Analise funcional de dados aplicada ao reconhecimento de padroes em assinaturas de imagens.

Resumo

O presente trabalho propõe a aplicação da Análise Funcional de Dados (FDA) ao reconhecimento de padrões em assinaturas de imagens. A Análise Funcional de Dados é uma técnica que estuda formas de se representar dados originalmente na forma de vetor (sinal) por funções analíticas. Com isso é possível a análise de funcionais derivados, como integrais, derivadas, curvaturas, entre outros. Já a assinatura de uma imagem é uma forma unidimensional que representa as características da imagem que a gerou. Neste projeto, a assinatura é extraída pelo método de Dimensão Fractal Multi-Escala e a FDA gera uma função a partir do vetor da assinatura, usando interpolação por spline. A partir da análise da função e dos funcionais derivados, é realizado o reconhecimento de padrões nesta assinatura. Por fim, desempenho das FDA's neste processo de reconhecimento é comparado com o de outros dois métodos usados pela Literatura, ou seja, Descritores de Fourier e Wavelets. (AU)