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  09/06/2008  
  Brasileiros desenvolvem método que serve de base para diversas aplicações em computação  
   
  Um artigo escrito por quatro pesquisadores brasileiros, que acaba de ser publicado em uma revista reconhecida pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) como a mais importante na área de computação em todo o mundo – a ACM Computing Surveys –, é mais uma amostra do alto nível das pesquisas feitas em computação no País. O trabalho faz uma análise de seis diferentes algoritmos para a transformada da distância exata (TDE), um método que serve de base para diversas aplicações em computação. Os algoritmos analisados foram escolhidos por serem os mais utilizados pelos profissionais da área, segundo dados de literatura. “A TDE é um método computacional básico para várias outras aplicações em reconhecimento de padrões, análise de imagens e visão computacional”, disse um dos autores do artigo, Odemir Martinez Bruno, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos, à Agência FAPESP. Bruno explica que desde os anos 1990 são pesquisados algoritmos otimizados para a redução do tempo de processamento computacional da TDE, o que permitiu que vários novos métodos fossem criados com velocidades dezenas de vezes maiores do que as anteriores. “O problema é saber quais são os melhores algoritmos e abordagens para determinadas aplicações. Por isso, o trabalho analisou os principais algoritmos de TDE que surgiram desde então e fez uma discussão abrangente e crítica sobre o assunto, de modo a organizar, validar e comparar os diferentes métodos de TDE, que foram testados em uma mesma máquina e nas mesmas condições técnicas”, disse. Para cada tipo de imagem analisada na tela do computador, seja ela de satélite ou voltada para diagnósticos médicos, por exemplo, os algoritmos têm comportamentos completamente diferentes. “Após testar um amplo conjunto de imagens com todas as variações teóricas que implicavam em atraso no processamento, o artigo descreveu os algoritmos mais rápidos e apropriados para diferentes aplicações”, contou. Segundo Bruno, os algoritmos ou métodos que “ganharam”, por serem mais rápidos, foram o Meijster e o Saito. “Desses dois, o Meijster foi ainda mais rápido, ou seja, leva menos tempo para processar uma matriz numérica. Apesar de a imagem também ser uma matriz numérica, esses tipos de algoritmos não servem só para análise de imagens”, afirmou. Possíveis aplicações Além da ciência da computação, entre as áreas do conhecimento que podem ser beneficiadas pelas aplicações da transformada da distância exata (TDE), de acordo com o professor da USP, estão bioinformática, matemática aplicada e física computacional. “Na área de reconhecimento de padrões se destacam os processamentos para identificação de impressão digital, voz ou íris. Outra aplicação seria a separação de células em microscópio durante um experimento biológico. Nesse caso, é possível diferenciar as células, mesmo que elas estejam muito próximas ou até sobrepostas”, apontou. Na área de robótica, por exemplo, por meio da TDE é possível definir o melhor caminho para a navegação de um robô em um ambiente específico. “Visão computacional, por sua vez, nada mais é do que colocar o sentido de visão nas máquinas, fazendo com que o computador, com o auxílio de câmeras de vídeos, reconheça objetos ou pessoas e descreva características de cada indivíduo”, explicou. Um dos resultados do trabalho é a publicação, na internet, das características de cada algoritmo analisado pelo artigo. “Criamos um site onde é possível baixar o código fonte dos algoritmos. Trata-se de um complemento do artigo, uma vez que aprofunda os seis algoritmos e permite que os usuários possam rodá-los em máquinas pessoais, tornando suas aplicações computacionais mais rápidas e dinâmicas”, destacou. Parte dos resultados do trabalho foi extraída de duas dissertações de mestrado realizadas no programa de pós-graduação do ICMC-USP, de autoria de Ricardo Fabbri e de Julio Cesar Tore  
     
  Fonte: W News  
     
 
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