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Tratamento computarizado dos manuscritos

Os investigadores no centro da visão de computador de UAB que trabalha no reconhecimento automático de originais do manuscrito projetaram um sistema novo que fosse mais eficiente e de confiança do que atualmente o existências. O BSM (acrônimo para “o modelo borrado da forma”) foi projetado trabalhar com antigo, danificado ou difícil ler manuscritos, contagens escritas à mão e desenhos arquitectónicos. Representa ao mesmo tempo uma relação de máquina humana eficaz em originais automaticamente de reprodução quando forem escritos ou extraídos.

Os investigadores basearam seu trabalho no processo biológico da mente humana e de sua habilidade de ver e interpretar todos os tipos das imagens (reconhecimento das formas, das estruturas, das dimensões, etc.) para criar a descrição e os modelos da classificação de símbolos escritos à mão. Entretanto, este sistema computarizado difere de outro desde que pode detetar as variações, as deformações elásticas e as distorções desiguais que podem aparecer ao manualmente reproduzir qualquer tipo do símbolo (letras, sinais, desenhos, etc.). Uma outra vantagem é a possibilidade a trabalhar no tempo real, simplesmente alguns segundos depois que o original foi introduzido no computador.

O BSM difere de outros sistemas existentes que seguem o mesmo processo ao decifrar tipos diferentes de símbolos, desde que um processo padrão faz mais difícil reconhecer os símbolos depois que foram introduzidos. Ao contrário, a metodologia desenvolvida pelo centro da visão de computador pode ser adaptada a cada um das áreas que é aplicado a. Para poder analisar e reconhecer símbolos, o sistema divide regiões da imagem em regiões secundárias - com a ajuda de uma grade - e conserva a informação de cada quadrado de grade, ao registar mesmo o menor das diferenças (por exemplo entre p e b). Dependendo da forma introduzida, o sistema submete-se a um processo para distinguir a forma e igualmente todas as deformações possíveis (a letra P seria registada por exemplo como sendo mais redonda ou tendo uma haste, etc. mais curtos ou mais longos). Então armazena esta informação e classific a automaticamente.

Os investigadores decidiram testar a eficiência do sistema experimentando com as duas áreas de aplicação. Criaram uma base de dados de notas musicais e uma base de dados de símbolos arquitectónicos. O primeiro foi criado de uma coleção de contagens musicais modernas e antigas (dos 18os e 19os séculos) dos arquivos do seminário de Barcelona, que incluiu um total de 2.128 exemplos de três tipos de notas musicais extraídas por 24 povos diferentes. A segunda base de dados incluiu 2.762 exemplos dos símbolos arquitectónicos escritos à mão que pertencem a 14 grupos diferentes. Cada grupo conteve aproximadamente 200 tipos de símbolos extraídos por 13 povos diferentes.

A fim comparar o desempenho e a confiabilidade do BSM, os mesmos dados foram introduzidos em outros sistemas similares. O BSM era capaz de reconhecer notas musicais com uma precisão sobre de 98% e símbolos arquitectónicos com uma precisão de 90%.

Os investigadores no centro da visão de computador que desenvolveu o BSM foram concedidos o primeiro prêmio na terceira edição da conferência ibérica sobre o reconhecimento de teste padrão e a análise de imagem (IbPRIA) que ocorreram último junho.

 
 
 
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