A tese propõem uma metodologia, em nível de pesquisa, por intermédio do desenvolvimento e da adaptação de ferramentas de apoio computadorizado, capaz de realizar a segmentação da imagem dos discos intervertebrais da região lombar da coluna vertebral humana, de maneira semiautomática reduzindo drasticamente o tempo gasto manualmente neste procedimento, sem perder sua acurácia e, ainda, garantindo maior reprodutibilidade em seus resultados. Foram utilizadas imagens sagitais de ressonância magnética ponderadas em T2 de 285 discos intervertebrais de 70 pacientes, classificados segundo o grau de severidade da degeneração discal definido pelo critério proposto por Pfirrmann. A classificação computacional dos discos foi realizada com base em atributos quantitativos extraídos dos histogramas de níveis de cinza e de informações de textura das imagens. O desempenho dos métodos computacionais de segmentação foi avaliado com base no Coeficiente de Jaccard, na distância de Hausdorff e no Erro Médio Quadrático. O desempenho dos métodos computacionais de classificação foi também avaliado com base em medidas similares à aplicação da sensibilidade, da especificidade e da área sob a curva ROC. A segmentação manual e a classificação por inspeção visual dos discos realizadas por três profissionais experientes foram utilizadas como padrão ouro para a comparação. Os principais resultados indicaram a médio de 63,22% para o Coeficiente de Jaccard, as médias de 0,044 das distâncias de Hausdoff e de 0,014 para o EMQ na comparação entre as imagens. Além disso, a segmentação semiautomatizada diferiu em uma taxa média de 30% em relação à segmentação manual e a classificação da degeneração discal, por redes neurais artificiais difere em menos de 2%, ao ser comparada ao procedimento de classificação manual realizado pelos especialistas. / The thesis proposes a methodology at the level of research through the development and adaptation of computerized support tools, able to perform the image segmentation of the intervertebral discs of the lumbar region of the human spine, semiautomatic way dramatically reducing time spent manually in this procedure, without losing its accuracy and also ensuring more reproducible in their results. Were used sagittal MRI T2- weighted of 285 intervertebral discs from 70 patients, classified according to the severity of disc degeneration defined by the criteria proposed by Pfirrmann. The computational classification of disks was based on quantitative attributes extracted from histograms of gray level images and the texture information. The performance of computational segmentation methods was evaluated based on Jaccard coefficient, Hausdorff distance and Mean Square Error. The performance of the computational classification methods was evaluated based on measures of sensitivity, specificity and the area under the ROC curve. The manual segmentation and visual inspection classification of the discs made by three experienced professionals were used as the gold standard for comparison. The main results showed an average Jaccard coefficient of 63.22%, the average Hausdoff of distances was 0.044 and 0.014 Mean Square Error average when comparing the images from both segmentation targets. Additionally, the targeting semiautomatic differed by an average of 30% compared with manual segmentation and classification of disc degeneration provided from an artificial neural networks differs by less than 2% when compared to manual sorting procedure performed by experts.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2578.pdf: 4936351 bytes, checksum: c3169360ab91e26c8efef7226a907cdf (MD5) Previous issue date: 2009-06-05 / Universidade Federal de Sao Carlos / In Brazil, the development of tools for weeds recognition, capable of aiding risk detection and decision making on the fieldwork is still embryonic. This master s thesis presents the development of a pattern recognition system that recognizes weeds and gives the occupation percentage of wide and narrow leaves in an agricultural production system, with digital image processing techniques. The development was based on considerations about image acquisition, pre-processing, texture based segmentation, descriptors for weeds recognition and occupation percentage of each kind of leaf. The validation has been developed considering geometric patterns generated in laboratory, as well as others obtained of a maize (Zea mays) production agricultural environment, i. e. two species of weeds, one with wide leaves (Euphorbia heterophylla L.) and other with narrow leaves (Digitaria sanguinalis Scop.). The results show recognition of about 84.24 percent for wide leaves and 80.17 percent for narrow leaves in agricultural environment and also the capability to spot weed on unreachable locations by natural vision. Besides, the method presents application in precision agriculture to improve the decision making in pulverization processes. / No Brasil é ainda embrionário o desenvolvimento de ferramentas de reconhecimento de plantas invasoras, capazes de auxiliar a tomada de decisão e indicar o seu risco no sistema de produção. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de padrões de plantas invasoras e percentuais de ocupação de folhas largas e folhas estreitas, em sistemas de produção agrícola, utilizando técnicas de processamento digital de imagens. Para o desenvolvimento houve a consideração das etapas de aquisição das imagens, pré-processamento, segmentação baseada em textura, descritores para o reconhecimento das plantas invasoras e percentual de ocupação de cada tipo de planta. A validação foi desenvolvida considerando padrões geométricos gerados em laboratório, bem como o próprio ambiente de produção agrícola de milho (Zea mays), tomando por base duas espécies de plantas invasoras, sendo uma de folha larga (Euphorbia heterophylla L.), e outra de folha estreita (Digitaria sanguinalis Scop.). Resultados indicam uma taxa de acerto no reconhecimento em ambiente de campo da ordem de 84,24% para folhas largas e da ordem de 80,17% para folhas estreitas, além da capacidade de identificar plantas invasoras em locais restritos a visão natural. Adicionalmente, o resultado obtido apresenta potencial para a aplicação no manejo baseado em agricultura de precisão, o que auxilia na tomada de decisão em pulverização agrícola.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:30:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6171.pdf: 4392868 bytes, checksum: 676201b8bd1c6ecafe3c9456c172eb96 (MD5) Previous issue date: 2014-02-28 / Financiadora de Estudos e Projetos / The forests management and conservation are recently subjects discussed throughout the world, because they are directly correlation with the maintenance of environmental functions and services provided by natural environments. With growth of urban centers and extensive agriculture the natural areas have suffered and are suffering a big pressure making arise degraded areas constantly that encourage the recuperation movement in those areas. Moreover, the selective cut and the formation natural or artificial clearings make discontinuities in the canopy, irregularities reflected in the structure and profile. However, to realize the restoration and management, for example, a forest, first must to know your conservation state. This thesis intend to map more and less conserved areas through the analysis of structure and integrity in the canopy, realized with: canopy cover images, canopy closure images, vertical profile sketch, panchromatic image HRC of satellite CBERS-2B, and techniques digital image processing, beyond field survey. With intention to create a model able to identify, map, and monitor the forest degraded. / A conservação e manejo das florestas são temas muito atuais e discutidos em todo mundo, devido ao fato de estarem diretamente correlacionados com a manutenção das funções e serviços ambientais prestados pelos ambientes naturais. Com o crescimento dos centros urbanos e da agricultura extensiva, as áreas naturais sofreram e estão sofrendo uma grande pressão fazendo com que surjam constantemente áreas degradadas que acabam impulsionando o movimento de recuperação dessas áreas. Além disso, o corte seletivo e a formação de clareiras naturais ou artificiais produzem descontinuidades no dossel, refletindo em irregularidades na estrutura e no perfil. No entanto, para se realizar a recuperação e manejo, por exemplo, de uma floresta, deve-se primeiro conhecer seu estado de conservação. Esta tese pretende mapear áreas mais e menos conservadas, através da análise da estrutura e integridade do dossel, realizada com: imagens da cobertura do dossel, imagens da oclusão do dossel, desenho do perfil vertical, imagem pancromática HRC do satélite CBERS-2B e técnicas de processamento digital de imagens, além de levantamentos de campo. Com o intuito de criar um modelo capaz de identificar, mapear e monitorar a degradação de uma floresta.

Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-10-03T18:47:50Z No. of bitstreams: 1 DissMAA.pdf: 3325891 bytes, checksum: 1b4744d48d74943990bed42753cc4b4c (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T18:27:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissMAA.pdf: 3325891 bytes, checksum: 1b4744d48d74943990bed42753cc4b4c (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T18:28:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissMAA.pdf: 3325891 bytes, checksum: 1b4744d48d74943990bed42753cc4b4c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T18:28:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMAA.pdf: 3325891 bytes, checksum: 1b4744d48d74943990bed42753cc4b4c (MD5) Previous issue date: 2016-03-04 / Não recebi financiamento / The use of technology based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), a reconfigurable technology, has become a frequent object of study. This technique is feasible and a promising application in the development of embedded systems, however, the difficulty in finding a flexible and efficient way to perform such an application is their bigger problem. In this work, a virtual and reconfigurable architecture (AVR) in FPGA for hardware applications is presented using a Genetic Programming Software on the development of an optimal reconfiguration for this AVR, in order to build a hardware capable of performing a given task in an embedded system. This proposal is a simple, flexible and efficient way to achieve appropriate applications in embedded systems, when compared to other reconfigurable hardware techniques. The representation of phenotype of the proposed evolutionary system is based on a bi-dimensional network function elements (EF). The GPLAB tool for MATLAB is used in Genetic Programming, and the solution found by this procedure is converted into a memory mapping to represent the best solution, where it is used to reconfigure the hardware. In the tests, GPLAB found results for logic circuits in a few generations, and for image filters containing efficient solutions, where there was little hardware occupation, especially memory, in the cases this has been presented, with a reduced chromosome size, shows a proposal efficiency. / O uso da tecnologia baseada em Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), de forma reconfigurável, para a solução de diversos problemas atuais, tem se tornado um frequente objeto de estudo. Essa técnica é de aplicação viável e promissora na elaboração de sistemas embarcados, porém, a dificuldade em encontrar uma forma flexível e eficiente de realizar tal aplicação é o seu maior problema. Neste trabalho, é apresentada uma arquitetura virtual e reconfigurável (AVR) em FPGA para aplicações em hardware, utilizando um software de Programação Genética na elaboração de uma reconfiguração ótima para esta AVR, de forma a construir um hardware capaz de efetuar uma determinada tarefa em um sistema embarcado. Esta proposta é uma forma simples, flexível e eficiente de realizar aplicações adequadas em sistemas embarcados, quando comparada a outras técnicas de hardware reconfigurável. A representação do fenótipo no sistema evolutivo proposto se baseia em uma rede de elementos de função (EF) bidimensional. A ferramenta GPLAB, para MATLAB, é usada na Programação Genética, e a solução encontrada por esta é convertida em um mapeamento de memória com o cromossomo da melhor solução, onde este é usado para reconfigurar o hardware. Nos testes realizados, a GPLAB encontrou resultados para circuitos lógicos em poucas gerações, e para filtros de imagem encontrou soluções eficientes, onde ocorreu pouca ocupação de hardware, principalmente da memória nos casos apresentados, apresentando um cromossomo de tamanho reduzido, o que demonstra uma boa eficiência da proposta.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2151124 bytes, checksum: ffc486a2022781c4365766e4bf1e7054 (MD5) Previous issue date: 2009-08-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Human face has a very complex and variable pattern, which makes the face detection and recognition operations a challenging problem. The scope of these operations is quite comprehensive, involving mainly security applications, such as authorization for physical and logical access, people tracking, and real time authentication. In addition to security applications, face detection and recognition can also be associated with other applications, such as human-computer interaction and virtual reality. Several studies of face detection and recognition have been proposed and developed by researchers, pursuing greater precision and efficiency. Currently there are face detectors and recognizers with accuracy exceeding 95%. Commercial systems are available as well. This work presents a study on several face detection and recognition methods. Also was discussed the possibility of developing a new face detection method using Prediction by Partial Match (PPM), Entropy and Discrete Cosine Transform (DCT). It is further proposed a new face recognition method based on DCT. Finally, is proposed an architecture for a face detection and recognition system in video. To validate the architecture, the proposed system was implemented using one of the best detectors in the literature and the recognizer produced in this work. Several experiments were performed, and both the face detector used as the recognizer developed were effective, achieving success rates compatible with most current methods / A face humana possui um padrão bastante complexo e variável, o que torna as operações de detecção e reconhecimento de face um problema desafiador. O campo de aplicação dessas operações é bastante abrangente, envolvendo principalmente aplicações de segurança, como autorização de acesso físico e lógico, rastreamento de pessoas e autenticação em tempo real. Além de aplicações de segurança, a detecção e o reconhecimento de faces também pode ser associado a outras aplicações, como interação homem-máquina e realidade virtual. Diversos trabalhos de detecção e reconhecimento de face vêm sendo propostos e desenvolvidos pela comunidade científica, buscando continuamente uma maior precisão e eficiência. Atualmente já estão disponíveis detectores e reconhecedores de face com precisão superior a 95%. Sistemas comerciais também já estão disponíveis no mercado. Este trabalho apresenta um estudo sobre os diversos métodos de detecção e reconhecimento de face existentes. Também foi analisada a possibilidade de desenvolvimento de um novo método de detecção de face utilizando Predição por Casamento Parcial (Prediction by Partial Match, PPM), Entropia e Transformada Cosseno Discreta (Discrete Cosine Transform, DCT). Propõe-se ainda, um novo método de reconhecimento de face baseado na DCT. Por fim, apresenta-se a arquitetura de um sistema de detecção e reconhecimento de face em vídeo. Para validação desta arquitetura, o sistema proposto foi implementado utilizando um dos melhores detectores encontrados na literatura e o reconhecedor produzido neste trabalho. Diversos experimentos foram realizados e tanto o detector de face utilizado, quanto o reconhecedor desenvolvido mostraram-se eficientes, atingindo taxas de acerto compatíveis com os métodos mais atuais.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2499209 bytes, checksum: 80d399f8f00f3e82d2a3b34e52fd6b05 (MD5) Previous issue date: 2009-08-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / As the processing power of computers increases, the quantity and complexity of stored data have growing in the same way, requiring more sophisticated mechanisms to accomplish retrieval with efficacy and efficiency over these information. In image processing, it has become common the retrieval based on its own content, namely Content-Based Image Retrieval (CBIR), which eliminates the need to place additional annotations as textual descriptions and keywords registered by an observer. The purpose of this work is the development of an image retrieval mechanism based on shape recognition. The mechanism consists in (1) compute the Full Curvature Scale Space (FullCSS) image descriptors; and (2) apply over them a lossless compression method objecting to (3) classify these descriptors and retrieve the corresponding images. The FullCSS descriptors register the curvature variations on the image contour indicating the degree and the signal of these variations, which allow identifying where the curvature is concave or convex. The adopted compression method uses the Prediction by Partial Matching (PPM) compression model, which has been successfully used in other works to classify texture images. The results obtained show that this novel approach is able to reach competitive levels of efficacy and efficiency when compared to other works recently developed in this same area. / Com o aumento do poder de processamento dos computadores, cresceu também a quantidade e complexidade dos dados armazenados, exigindo mecanismos cada vez mais sofisticados para se conseguir uma recuperação eficaz e eficiente destas informações. No caso do processamento de imagens, tem se tornado comum a recuperação baseada em seu próprio conteúdo, ou seja, Recuperação de Imagem Baseada em Conteúdo (Content-Based Image Retrieval CBIR), eliminando a necessidade de anotações adicionais como descrições textuais e palavras-chave registradas por um observador. A proposta deste trabalho é o desenvolvimento de um mecanismo de recuperação de imagens através do reconhecimento de sua forma. O mecanismo consiste em (1) calcular os descritores Full Curvature Scale Space (FullCSS) das imagens; e (2) aplicar sobre eles um método de compressão sem perdas com a finalidade de (3) classificar esses descritores e recuperar as imagens correspondentes. Os descritores FullCSS registram as variações na curvatura do contorno da imagem indicando o grau e o sinal dessas variações, permitindo identificar onde a curvatura é côncava ou convexa. O método de compressão adotado utiliza o modelo de compressão Prediction by Partial Matching (PPM), utilizado com sucesso em outros trabalhos para classificar imagens de texturas. Os resultados obtidos indicam que esta abordagem inovadora é capaz de atingir níveis competitivos de eficácia e eficiência quando comparada a outros trabalhos atualmente desenvolvidos nesta mesma área.

Esta tese apresentada uma proposta de desenvolvimento de uma ferramenta computacional para metrologia com microtomografia computadorizada que possa ser implantada em sistemas de microtomógrafos convencionais. O estudo concentra-se nas diferentes técnicas de detecção de borda utilizadas em processamento de imagens digitais.Para compreender a viabilidade do desenvolvimento da ferramenta optou-se por utilizar o Matlab 2010a. A ferramenta computacional proposta é capaz de medir objetos circulares e retangulares. As medidas podem ser horizontais ou circulares, podendo ser realizada várias medidas de uma mesma imagem, uma medida de várias imagens ou várias medidas de várias imagens. As técnicas processamento de imagens digitais implementadas são a limiarização global com escolha do threshold manualmente baseado no histograma da imagem ou automaticamente pelo método de Otsu, os filtros de passa-alta no domínio do espaço Sobel, Prewitt, Roberts, LoG e Canny e medida entre os picos mais externos da 1 e 2 derivada da imagem. Os resultados foram validados através de comparação com os resultados de teste realizados pelo Laboratório de Ensaios Mecânicos e Metrologia (LEMec) do Intstituto Politécnico do Rio de Janeiro (IPRJ), Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Nova Friburdo- RJ e pelo Serviço Nacional da Indústria Nova Friburgo (SENAI/NF). Os resultados obtidos pela ferramenta computacional foram equivalentes aos obtidos com os instrumentos de medição utilizados, demonstrando à viabilidade de utilização da ferramenta computacional a metrologia. / This thesis presents a proposal to develop a computational tool for metrology using computed microtomography (microCT) systems that can be implemented in conventional microCT systems.This study focuses on the different techniques used for edge detection in image processing.To test the feasibility of developing the tool we chose to use the Matlab 2010a. The proposed computational tool is capable of measuring circular and rectangular objects.The measures can be horizontal or circular and can be performed several measurements of the same image, a measure of multiple images or more measures of multiple images.The techniques implemented of processing digital images are global thresholding with choice of threshold manually based on the image histogram or automatically by the Otsu method, the high-pass filter in the space domain Sobel, Prewitt, Roberts, LoG and Canny and the distance between the outermost "peaks" of the 1st and 2nd derivative image.The results were validated by comparison with test results performed by the Mechanical Testing Laboratory and Metrology (LEMec) Polytechnic Intstituto of Rio de Janeiro (IPRJ), State University of Rio de Janeiro (UERJ), Nova Friburdo- RJ and the National Industry Service - Nova Friburgo (SENAI / NF).The results obtained by computational tool were equivalent to those obtained with the measuring instruments used, demonstrating the feasibility of using of computational tool for metrology.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DiegoMG.pdf: 1982662 bytes, checksum: e489eb42e914d358aaeb197489ceb5e4 (MD5) Previous issue date: 2006-01-05 / There has been an increasing tendency on the use of selective image compression, since several applications make use of digital images and the loss of information in certain regions is not allowed in some cases. However, there are applications in which these images are captured and stored automatically making it impossible to the user to select the regions of interest to be compressed in a lossless manner. A possible solution for this matter would be the automatic selection of these regions, a very difficult problem to solve in general cases. Nevertheless, it is possible to use intelligent techniques to detect these regions in specific cases. This work proposes a selective color image compression method in which regions of interest, previously chosen, are compressed in a lossless manner. This method uses the wavelet transform to decorrelate the pixels of the image, competitive neural network to make a vectorial quantization, mathematical morphology, and Huffman adaptive coding. There are two options for automatic detection in addition to the manual one: a method of texture segmentation, in which the highest frequency texture is selected to be the region of interest, and a new face detection method where the region of the face will be lossless compressed. The results show that both can be successfully used with the compression method, giving the map of the region of interest as an input / A compress?o seletiva de imagens tende a ser cada vez mais utilizada, visto que diversas aplica??es fazem uso de imagens digitais que em alguns casos n?o permitem perdas de informa??es em certas regi?es. Por?m, existem aplica??es nas quais essas imagens s?o capturadas e armazenadas automaticamente, impossibilitando a um usu?rio indicar as regi?es da imagem que devem ser comprimidas sem perdas. Uma solu??o para esse problema seria a detec??o autom?tica das regi?es de interesse, um problema muito dif?cil de ser resolvido em casos gerais. Em certos casos, no entanto, pode-se utilizar t?cnicas inteligentes para detectar essas regi?es. Esta disserta??o apresenta um compressor seletivo de imagens coloridas onde as regi?es de interesse, previamente fornecidas, s?o comprimidas totalmente sem perdas. Este m?todo faz uso da transformada wavelet para descorrelacionar os pixels da imagem, de uma rede neural competitiva para realizar uma quantiza??o vetorial, da morfologia matem?tica e do c?digo adaptativo de Huffman. Al?m da op??o da sele??o manual das regi?es de interesse, existem duas op??es de detec??o autom?tica: um m?todo de segmenta??o de texturas, onde a textura com maior freq??ncia ? selecionada para ser a regi?o de interesse, e um novo m?todo de detec??o de faces onde a regi?o da face ? comprimida sem perdas. Os resultados mostram que ambos os m?todos podem ser utilizados com o algoritmo de compress?o, fornecendo a este o mapa de regi?o de interesse

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Image retrieval is an offshoot of information retrieval, which has received growing attention. Within this new offshoot the area of shape-based retrieval has shown itself to be one of the most difficult tasks to perform successfully. It is therefore the purpose of this work to explore the main aspects of shape-based retrieval: the representation and the description of shapes, which aim at extracting the main shape forms, as well as the similarity measurements which are used in the comparison between two characteristic vectors which are the result of characteristic extraction. Various descriptors of different classes are covered giving a general view of how shape based retrieval can be carried out. When given further consideration these descriptors are able to point out some desirable aspects, with the invariance to geometric transformations being one of the principal ones. Therefore the descriptors are analyzed to their degree of invariance to transformations, also normalizations in the sense of making the descriptors invariant are analyzed. One new descriptor, contour saliences, in particular shows promising results as it is invariant to such transformations. For this reason the subject is widely discussed in this work, its retrieval is carried out through the use of skeletons being that each saliency is associated to an adjoining extremity, and this is obtained through the use of the image forest transform. A CBIR based on shape that uses salience is implemented and the final results are discussed. / A recuperação de imagens é um ramo oriundo da recuperação de informação que vem recebendo grande enfoque atualmente. E dentro deste novo ramo a recuperação baseada em formas é uma das tarefas mais difíceis. Assim, esse trabalho explora os principais aspectos de recuperação baseada em forma: a representação e a descrição de formas, que visam extrair as principais características da forma, e também medidas de similaridade, que são utilizadas na comparação entre dois vetores de característica resultantes da extração de características. Diversos descritores de diferentes classes são abordados dando uma visão geral de como pode ser realizada a recuperação baseada em forma. Considerando ainda os descritores, importantes aspectos podem ser apontados como sendo desejáveis, sendo a invariância a transformações geométricas um dos principais. Assim, os descritores são analisados quanto à sua invariância a transformações, e algumas normalizações no sentido de tornar os descritores invariantes também são analisadas. Um descritor novo e bastante promissor, por ser invariante a tais transformações, é o descritor saliências do contorno. Por isso este é amplamente discutido nesse trabalho. Sua obtenção é realizada através do uso de esqueletos sendo que cada saliência é associada à uma extremidade do mesmo, e este por sua vez é obtido através da transformada imagem floresta. Um CBIR baseado em forma utilizando saliências é implementado e seus resultados discutidos. / Mestre em Ciência da Computação

O crescimento da utilização de sistemas de reconhecimento no mundo contemporâneo exige processos de detecção cada vez mais robustos e ágeis. Aplicáveis desde sistemas de teleconferência empresarial até mecanismos de segurança e vigilância, a detecção e o reconhecimento de pessoas tornaram-se uma constante. Na tentativa de buscar caminhos alternativos, tanto para os problemas de detecção, quanto para os de reconhecimento, este trabalho propõe a utilização de medidas biométricas, mensuradas em imagens digitalizadas de faces humanas. A partir do estudo de tais medidas, torna-se possível a verificação de proporções existentes na face, especialmente a proporção divina, podendo constituir, no futuro, a base para algoritmos de detecção e/ou reconhecimento que usufruam das informações trazidas por tais proporções. Diante de uma reduzida quantidade de publicações no meio científico que utilizam a proporção divina como meio de detecção e/ou reconhecimento em processamento de imagens, esta investigação vem contribuir com alguns passos nessa direção / The increase of recognition systems in the contemporary world has demanded robust and agile detection processes. From teleconference systems to security and monitoring mechanisms, the detection and recognition of people have became constantly used and applied. In attempt to search for alternative ways to solve both detection and recognition problems, this work proposes the utilization of biometric measures, taken in digital image of human faces. From the study of such measures, it’s possible to verify face proportions, especially the divine proportion, which could allows, in the future, to implement the detection and/or recognition algorithms that utilize such proportions. Due to small amount of scientific publications that use the divine proportion as a way of detection and/or recognition in image processing, this investigation contributes with some steps in this direction