Reconhecimento de Padrões
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Equipe:Hugo Santiago
HeitorRafael Amorim
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Reconhecimento de PadrõesAs técnicas de RP são usadas para classificar
ou descrever padrões ou objetos através de um conjunto de propriedades ou características.
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Reconhecimento de Padrões
O reconhecimento de padrões é uma habilidade extremamente desenvolvida nos seres humanos e em alguns animais. O ser humano é hábil em reconhecer rostos, vozes, caligrafias e, até mesmo, estados de humor de pessoas conhecidas.
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PadrãoO que é um padrão?
Entidade à qual se pode dar um nome. Ex: sinal de voz; rosto humano; imagem;…
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Padrão
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Objetivos de RPAtribuir um padrão a um conjunto desconhecido de classes de padrões (clustering) .
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Objetivos de RPIdentificar um padrão como membro de um conjunto conhecido de classes(classificação)
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Exemplos de problemas de reconhecimento depadrões:
Ex1: identificação de um suspeito criminal através das impressões digitais.Ex2: identificação de circuitos impressos defeituosos.Ex3: OCRs (Optical Character Recognition) – reconhecimento de caracteres.· Após 40 anos de investigação nesta área, o reconhecimento omnifonte é aindaum objetivo e não uma realidade.
Ex4: reconhecimento de palavras e escrita cursiva. (IMP: uso de informação de contexto)
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Para quê usar técnicas /sistemas de reconhecimento de padrões?Um decisor humano pode recorrer a sistemas
de RP1.De forma interativa, para restringir a sua
atenção a um conjunto de casos selecionados pelo sistema;
2.Automatizar completamente o processo de tomada de decisão, sem necessidade de intervenção humana.
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Aplicações de RP
Historicamente: reconhecimento de caracteres; classificação de células de sangue.
Durante os últimos 40 anos esta metodologia tem sido aplicada em áreas diversas:
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Aplicações de RP– Reconhecimento automático e contagem de partículas
de matéria descritas através do tamanho e forma (células, bactérias, viroses, pós), assistindo os cientistas em disciplinas como a bioquímica, microbiologia, física, metalurgia.
– Técnicas de RP revolucionaram o processamento de dados de satélite proporcionando informação sobre condições do solo, tipos de vegetação, características térmicas, padrões meteorológicos, topografia de terrenos,
– Aplicações de sucesso no mercado: OCRs, leitores de impressões digitais, reconhecedores de palavras isoladas, …
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Categorização de áreas de aplicação:Processamento de documentos.
Reconhecimento de caracteres impressos ou escritos.
Exemplos:– máquinas de leitura para cegos;– leitores de códigos de barras;– introdução automática de texto em
documentos de processamento de texto;– análise de documentos financeiros;– compreensão de linguagem natural;
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Categorização de áreas de aplicação:Automação industrial. Inspeção e
montagem/configuração de objetos complexos. Ex:
– inspeção de circuitos impressos;– inspeção de partes de máquinas;– processamento de imagem;– visão por computador;
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Categorização de áreas de aplicação:Detecção remota (Remote sensing).
Observação do planeta através de sensores em satélites ou aviões. Ex:
– previsão da evolução de culturas;– planeamento de uso de terras;– monitorização ambiental;– meteorologia;– exploração mineira;– mapas topográficos;
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Categorização de áreas de aplicação:Medicina e biologia. Processamento de
diversos sinais e imagens médicas. Ex:– contagem de células no sangue;– detecção de tumores em imagens de Raios-X;– caracterização de tecidos usando ultra-sons;– análise de imagens de cromossomas;– interpretação de eletrocardiogramas;– diagnóstico médico;
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Categorização de áreas de aplicação:Identificação de pessoas. Restrição de acesso
em instalações de segurança. Ex:– reconhecimento de voz;– identificação de impressões digitais;– reconhecimento de rostos;
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Categorização de áreas de aplicação:Aplicações científicas. Ex:– interpretação de ondas sísmicas para
previsão de terremotos;– análise de composição molecular através de
imagens de microscópio eletrónico;
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Categorização de áreas de aplicação:Aplicações na agricultura. Ex:– direcionamento de equipamento;– inspeção de produtos;– ordenação e empacotamento de produtos;
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Exemplos de Problemas
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Relacionamento com outras áreas
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Estrutura típica de um sistema dereconhecimento de padrões
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Fase de Aprendizagem - Treino
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Fase de Reconhecimento - Operação
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Exemplo de um sistema de OCR
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Medições -> Características
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Espaço de Características