Teorias desenvolvidas no ICMC permitem analisar complexidade de imagens

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Nana Soares / Agência USP de Notícias

O reconhecimento de padrões por meio da análise da complexidade de imagens é uma técnica que, com o auxílio da matemática e da computação, permite ações como o mapeamento das espécies de uma floresta ou a detecção precoce de um tumor. Pesquisa do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, analisou diferentes métodos capazes de realizar a análise de complexidade de imagens e reconhecimento de padrões. O bacharel em ciência da computação André Backes observou três teorias matemáticas distintas (dimensão fractal, Caminhada Determinística do Turista e Redes Complexas) e observou que elas conseguem convergir para uma mesma medida de complexidade.

Segundo o orientador da pesquisa, professor Odemir Bruno, o método de fractais (uma geometria que usa regras simples que, combinadas, geram formas complexas) já era conhecido para analisar a complexidade de imagens, mas a comparação com outras teorias foi inédita. “Na matemática há vários caminhos para chegar em um mesmo resultado. Nessa pesquisa, foram trilhados vários caminhos completamente diferentes entre si, e o interessante é que foi encontrada uma ligação entre elas. Isso é um resultado muito importante”, diz ele.

Nas três teorias foram estudadas as propriedades da complexidade de imagens. “Percebemos que apesar da falta de uma definição formal do que seja complexidade, diferentes métodos podem ser usados para se obter uma estimativa dela. E existe muito potencial para seu uso prático”, diz o autor da pesquisa.

Durante o estudo, Backes trabalhou junto com pesquisadores de outras áreas, a fim de aplicar seus resultados. A área de botânica foi uma das mais presentes, e a análise de complexidade de imagens e de reconhecimento de padrões foi capaz de ajudar a reconhecer espécies de plantas a partir de suas folhas. O autor da pesquisa pontua que foi necessário um extenso levantamento do que já existia na área e de como cada método estudado funcionava para então poder propor melhorias e novas abordagens em cada um deles. “Percebemos um grande potencial de aplicação dessa pesquisa em problemas que necessitem de soluções baseadas em visão computacional.”

Outras teorias

A pesquisa analisou ainda imagens de satélite. O orientador da pesquisa ainda destaca seu caráter multidisciplinar por unir três frentes da matemática, computação e biologia. As outras teorias utilizadas foram as redes complexas, pela qual se transformam os problemas em representações visuais (grafos) para poder resolvê-los; e a Caminhada Determinística do Turista, que pode ser relacionada à inteligência artificial e pela qual se criam agentes para explorar um meio. Por intermédio dessa exploração é que se entendem as propriedades matemáticas do meio.

A tese Estudos de métodos de análise de complexidade em imagens, de André Backes, recebeu uma menção honrosa no Prêmio Capes de Teses 2011, o que o professor Odemir classifica como “uma menção bastante justa”. Para ele, a menção foi uma surpresa agradável e que reconhece a qualidade do trabalho de seu orientando.

Backes enfatiza que embora as expectativas com os resultados fossem grandes, cada experimento realizado surpreendia. “E embora eu tenha finalizado o doutorado, a pesquisa continua”, diz. “Já pudemos perceber um grande potencial de aplicação dos métodos utilizado no estudo.”

Mais informações: emails arbackes@yahoo.com.br, com André Backes e  bruno@ifsc.usp.br, com Odemir Bruno 

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