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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2002.tde-23062015-100207
Documento
Autor
Nome completo
Guillermo Cámara Chávez
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2002
Orientador
Banca examinadora
Liang, Zhao (Presidente)
Ling, Lee Luan
Romero, Roseli Aparecida Francelin
Título em português
Sistema celular evolutivo para reconhecimento de padrão invariante
Palavras-chave em português
Não disponível
Resumo em português
O reconhecimento de padrões tem provocado um grande interesse nas últimas décadas. Como consequência, numerosas aplicações foram desenvolvidas. Entre as mais importantes podem-se citar as seguintes: ajuda ao diagnóstico médico, análise automática de sinais, inspeção automática de produtos industriais, sistemas de vigilância automática, busca automática de informação digitalizada, etc. A complexidade de um sistema de reconhecimento de padrões é alta, devido ao fato de que padrões reais se apresentam com grande variedade, sofrendo transformações e deformações não-lineares. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema celular evolutivo, para reconhecimento de padrões invariantes à rotação, baseado em mecanismos fundamentais de Autómatos Celulares, os quais foram usados com sucesso para modelagem e simulação de problemas complexos. O modelo proposto neste trabalho extrai eficientemente características globais invariantes à rotação de padrões, a partir das interações locais das células.
Título em inglês
Evolutionary cellular system for invariant pattern recognition
Palavras-chave em inglês
Not available
Resumo em inglês
Pattern recognition has provoked a great interest in the last decades. As a consequence, numerous engineering applications have been developed, such as medicai diagnosis aiding, automatic signal analysis, industrial inspection, automatic monitoring systems, automatic digital information searching, etc. The complexity of a pattern recognition system is high because real patterns present in fornis of large extent of varieties, suffering from linear transformations even nonlinear deformations. The objective of this work is to develop a evolutive cellular system for rotational invariant pattern recognition based on the fundamental mechanism of cellular automata, which has been successfully used to model and simulate complex problems. The proposed model extracts efficiently global features invariant to pattern rotation by local interactions among cellulars.
 
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Data de Publicação
2015-06-23
 
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