FERRAMENTAS DE RECONHECIMENTO DE PADRÕES (PATTERN MATCHING)

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Estas ferramentas de reconhecimento de padrões são utilizadas para localizar objetos numa imagem que previamente foi aprendida pelo sistema. Algumas das características que se procuram nas ferramentas de reconhecimento de padrões são: que possam localizar o objeto a velocidades muito altas, que a localização seja de altíssima precisão, abaixo do pixel e, por último, que se o objeto está parcialmente ocluso possa ser capaz de localiza-lo igualmente.

As técnicas de reconhecimento de padrões utilizam primeiro, uma fase de aprendizagem ou treino, na qual se ensina ao sistema, o objeto que deverá tomar como padrão, e, segundo, uma fase de localização sobre qualquer imagem dos objetos ou padrões aprendidos.

Os sistemas de treino baseiam-se, historicamente, em técnicas de correlação, que têm em conta todos os pixels de uma região de interesse. Os métodos mais avançados, baseados em redes neuronais, concentram-se nas propriedades que descrevem o objeto. Desta forma, têm uma velocidade de processo mais rápida e uma maior eficiência no reconhecimento de padrões, inclusive em padrões de baixa qualidade. O resultado do processo de aprendizagem denomina-se “classificador” e um algoritmo avançado, um classificador pode ter sido criado a partir de múltiplos modelos. Desta forma, podem identificar-se múltiplos padrões, simultaneamente.

O tamanho e o ângulo dos objetos podem ser um problema, ainda que algoritmos avançados permitam fazer o processo de aprendizagem em vários ângulos e tamanhos. Uma vez aprendidas todas as possíveis posições e tamanhos, o classificador pode ser guardado.

Existem muitas técnicas de reconhecimento de padrão de busca e a sua aplicação depende dos requisitos de velocidade e precisão de cada aplicação. Nestas ferramentas é frequente que se possam selecionar diferentes parâmetros de busca (por exemplo, a direção da varredura, que pode ser de cima a baixo ou da direita para a esquerda),  selecionar ou não a possibilidade dos objetos estarem girados, etc. Com este tipo de ajustes, que dependem do tipo de aplicação, pode incrementar-se a velocidade e a precisão.