Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2002 |
| Autor(a) principal: |
Chávez, Guillermo Cámara |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062015-100207/
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Resumo: |
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. |
