O sistema óptico baseado em Visão Computacional, consiste em dispositivos de geração, aquisição e processamento das imagens da incidência de um feixe laser sobre a superfície de um escoamento e reflexão sobre uma tela horizontal. Com função de medição da turbulência na superfície do fluxo, os dispositivos de geração e aquisição de imagens foram condicionados sobre um tanque de produção hidrodinâmica de turbulência, acionado por grades oscilantes. Um software, com interface gráfica, foi desenvolvido para processamento das imagens e obtenção de dados geométricos do escoamento. Com até 30 quadros por segundo é possível visualizar a oscilação turbulenta e também as superfícies 3D, equivalentes ao escoamento real, geradas numa malha de diferenças finitas. Obtêm-se velocidades verticais, ampliações superficiais e velocidades angulares, entre outros parâmetros, em diversas situações de turbulência. No mesmo tanque foram procedidas, previamente, medidas de concentração de oxigênio dissolvido segundo uma técnica que permite determinar o coeficiente de reaeração K2. Em modelo gráfico foram reunidos dados de turbulência e coeficientes K2 de forma a possibilitar a previsão desse coeficiente em escoamentos naturais, com aplicação na estimativa da capacidade de autodepuração nos corpos d\'água receptores de efluentes, que sofrem rebaixamento do nível de oxigênio. / The optical system based on machine vision consists on generation, acquisition and processing devices of the images of a laser beam incidence on a flow surface and reflection on a horizontal screen. To measure the turbulence in the surface flow, the generation and acquisition of images devices were conditioned on a tank of hydrodynamic turbulence production by oscillating grids. Software, with graphic interface, was developed for processing the images and obtaining geometric data of the flow. With up to 30 pictures per second it is possible to visualize the turbulent oscillation and also the 3D surfaces, equivalent to the real flow, generated in a mesh of finite differences. Vertical velocities, surface enlargements and angular velocities are obtained, among other parameters, in several turbulence situations. In the same tank were proceeded, previously, measures of concentration of dissolved oxygen according to a technique that allows to determine the reaeration coefficient K2. Turbulence data and coefficients K2 were gathered in a graphic model to make possible the forecast of this coefficient in natural flows, with application on the estimation of the natural depuration capability in the receiving water bodies of inflows, that suffer lowering of the oxygen level.

Esta tese apresenta o Corisco, um método para estimar a orientação de uma câmera a partir de uma única imagem capturada de um ambiente antrópico. O Corisco foi desenvolvido com o objetivo de atender às necessidades de aplicações de Robótica Móvel e da análise de grandes conjuntos de imagens, o que significa que o método deve não só apresentar um bom desempenho computacional, mas também deve poder utilizar diferentes modelos de câmera, permitir realizar um comprometimento entre a velocidade de cálculo e acurácia dos resultados, e ainda deve poder tanto aproveitar estimativas iniciais da solução, quanto dispensá-las. O Corisco apresenta todas estas características. Os ambientes considerados possuem um sistema referencial natural com três eixos ortogonais, e contêm conjuntos de retas paralelas a estes eixos. A orientação estimada é uma rotação tridimensional entre o referencial natural e o sistema referencial da câmera. O Corisco requer o conhecimento do modelo de câmera, mas qualquer modelo de câmera pode ser utilizado. Corisco analisa imagens utilizando um processo de extração de edgels, que são pontos localizados nas projeções das retas do ambiente, associados à direção tangencial da projeção da reta naquele ponto. Esta extração de edgels utiliza uma máscara em forma de grade que permite sub-amostrar os dados, criando um comprometimento entre velocidade e precisão. A orientação é estimada através de um processo de otimização em dois passos que minimiza uma função objetivo definida pela técnica de M-estimação, com uma função de erro redescendente. Esta técnica é equivalente à aplicação de estimação MAP ou EM nos métodos similares existentes. O primeiro passo da otimização utiliza o algoritmo RANSAC, permitindo ao Corisco funcionar sem estimativas iniciais, e o segundo passo é um processo de otimização contínua com restrições que explora a parametrização da orientação por quaternos. O Corisco foi testado com diferentes modelos de câmera, incluindo a projeção perspectiva, um modelo com distorção radial, e duas projeções onidirecionais, a polar equidistante e a equiretangular. O tempo médio de cálculo pode ser controlado através de dois parâmetros, que podem também afetar a exatidão. A exatidão observada ao comparar as estimativas do Corisco com orientações de referência foi tipicamente próxima a 1 grau para tempos de execução acima de 20 segundos, e aproximadamente 4 graus para menos de dois segundos. Este desempenho alcançou os objetivos estabelecidos, e os resultados experimentais validaram o método para aplicações práticas. / This thesis presents Corisco, a method to estimate the orientation of a camera from a single image captured from an anthropic environment. Corisco was developed with the objective of answering the needs of Mobile Robotics applications, and of the analysis of large set of images, what means that the method should present not only a good computational performance, but it should also be able to use different camera models, allow to control the compromise between calculation speed and result precision, and must also be capable of both exploiting initial estimates of the result, and of operating without any initial estimates. Corisco presents all of these characteristics. The considered environments have a natural reference system with three orthogonal axes, and contain sets of lines parallel to these axes. The estimated orientation is a three-dimensional rotation between the natural reference frame and the camera frame. Corisco requires the knowledge of the camera model, but any camera model can be used. Corisco analyzes images using a process that extracts edgels, which are points located on the projections of the environment lines, associated with the tangential direction of the line projection at that point. This edgel extraction technique uses a grid mask that can sub-sample the data, creating a compromise between speed and precision. The orientation is estimated through a two-step optimization process that minimizes an objective function defined by the M-estimation technique, using a redescending error function. This technique is equivalent to the application of the MAP or the EM estimation in similar existing methods. The first optimization step uses the RANSAC algorithm, allowing Corisco to work without initial estimates, and the second step is a continuous and constrained optimization process that explores the orientation parametrization by quaternions. Corisco was tested with different camera models, including the perspective projection, a model with radial distortion, and two omnidirectional projections, the polar equidistant and the equirectangular. The mean calculation time can be controlled through a couple of parameters, which may also affect the accuracy. The accuracy observed by comparing the Corisco estimates with reference orientations was typically near 1 degree for execution times above 20 seconds, and approximately 4 degrees for less than two seconds. This performance attained the established objectives, and the experimental results validated the method for practical applications.

Atualmente, há diversos modelos de instrumentos termohigrômetros, utilizados em grande variedade de aplicações nas organizações, cujas medições de temperatura e umidade relativa se fazem necessárias. Nas atividades referentes ao desenvolvimento, fabricação e utilização desses instrumentos, há a necessidade de inspeções funcionais neles, para avaliações sobre as medições proporcionadas. De forma pertinente ao exposto, neste trabalho, é apresentada abordagem sobre os elementos do projeto conceitual de um sistema que utiliza visão computacional para apoio à realização da inspeção de tipo específico de termohigrômetro digital, em operações que envolvem a leitura e o registro das medidas indicadas no instrumento, como parte do procedimento adotado para a inspeção em questão. O tipo de termohigrômetro digital abordado é caracterizado: por ser de indicação digital em única face do invólucro; possuir mostrador de cristal líquido com dígitos de sete segmentos e notação em ponto decimal; apresentar em regiões distintas os dados das medições simultâneas de temperatura e umidade relativa; por não dispor de recursos de comunicação para aquisição dos dados das medições. O projeto conceitual do sistema abordado é caracterizado por explorar conceitos da aplicação de recursos de aquisição de imagens e reconhecimento óptico de caracteres, com a finalidade de dispor imagens e dados em meios computacionais, de forma automatizada, para auxiliar as operações de leitura e registro das medidas indicadas no termohigrômetro sob inspeção, sendo as informações resultantes acessíveis por outros sistemas computacionais. Os componentes para experimentos apresentaram resultados satisfatórios nos testes práticos, validando os princípios de funcionamento dos elementos implementados, do sistema de inspeção e da aplicação. Os objetivos propostos foram atingidos, haja vista que os estudos expostos permitem oferecer contribuição para as atividades referentes ao desenvolvimento, fabricação e utilização de termohigrômetros do tipo em questão, com ênfase para o âmbito daquelas relacionadas aos segmentos das aplicações de sistemas computacionais, voltadas para automatizações de processos de inspeção desse tipo de instrumento, para as quais possam ser estendidos os conceitos abordados. / Currently, there are many thermo hygrometer instruments that are used in several applications in organizations in which measurements of temperature and relative humidity are required. In order to verify the measurements provided by these instruments, it is necessary to perform functional inspection tests in them, in development, manufacture and usage activities, in order to verify the measurements provided by these instruments. In this paper, an approach of the elements used in a conceptual system using computer vision to support digital thermo hygrometer inspection is presented. The computer vision is used in operations that involve reading and recording of measurements in the instrument as part of the procedure adopted for their inspection. The kind of digital thermo hygrometer addressed in this paper is a digital instrument, with a liquid crystal display using seven-segment digits and a decimal point notation, which shows simultaneous measurements of temperature and relative humidity in different locations of its display, and which doesnt have communication resources for reading the measurement data. The system conceptual design explores concepts that use resources for acquiring images and for optical character recognition, in order to automatically provide images and data in a computer media, and assist the operations of reading and recording measures indicated by the thermo hygrometer. The resulting information can be accessible by other computer systems. The components used for experiments presented satisfactory results in practical tests, validating the principles of operation of the implemented elements of the inspection system and application. The proposed objectives were achieved, given the fact that the studies exposed here make it possible to offer assistance to activities related to the development, manufacture and use of thermo hygrometers of the type in question, with emphasis on those related to the scope of segments of applications for computing systems oriented to the automation of inspection processes of this type of instrument, for which the concepts covered may be extended.

O principal objetivo deste trabalho é possibilitar o reconhecimento de gestos com as mãos livres, para uso em interação em ambientes 3D, permitindo que gestos sejam selecionados, para cada contexto de interação, dentre um grande conjunto de gestos possíveis. Esse grande conjunto deve aumentar a probabilidade de que se possa selecionar gestos já existentes no domínio de cada aplicação ou com associações lógicas claras com as ações que comandam e, assim, facilitar o aprendizado, memorização e uso dos gestos. Estes são requisitos importantes para aplicações em entretenimento e educação, que são os principais alvos deste trabalho. Propõe-se um modelo de gestos que, baseado em uma abordagem linguística, os divide em três componentes: postura e movimento da mão e local onde se inicia. Combinando números pequenos de cada um destes componentes, este modelo permite a definição de dezenas de milhares de gestos, de diferentes tipos. O reconhecimento de gestos assim modelados é implementado por uma máquina de estados finitos com regras explícitas que combina o reconhecimento de cada um de seus componentes. Essa máquina só utiliza a hipótese que os gestos são segmentados no tempo por posturas conhecidas e nenhuma outra relacionada à forma como cada componente é reconhecido, permitindo seu uso com diferentes algoritmos e em diferentes contextos. Enquanto este modelo e esta máquina de estados são as principais contribuições do trabalho, ele inclui também o desenvolvimento de algoritmos simples mas inéditos para reconhecimento de doze movimentos básicos e de uma grande variedade de posturas usando equipamento bastante acessível e pouca preparação. Inclui ainda um framework modular para reconhecimento de gestos manuais em geral, que também pode ser aplicado a outros domínios e com outros algoritmos. Além disso, testes realizados com usuários levantam diversas questões relativas a essa forma de interação. Mostram também que o sistema satisfaz os requisitos estabelecidos. / This work\'s main goal is to make possible the recognition of free hand gestures, for use in interaction in 3D environments, allowing the gestures to be selected, for each interaction context, from a large set of possible gestures. This large set must increase the probability of selecting a gesture which already exists in the application\'s domain or with clear logic association with the actions they command and, thus, to facilitate the learning, memorization and use of these gestures. These requirements are important to entertainment and education applications, this work\'s main targets. A gesture model is proposed that, based on a linguistic approach, divides them in three components: hand posture and movement and the location where it starts. Combining small numbers for each of these components, this model allows the definition of tens of thousands of gestures, of different types. The recognition of gestures so modeled is implemented by a finite state machine with explicit rules which combines the recognition of each of its components. This machine only uses the hypothesis that gestures are segmented in time by known posture, and no other related to the way in which each component is recognized, allowing its use with different algorithms and in different contexts. While this model and this finite state machine are this work\'s main contributions, it also includes the development of simple but novel algorithms for the recognition of twelve basic movements and a large variety of postures requiring highly accessible equipment and little setup. It likewise includes the development of a modular framework for the recognition of hand gestures in general, that may also be applied to other domains and algorithms. Beyond that, tests with users raise several questions about this form of interaction. They also show that the system satisfies the requirements set for it.

Este trabalho apresenta um novo método de detecção de obstáculos usados para navegação de um barco autônomo. O método desenvolvido é baseado em visão computacional e permite medir a distância e direção do obstáculo à câmera de video. A distância do possível obstáculo à câmera de vídeo, e o vetor de contorno predominante da imagem são os parâmetros usados para identificar os obstáculos. Imagens estereoscópicas adquiridas nas margens da lago do clube Náutico de Araraquara, usando bóias de navegação como obstáculos, foram usadas para extrair as características significantes das experiências. Para validar a experiência, foram utilizadas imagens do Reservatório do Broa (Itirapina, SP). A proposta desenvolvida mostrou ser mais eficiente que o método tradicional usando a teoria de Campos Potenciais. As imagens foram propositadamente tomadas contra o sol, onde o brilho das ondas são erroneamente indicadas como obstáculos pelo método de campos potenciais. Esta proposta filtra as ondas de forma a diminuir sua interferência no diagnóstico. / This work presents the results of new obstacle detection methods used for an autonomous boat navigation. The developed method is based on computer vision and allows to measure the distance and direction of the obstacle to the boat. The distance of the possible obstacle to the camera, and the obstacle outline predominant vector are the parameters used to identify the obstacles. Stereo images acquired from the margins of the Nautical Araraquara lake, using navigation buoys as obstacles, were used to extract the meaningful characteristics of the experiments. To validate the experiment, images from the Broa Reservoir (Itirapina, SP) where used. The developed proposal showed to be more efficient than the traditional method using the potential fields theory. The images were taken willfully against the sun, where the brightness of the waves are erroneously identified as obstacles by the method of potential fields. This method filters the waves so as to reduce its interference in the diagnosis.

Processos de montagem em geral necessitam de instruções para serem executados, desde a montagem de simples brinquedos até máquinas complexas. Tradicionalmente, essas instruções vem na forma de manuais em papel ou meio digital. Seja qual for o modo, os manuais de instruções utilizam desenhos, diagramas ou fotos, além de instruções textuais para indicar a sequência de montagem do início até o estado final. Procurando mudar esse paradigma, esse trabalho propõe um sistema para auxílio à montagem que utiliza realidade aumentada para guiar o usuário no processo. Através de processamento de imagens capturadas por uma câmera o sistema reconhece cada peça e por meio de sinais gráficos é indicado ao usuário qual a peça a ser manipulada e onde deve ser posicionada. Em seguida é feito a verificação do posicionamento das peças e o usuário é alertado quando a tarefa de montagem atinge o estado final. Muitos trabalhos na área utilizam algum tipo de dispositivo customizado como \"head mounted display\" (HMD) e marcadores para auxiliar o rastreamento da câmera e identificação das peças, limitando a popularização dessa tecnologia. Tendo esse último ponto em vista, propõe-se um sistema que não utiliza qualquer dispositivo customizado ou marcadores para rastreamento. Além disso, todos os processos do sistema são executados em software embarcado, não necessitando de comunicação com outros computadores para o processamento de imagens. Como o sistema não faz uso de marcadores para a identificação das peças, inicialmente é proposto a implementação do sistema para guiar o usuário na resolução de um quebra-cabeças plano. O sistema proposto é denominado como MARA (Montagem Assistida por Realidade Aumentada). / Assembly processes for simple toys or complex machines usually requires instructions to be executed. Traditionally, these instructions are written in the form of paper or digital manuals. These manuals contains descriptive text, photos or diagrams to guide the assembly sequence from the beginning to the final state. To change this paradigm, it is proposed in this work an augmented reality system to guide assembly tasks. The system recognizes each assembly piece through image processing techniques and guides the piece placement with graphic signals. Later, the system checks if the pieces are properly assembled and warns the user when the assembly have been finished. In the field of assembly assisted by augmented reality systems, many works use some kind of customized device, like head mounted displays (HMD). Furthermore, markers have been used to track camera position and identify assembly parts. These two features restrict the spread of the technology, thus in the proposed work customized devices and markers to track and identify parts shall not be used. Besides, all the processing are executed on embedded software without the need of communication with other computers to help image processing. The first implementation of the proposed system assists the user on the assembly of a planar puzzle, as the proposed system do not use markers to recognize assembly pieces. This system is being called A3R (Assembly Assisted by Augmented Reality).

O reconhecimento facial automático é uma tarefa muito importante para a sociedade moderna, pois possibilita o desenvolvimento de diversas aplicações, tais como o controle de imigração em aeroportos, a autenticação de documentos, etc. Muitas destas aplicações ocorrem em ambientes não controlados, onde as fotos são obtidas com grandes variações de poses e expressões faciais, de iluminação, no uso de maquiagem e acessórios, etc. A tarefa de reconhecimento facial automático em ambientes não controlados é ainda muito desafiadora e tem sido alvo de muitas pesquisas no mundo todo nos últimos anos. Dentro deste contexto, esta tese propõe e implementa um conjunto de novos métodos que visam contribuir para o avanço do estado da arte relacionado a este tema de pesquisa. Inicialmente foi proposto o HBWLF, um filtro para enfatizar as componentes de alta frequência da imagem, sem eliminar as de baixa, realçando assim os diversos detalhes das imagens faciais. Em seguida foi proposta uma versão mais geral deste filtro, o MHBWLF, que considera uma vizinhança circular, ao invés de uma grade regular de 3x3 pixels. O MHBWLF foi aplicado em conjunto com um filtro MOSSE no desenvolvimento de um método para a localização precisa dos centros dos olhos. Aproveitando as características do MHBWLF e inspirado em outros descritores foi proposto um novo descritor, o HBWD. Por fim, foi introduzido um novo método de reconhecimento facial, baseado no HBWD. O método proposto emprega o HBWD para descrever densamente a região periocular e, a fim de reduzir a dimensão dos dados, foi proposto um algoritmo de mapeamento baseado no método de agrupamento k-Means++. Os métodos propostos foram todos avaliados utilizando-se imagens das bases LFW, FGLFW e BioID e os resultados experimentais obtidos mostram que os métodos propostos tem desempenho superior a vários outros métodos estado da arte. / The task of automatic face recognition is very important for modern society and very useful for many kind of applications, such as automatic recognition of credit card users, document authentication, security in big events and others. Further, this is a challenging task when performed in uncontrolled scenarios, which involve great variations in imaging conditions such as illumination, poses and facial expressions, partial occlusion due to hair or glasses, makeup, etc. This thesis first introduces the new High-Boost Weber Local Filter (HBWLF) that emphasizes high-frequency components, without eliminating the low-frequency ones, and thus enhances the details of a face. It is also introduced the new MHBWLF (Multiscale High-Boost Weber Local Filter), which is a multiscale version of HBWLF. A new method for precise eye localization is presented, where a MOSSE filter is used for learning the features enhanced by MHBWLF. This thesis also introduces a new local descriptor called HBWD (High-Boost Weber Descriptor) which combines some features of MHBWLF, SIFT and CS-LMP. Finally, a new method of face recognition is presented. The proposed method basically detects the faces, localizes their eyes and performs a face alignment. After that the region of interest (ROI) is more accurately cropped and described using the new HBWD in a dense sampling scheme (sampling each pixel). A new algorithm, based on the known clustering method k-Means++, reduces the dimensionality of the HBWD descriptors densely applied on each ROI, and produces a signature for the image pair being compared. Finally, a SVM is used to classify the images as a matched or mismatched pair. The proposed methods were evaluated using images from the well-known LFW, FGLFW and BioID databases and the experimental results show that the proposed methods outperform other state-of-the-art approaches.

Reconhecimento de padrões em imagens é um problema clássico da área de visão computacional e consiste em detectar um padrão ou objeto de referência (template) em uma imagem digital. A maioria dos métodos para esta finalidade propostos na literatura simplifica as imagens por meio de operações como binarização, segmentação e detecção de bordas ou pontos de contorno, para em seguida extrair um conjunto de atributos descritores. O problema é que esta simplificação pode descartar informações importantes para descrição dos padrões, fazendo diminuir a robustez do processo de detecção. Um método eficiente deve ter a habilidade de identificar um padrão sujeito a algumas transformações geométricas como rotação, escalonamento, translação, cisalhamento e, no caso de métodos para imagens coloridas, deve ainda tratar do problema da constância da cor. Além disso, o conjunto de atributos que descrevem um padrão deve ser pequeno o suficiente para viabilizar o desenvolvimento de aplicações práticas como um sistema de visão robótica ou um sistema de vigilância. Estes são alguns dos motivos que justificam os esforços empreendidos nos inúmeros trabalhos desta natureza encontrados na literatura. Neste trabalho é proposto um método de casamento de padrões em imagens digitais, denominado Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter), livre de segmentação e invariante sob transformações de similaridade, brilho e contraste. O Ciratefi consiste de três etapas de filtragem que sucessivamente descartam pontos na imagem analisada que não correspondem ao padrão procurado. Também foram propostas duas extensões do Ciratefi, uma que utiliza operadores morfológicos na extração dos atributos descritores, denominada Ciratefi Morfológico e outra para imagens coloridas chamada de color Ciratefi. Foram realizados vários experimentos com o intuito de comparar o desempenho do método proposto com dois dos principais métodos encontrados na literatura. Os resultados experimentais mostram que o desempenho do Ciratefi é superior ao desempenho dos métodos empregados na análise comparativa. / Pattern recognition in images is a classical problem in computer vision. It consists in detecting some reference pattern or template in a digital image. Most of the existing pattern recognition techniques usually apply simplifications like binarization, segmentation, interest points or edges detection before extracting features from images. Unfortunately, these simplification operations can discard rich grayscale information used to describe the patterns, decreasing the robustness of the detection process. An efficient method should be able to identify a pattern subject to some geometric transformations such as translation, scale, rotation, shearing and, in the case of color images, should deal with the color constancy problem. In addition, the set of features that describe a pattern should be sufficiently small to make feasible practical applications such as robot vision or surveillance system. These are some of the reasons that justify the effort for development of many works of this nature found in the literature. In this work we propose a segmentation-free template matching method named Ciratefi (Circular, Radial and Template-Matching Filter) that is invariant to rotation, scale, translation, brightness and contrast. Ciratefi consists of three cascaded filters that successively exclude pixels that have no chance of matching the template from further processing. Also we propose two extensions of Ciratefi, one using the mathematical morphology approach to extract the descriptors named Morphological Ciratefi and another to deal with color images named Color Ciratefi. We conducted various experiments aiming to compare the performance of the proposed method with two other methods found in the literature. The experimental results show that Ciratefi outperforms the methods used in the comparison analysis.

A identificação de unia planta exige, pelos padrões de taxionomia vegetal, a análise de folhas, flores e frutos. O projeto TreeVis surge com uma proposta de auxiliar na identificação de espécies vegetais, por meio do uso de métodos biométricos, a partir da análise de alguns atributos de uma folha. A contribuição inicial deste trabalho de mestrado, para o projeto TreeVis, está obtenção de classificadores por meio do uso de assinaturas de contorno, sob o domínio da frequência, possibilitando a composição de diversos tipos de assinaturas e classificadores para uma mesma espécie. Devido à baixa eficiência obtida por métodos de classificação como distância mínima, optou-se pelo uso de redes neurais. Essa abordagem evidenciou a necessidade de solução de dois problemas: o grande número de possibilidades de composição de sinais o que ocasionaria um grande esforço computacional para a obtenção de todas respectivas redes neurais; e o reduzido número das amostras utilizadas no trabalho - o qual comprometeria as etapas de treinamento e teste de uma rede neural. Para a solução desses problemas, foram desenvolvidos dois métodos: o primeiro método identifica e seleciona as assinaturas que apresentam um maior potencial de sucesso em obter um classificador por meio de redes neurais, solucionando o problema e desperdício de esforço computacional; o segundo método possibilita a geração de amostras artificiais de folhas através da combinação dos espectros de frequência do contorno das amostras reais por meio operadores genéticos de cross-over e mutação. Solucionadas as duas questões, foram obtidas diversas redes neurais, através da indicação das assinaturas de melhor potencial e treinadas com amostras artificiais. Do total de 31 classes, 7 foram descartadas da tentativa de obtenção de classificadores por não apresentarem nenhuma assinatura com potencial de classificação - conforme indicação do método desenvolvido. Das 24 espécies restantes, foram obtidos classificadores para 18 espécies (75%) com taxas médias de 85% de acerto. A execução deste trabalho necessitou do desenvolvimento de um arcabouço para a automatização da geração, treinamento e teste das redes neurais. / The vegetable identifieation is done, in vegetal taxonomy standards, by fiower, fruits and leaves analyses. The TreeVis project proposes to identifv vegetal speeiniens by biometric methods using only same leaf features. The contribution of this work for to TreeVis project is the generation of classifiers by the contour signatures, under frequency domain, niaking be able the coniposition of several types of signatures and classifiers for the same speeimen. Because of poor efficiency results from methods like minimal distance, was chosen to use neural networks. This approach showed the need to solve two probleins: the numerous composition possibilities of signatures - that would be need a big computational effort to obtained ali possible neural networks; and the small number of speeimen samples - that would compromise the training and test. of neural networks. To solve these two probleins was developed two methods: The first identify and select the signatures that have a good pattern recognition potential, before of the network will be done, solving the waste unneeded effort problem. The second method proposed produces artificial leaf sliapes by combination of contour spectrum frequency speeiniens of real leaves, using genetic operators like cross-over and mutation. Solved these probleins several networks was obtained by appointed potential signature methods and trained and tested with artificial leaves. From 31 speeiniens class, 07 were discarded because tliey had not signatures with classification potential - indicated by developed method. From 24 classes remaining were obtained classifiers for 18 classes (75%) with médium rates 85% of set riglit. The execution of this work demanded the construction of a framework to automatize the generation, training and test of the neural networks.

Este projeto consiste no desenvolvimento de um sistema para auto-localização e construção de mapas de ambiente para robôs móveis em um ambiente estruturado, ou seja, que pode ser descrito através de primitivas geométricas. O mapa é construído a partir da reconstrução de imagens adquiridas por um sistema de visão omnidirecional estéreo baseado em um espelho duplo de perfil hiperbólico. A partir de uma única imagem obtida, utilizandose algoritmos de visão estéreo, realiza-se a reconstrução tridimensional do ambiente em torno do robô e, assim, obtêm-se as distâncias de objetos presentes no ambiente ao sistema de visão. A partir da correspondência da reconstrução de várias imagens tomadas em diferentes posições cria-se o mapa do ambiente. Além do mapa global do ambiente o sistema também realiza o cálculo da localização do robô no ambiente utilizando informações obtidas na correspondência da reconstrução da seqüência de imagens e a odometria do robô. O sistema de construção de mapas de ambiente e auto-localização do robô é testado em um ambiente virtual e um ambiente real. Os resultados obtidos tanto na construção do mapa global do ambiente, como na localização do robô, mostram que o sistema é capaz de obter informação com a acuracidade necessária para permitir a sua utilização para navegação de robôs móveis. O tempo computacional necessário para reconstruir as imagens, calcular a posição do robô e criar o mapa global do ambiente possibilita que o sistema desenvolvido seja usado em uma aplicação que necessite da geração do mapa global em um intervalo de tempo na ordem de poucos segundos. Ressalta-se que este projeto teve como ponto de partida um projeto de iniciação científica financiado pela FAPESP. Esse trabalho de iniciação científica foi publicado na forma de um trabalho de conclusão de curso (Oliveira, 2005). / This project aims the development of a system for self localization and environment map building for mobile robots in a structured environment. The map is built from images acquired by an omnidirectional stereo system with a hyperbolic double lobed mirror. From a single acquired image, using stereo vision algorithms, the environment around the robot is tridimensionally reconstruct and the distances of objects in the environment from the system are calculated. From the matching of several reconstructed environments obtained from images taken in different positions the global environment map is created. Besides the global map the system also calculates the localization of the mobile robot using information obtained from the matching of the sequence of image reconstructions and the robot odometry. The map building and robot localization system is tested in virtual and real environments. The computational time required to make the calculation is of the order of few seconds. The results obtained both for the map building and for the robot localization show that the system is capable of generating information with enough accuracy to allow it to be used for mobile robot navigation. This project had as start point a scientific initiation project supported by FAPESP. The scientific initiation project was published as a graduation work (Oliveira, 2005).