Gazetelerden Elde Edilen Bulgular

As principais sugestões de trabalhos futuros são as seguintes:

1. Reconhecimento e classificação de formas: • Segmentação de imagens.

• Contornos complexos.

• Inferência de segmentos digitalizados. 2. Compressão de imagens.

3. CAD/CAM: Desenho assistido por computador e auxílio via computador da pre- paração da manufatura.

4. Classificação de documentos manuscritos.

5. Modelos teóricos de segmentos digitalizados abrangendo geometrias alternati- vas.

6. Aplicação de autômatos finitos fuzzy e estocáticos adaptativos na análise sintá- tica de segmentos digitalizados.

7. Instrumental e procedimentos para calibração de sistemas e sensores. 8. Visão robótica.

9. Modelos fundamentados em computação paralela.

10. Na área militar, aplicações diversas em Sistemas de Armas, especialmente Guerra Eletrônica e Reconhecimento Automático de Alvos.

A seguir são apresentados subsídios adicionais relativos a algumas das sugestões men- cionadas.

Reconhecimento e classificação de formas

Este trabalho apresentou autômatos finitos adaptativos para classificação de formas básicas. A Figura 7.3 mostra como o poder expressivo do segmento digitalizado adap- tativo pode ser potencializado ao discriminar vários segmentos digitalizados (discrimi- nação de linguagens nos moldes do exemplo do item 2.1.3) de acordo com os estados finais de um único autômato finito adaptativo.

Figura 7.3: Segmento digitalizado adaptativo para classificação de formas. As pesquisas futuras podem se direcionar para a classificação de formas complexas, pois estas se decompõem em formas simples, convenientes para modelagem por técni- cas adaptativas de segmentos digitalizados por serem recursivas, com alterações apenas em determinados atributos tais como escala e ângulo de orientação relativos a uma re- ferência. Por exemplo, pela Figura 7.4, a folha de uma samambaia é um fractal com estruturas repetidas (GAUVIN, 2002).

Figura 7.4: A imagem à esquerda mostra a folha de uma samambaia. À direita, a imagem segmentada (adaptado de (GAUVIN, 2002)).

Shlien (1983) comenta sobre a dificuldade em projetar algoritmos que atuem em único passo para a identificação ou geração de segmentos digitalizados, mesmo sem levar em conta distorções, erro e ruído. Este trabalho apresentou um método de um único passo, pelo qual limites de erro são considerados, em que segmentos digitalizados são representados por cadeias associadas aos autômatos correspondentes. Resumindo, por tais modelos, as pesquisas futuras em reconhecimento e classificação de formas podem se concentrar nos seguintes aspectos:

• No aprimoramento do método apresentado nesta tese pela inclusão de técnicas de inferência de segmentos digitalizados, a fim de os segmentos digitalizados adaptativos se auto-ajustarem levando em consideração outros parâmetros tais como a similaridade em padrões repetitivos de segmentos e os comprimentos re- lativos de arcos, com a facilidade de utilizar escalas adaptáveis. Para tal, esta tese apresentou uma arquitetura composta de segmentos digitalizados adaptativos. • Segmentação de arcos complexos em conjuntos de segmentos digitalizados. Con-

forme Kiryati e Kübler (1995), um arco qualquer pode ser aproximado por linhas retas dentro de uma vizinhança (os autores apresentam inclusive critérios para

seleção da densidade da grade de digitalização). Portanto, estimadores de com- primento de segmentos digitalizados tendem a apresentar bom desempenho com curvas gerais, prevendo a aplicação de segmentos digitalizados adaptativos para representar arcos digitais em diferentes escalas.

Instrumental e procedimentos para calibração de sistemas e sensores

Tendo em vista os resultados apresentados, estudos futuros podem se concentrar na pesquisa de instrumentos e procedimentos para calibração de sistemas e sensores. Os sistemas normalmente são submetido a procedimentos de calibração no decorrer de toda sua vida útil. Tais procedimentos visam avaliar a integração dos diferentes sensores utilizando formas básicas como o triângulo, o quadrado e o retângulo ou apenas determinadas linhas retas de referência. A Figura 7.5 mostra um exemplo de acompanhamento de cenas com calibração automática de câmeras em que são usadas faixas de tolerância para descartar pontos distantes. As faixas de tolerância das linhas retas são usadas para reajuste das linhas reconstruídas e avaliação dos erros envolvidos.

Figura 7.5: A imagem à esquerda mostra um campo de futebol. À direita, a imagem segmentada em linhas retas apresentando a região de tolerância em vermelho

(adaptado de Szenberg (2001)).

Aplicação de autômatos finitos fuzzy e estocáticos

Uma alternativa existente para modelar sistemas ambíguos é a aplicação de técnicas fuzzy, centradas em autômatos finitos fuzzy adaptativos para a análise sintática de seg- mentos digitalizados nas diferentes escalas dos segmentos. Essa alternativa fuzzy apa- renta ser das mais viáveis, pois, conforme relatado por Bailador e Triviño (2010), so- luções que se fundamentem em estados ocultos são de difícil compreensão, aumen- tando a complexidade das soluções. Uma das possibilidades de pesquisas no futuro é a aplicação de autômatos finitos fuzzy adaptativos para análise sintática de segmentos

digitalizados.

Reutilização de formalismos consagrados em um novo contexto

As implementações desta pesquisa consideraram a etapa de classificação para o modelo de Freeman. Reitere-se que a adaptatividade tem como uma de suas finalidades, esten- der formalismos consolidados, aumentando seu poder de expressão (PISTORI, 2003), prevendo a aplicação dos conceitos desta tese, no futuro, para a etapa de segmentação e ao paradigma da geometria discreta aritmética de Reveillès (1991).

Ao se interpretar um contorno digital qualquer, constituído por arcos e retas, como um percurso a ser percorrido pelo autômato, foi relatada uma arquitetura que se ba- seia no mapeamento de ambientes desconhecidos por robôs móveis, nos moldes de Sousa (2006), tendo por base técnicas de inferência descritas em Iwai (2000) e Mat- sudo (2006).

Modelos fundamentados em computação paralela

(ROTHSTEIN; WEIMAN, 1976) propõem um polyautomaton que reconhece linhas retas visando computação paralela. A idéia era que cada célula da grade fosse represen- tada por um autômato finito, que pode ser substituído por um dispositivo adaptativo, conforme esta tese.

Visão robótica

As formas básicas como o triângulo, o quadrado e o retângulo ou apenas linhas re- tas como alvos de referência são de grande utilidade também em visão robótica. A Figura 7.6 mostra um exemplo em que técnicas de visão robótica são aplicadas a fim de identificar o estado de uma porta (fechada, aberta, semi-aberta), permitir ao robô o cruzamento da mesma quando no estado aberta (AGUIAR, 2005).

Figura 7.6: A figura esquematiza um robô e uma porta com respectivas dimensões para identificação de estados. (adaptado de Aguiar (2005)).

Aplicações na área militar

Existem várias aplicações desta tese na área militar, em especial reconhecimento au- tomático de alvos que é uma tarefa desafiadora, envolvendo a extração de informações críticas relativas a alvos de uma sequência de imagens complexas. O reconhecimento automático de alvos têm como um dos fatores primordiais para seu bom desempenho as etapas de segmentação de imagens e a de classificação, requisitos básico de proces- samento necessários a qualquer sistema de analise de imagens (BARROS NETO, 1993).