Essencialmente, os erros de ângulo de segmentos digitalizados apresentam um caráter local, em relação à análise de erros em comprimento, que é mais global, pois esta apresenta maior nível de informação sobre as formas. Com efeito, caso de uma retitude relativa possa ser garantida pelos algoritmos de segmentação, o classificador pode se concentrar em avaliar a distribuição ou arranjo das unidades de segmento relativamente à geometria da forma no seu aspecto global. Assim, neste caso, a classificação seria menos complexa do que se tivesse de realizar análises de retitude (YOU; FU, 1979). Em conseqüência da pouca dificuldade em alterar as ações adaptativas, a pesquisa e aprimoramentos da etapa de classificação tende a ser bem simplificada. Isso facilita, por exemplo, ajustar o comportamento do classificador para se adequar às necessidades dos algoritmos de segmentação.
Desta maneira, tornam-se viáveis as aplicações em Reconhecimento Sintático de Pa- drões, associadas a descritores de forma de baixa sofisticação, baseados na teoria dos autômatos finitos e utilizando o conceito de segmentos digitalizados adaptativos, ca- racterizadas por flexibilidade e não-estocástica.
O autômato finito adaptativo pode reconhecer linguagens definidas como uma compo- sição de duas ou mais linguagens, possibilitando que apenas um único autômato possa executar a classificação de um conjunto de formas pré-definidas, em que seus estados finais estejam relacionados com as formas a serem reconhecidas.
Os estudos de caso consideraram formas básicas. Uma extensão imediata em Reco- nhecimento Sintático de Padrões é o reconhecimento de formas complexas pela seg- mentação de arcos digitais em segmentos digitalizados.
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CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste capítulo apresenta-se um panorama geral do trabalho, descrevendo-se as contri- buições, um resumo dos resultados obtidos e sugestões de trabalhos futuros.
7.1 Sumário geral
Existe uma infinidade de trabalhos sobre segmentos digitalizados, com vários referen- ciados por esta pesquisa e com breve resumo na Figura 7.1. Entretanto, iniciados em 1970 pela conjectura de Freeman, até hoje os resultados obtidos apresentam restrições quando relacionados a cenários sujeitos a influências espúrias. Tanto que a tese que in- troduziu a geometria discreta aritmética por Reveillès (1991) é aplicada na atualidade em abordagens que visam sanar tais restrições. Na Figura 7.1, após a conjectura de Freeman, houve um surto de pesquisas de métodos sintáticos, que se reduziu a partir da década de 90. Certamente isso ocorreu devido ao poder computacional requerido para a análise sintática de segmentos digitalizados, comentado por Brons (1974), invia- bilizando a aplicação de formalismo simples como o do autômato finito e influenciando na redução de trabalhos baseadas em autômatos na literatura, mesmo na atualidade. Por outro lado, a partir da tese “Contribuições à Metodologia de Construção de Compi- ladores” por Neto (1993), todo um acervo de recursos tecnológicos em adaptatividade foi estruturado, permitindo, além de outras vantagens, obter um sensível incremento em poder computacional das soluções ao se integrar uma camada adaptativa a forma- lismos não adaptativos por meio dessa tecnologia. Todavia, salvo melhor juízo, esse acervo não tem sido aplicado em domínios críticos ou sujeitos a influências espúrias. Dentre as principais razões desse fato destaca-se a carência de pesquisas sobre técnicas de recuperação de erros relacionadas aos domínios mencionados.
Partindo-se de um modelo não-adaptativo fundamentado na propriedade da corda, e de aplicações guiadas por regras (com adaptatividade básica), esta tese resultou na flexi-
bilização desses modelos tradicionais, pelo entendimento de que a adaptatividade é um dos componentes essenciais para o aprimoramento das conceituações de reta ou reti- tude. Apresentou-se um modelo de autômato finito adaptativo para analisar sequências de cadeias de comprimento variável, representando segmentos digitalizados afetados por ruído, considerando pequenos erros. De acordo com esta investigação, o autômato se reconfigura pela ação dos estímulo de entrada e de valores de tolerância, a partir das propriedades dos segmentos digitalizados. Constatou-se que os estímulos de entrada, abstraídos em determinado número de segmentos levemente distorcidos por erros de discretização, podem ser classificados de acordo com alguma propriedade global.
Figura 7.1: Panorama geral apresentando trabalhos importantes e época de publicação. Obs: SLRD é a abreviatura de segmentos de linhas retas digitalizadas,
abreviados “segmentos digitalizados”.
Cotejando-se com outras representações, duas das principais vantagens verificadas na tese de segmentos digitalizados adaptativos foram simplicidade de modelagem e rela- tiva facilidade de implementação, associadas a alto poder computacional. O método proposto é intuitivo, os seus modelos são fáceis de entender, relativamente simples de programar e flexíveis para aceitar mudanças em seu comportamento, conforme indi- cado nos estudos de caso.
Confrontando-se este trabalho com os métodos sintáticos tradicionais, restritos a lin- guagens regulares e autômatos finitos, constata-se que, nestes últimos, o autômato resultante teria de ser implementado à priori, com alto nível de complexidade, visando
o tratamento de erros, imprecisões e distorções que afetam os segmentos. Certamente essas restrições têm influenciado na carência de trabalhos baseados em autômatos na literatura (BRONS, 1974).
Na opinião de Han e Zhu (2009), a disponibilidade de poder computacional, em nível de classes de gramáticas poderosas, deve rejuvenescer a pesquisa de métodos sintáticos obtidos nos anos 70 e 80. Portanto, salvo melhor juízo, a abordagem adaptativa pode revitalizar soluções sintáticas tradicionais, as quais eram inviáveis no passado para atuação em cenários críticos.
Pela relevância em computação dos modelos digitais dos segmentos de retas, pode- se prever a dinamização desse acervo em adaptatividade no futuro, pela elaboração de modelos guiados por regras (com adaptatividade hierárquica multi-nível) cujo con- junto de regras é variável apresentando funções adaptativas modificáveis, aplicáveis a cenários sujeitos a influências espúrias.
Conclui-se que, segundo os resultados apresentados por este trabalho, a tendência para o futuro é a efetiva integração da adaptatividade à geometria digital e aos diferentes conceitos de reta.