Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Raphael_Carneiro_vfinal_1.pdf: 1963434 bytes, checksum: 49eb545fb4a9507cd1051d800e698c3d (MD5) Previous issue date: 2006-12-16 / Tudo o que vemos é construído mentalmente pelo sistema visual do cérebro humano, a partir dos estímulos recebidos nas retinas: a percepção de cor, forma, profundidade e movimento, os objetos e as cenas visuais completas. Pesquisas na área de inteligência artificial, especialmente aplicadas à robótica, buscam emular esta função biológica, a fim de capacitar sistemas artificiais na interação com o mundo real. Entretanto, tarefas simples para um ser humano são muito complexas para um robô. Este trabalho propõe uma modelagem matemático-computacional do sistema visual humano, que seja biologicamente plausível e que seja capaz de emular a função de percepção de movimento e de velocidade dos objetos presentes no campo visual. A arquitetura neural utilizada representa células das camadas V1 e MT do córtex visual, com campos receptivos que utilizam convolução dos estímulos visuais com uma função de Gabor, e um mapeamento log-polar das células da retina para as equivalentes no córtex visual. Essa modelagem foi implementada em um sistema computacional que calcula um mapa de velocidades, abrangendo todo o campo visual, a partir do processamento de uma seqüência de imagens em movimento, captadas por uma câmera, e do subseqüente processamento das camadas neurais envolvidas no modelo. A fim de que a sua eficácia fosse verificada, diversos experimentos foram realizados, obtendo-se resultados bastante satisfatórios. / Everything that we see is mentally built by the human brain s visual system, from the stimuli received by the retinas: the perception of color, shape, depth and motion, the objects and the complete visual scenes. Researches on artificial intelligence, especially applied to robotics, look for emulating this biological function, in order to enable artificial systems to interact with the real world. However, simple tasks for a human being might be very complex for a robot. This work proposes a mathematical-computational modeling of the human visual system that is biologically plausible and capable to emulate motion perception and velocity perception of the objects present in the visual field. The proposed neural architecture represents V1 and MT cells of the visual cortex, with receptive fields using a convolution of the visual stimuli with a Gabor function, and a log-polar mapping of the retina cells to the equivalent ones in the visual cortex. That modeling was implemented in a computational system that calculates a map of velocities, comprehending the whole visual field, from the processing of a sequence of motion images, captured by a camera, and the subsequent neural layers processing. In order to evaluate the effectiveness of the system, several experiments were accomplished, obtaining quite satisfactory results.