A análise de texturas dinâmicas tem se apresentado como uma área de pesquisa crescente e em potencial nos últimos anos em visão computacional. As texturas dinâmicas são sequências de imagens de textura (i.e. vídeo) que representam objetos dinâmicos. Exemplos de texturas dinâmicas são: evolução de colônia de bactérias, crescimento de tecidos do corpo humano, escada rolante em movimento, cachoeiras, fumaça, processo de corrosão de metal, entre outros. Apesar de existirem pesquisas relacionadas com o tema e de resultados promissores, a maioria dos métodos da literatura possui limitações. Além disso, em muitos casos as texturas dinâmicas são resultado de fenômenos complexos, tornando a tarefa de caracterização um desafio ainda maior. Esse cenário requer o desenvolvimento de um paradigma de métodos baseados em complexidade. A complexidade pode ser compreendida como uma medida de irregularidade das texturas dinâmicas, permitindo medir a estrutura dos pixels e quantificar os aspectos espaciais e temporais. Neste contexto, o objetivo deste mestrado é estudar e desenvolver métodos para caracterização de texturas dinâmicas baseado em metodologias de complexidade advindas da área de sistemas complexos. Em particular, duas metodologias já utilizadas em problemas de visão computacional são consideradas: redes complexas e caminhada determinística parcialmente auto-repulsiva. A partir dessas metodologias, três métodos de caracterização de texturas dinâmicas foram desenvolvidos: (i) baseado em difusão em redes - (ii) baseado em caminhada determinística parcialmente auto-repulsiva - (iii) baseado em redes geradas por caminhada determinística parcialmente auto-repulsiva. Os métodos desenvolvidos foram aplicados em problemas de nanotecnologia e tráfego de veículos, apresentando resultados potenciais e contribuindo para o desenvolvimento de ambas áreas.

Dynamic texture analysis has been an area of research increasing and in potential in recent years in computer vision. Dynamic textures are sequences of texture images (i.e. video) that represent dynamic objects. Examples of dynamic textures are: evolution of the colony of bacteria, growth of body tissues, moving escalator, waterfalls, smoke, process of metal corrosion, among others. Although there are researches related to the topic and promising results, most literature methods have limitations. Moreover, in many cases the dynamic textures are the result of complex phenomena, making a characterization task even more challenging. This scenario requires the development of a paradigm of methods based on complexity. The complexity can be understood as a measure of irregularity of the dynamic textures, allowing to measure the structure of the pixels and to quantify the spatial and temporal aspects. In this context, this masters aims to study and develop methods for the characterization of dynamic textures based on methodologies of complexity from the area of complex systems. In particular, two methodologies already used in computer vision problems are considered: complex networks and deterministic walk partially self-repulsive. Based on these methodologies, three methods of characterization of dynamic textures were developed: (i) based on diffusion in networks - (ii) based on deterministic walk partially self-repulsive - (iii) based on networks generated by deterministic walk partially self-repulsive. The developed methods were applied in problems of nanotechnology and vehicle traffic, presenting potencial results and contribuing to the development of both areas.