `esparsas', campos aleatórios de Markov e propagação de crenças. Devido as suas respectivas limitações, as abordagens são adequadas para situações específicas, conforme mostrado neste documento. Resultados envolvendo as duas abordagens são ilustrados em quatro importantes aplicações: casamento de imagens de gel eletroforese 2D, segmentação interativa de imagens naturais, casamento de formas, e colorização assistida por computador.

Point set matching is a fundamental problem in pattern recognition. The goal is to match two sets of points, associated to relevant features of objects or entities, by finding a mapping, or a correspondence, from one set to another set of points. This issue arises in many applications, e.g. model-based object recognition, stereo matching, image registration, biometrics, among others. In order to find a mapping, the objects can be encoded by abstract representations, carrying relevant features which are taken into account to compare pairs of objects. In this work, graphs are adopted to represent the objects, encoding their `local' features and the spatial relations between these features. The comparison of two given objects is guided by a quadratic assignment formulation, which is NP-hard. In order to estimate the optimal solution, two approximations techniques, via graph matching, are proposed: one is based on auxiliary graphs, called deformed graphs; the other is based on `sparse' representations, Markov random fields and belief propagation. Due to their respective limitations, each approach is more suitable to each specific situation, as shown in this document. The quality of the two approaches is illustrated on four important applications: 2D electrophoresis gel matching, interactive natural image segmentation, shape matching, and computer-assisted colorization.