68 Modelagem de Um Sistema de Reconhecimento de Imagem

Modelagem De Um Sistema De Reconhecimento De Imagem Aplicado A Monitoração
De Experimentos Em Comportamento De Ratos Usando O Modelo Labirinto Em Cruz Elevado
Assimétrico (Lcea)– Eduardo Ferreira de Abreu
Modelagem de Um Sistema de Reconhecimento de
Imagem Aplicado a Monitoração de Experimentos em
Comportamento de Ratos Usando o Modelo Labirinto
Em Cruz Elevado Assimétrico (Lcea)
Eduardo Ferreira de Abreu -
[email protected]
Professor das Faculdades Associadas de Ariquemes - FAAr
Especialista em Tecnologia da Informação e Docência Universitária
Resumo
Este projeto apresenta de forma sintetizada uma proposta do estudo de técnicas de
Processamento de Imagens e seu emprego nos sistemas de monitoração de processos
baseados em imagens, além da realização de modelagem de um sistema de reconhecimento
de imagem aplicado a experimentos em comportamento de ratos usando o modelo de labirinto
em cruz elevado assimétrico (LCEA); utilizando para representação do conhecimento, um
estudo te técnicas de inteligência artificial, neste caso sistemas especialistas para resolução do
problema apresentado.
Palavras-Chave: Sistema de monitoração, modelagem, modelo de labirinto;
Introdução
O cérebro como entidade coordenadora e de análises têm como função
principal a aquisição de informação que lhe ajuda a interagir com o mundo a
redor do todo.
A resultante das análises internas, se expressa nos seres vivos por
respostas motoras. Assim, as respostas motoras complexas que coordenam
movimentos ordenados dos músculos para alcançar alguma finalidade, se
chamam condutas. Analisando as condutas se pode inferir como trabalha o
cérebro, neste caso animal. Freqüentemente, se utilizam modelos animais para
estudar condutas determinadas que não se possa efetuar em seres humanos.
A automação de tarefas é uma tendência real e inegável na sociedade
do século XXI. O debate sobre a substituição da mão-de-obra humana pela
máquina repousa sobre o avanço tecnológico o valeu da desconfiança, levando
a humanidade a questionar sua função no planeta e a buscar o porquê de seus
próprios passos.
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E cada vez mais difícil fazer qualquer tipo de prognóstico confiável sobre
a forma como a tecnologia afetaria a vida da população mundial nos anos por
vir, e se fortalece de forma progressiva o fantasma do desenvolvimento
tecnológico como provável catalisador de um colapso mundial de desemprego
e pobreza.
Enquanto o discurso humanista prega a redução do ritmo de
desenvolvimento da tecnologia, o discurso técnico propõe o controle
populacional. Encurralados entre eles e, por que não, injustificados, encontramse os frutos essenciais do avanço tecnológicos colhidos ao longo de séculos de
estudo e trabalho. Com exceção de puristas ecológicos, quem contesta os
benefícios da eletricidade, o conforto da Engenharia, a praticidade da
Informática ou a capacidade da Medicina moderna?
A grande verdade é que na medida em que a tecnologia avança e a
população cresce se torna cada vez mais difícil que qualquer um de nós tenha
condições reais de fazer um julgamento coerente e imparcial no que diz
respeito ao aspecto global do desenvolvimento. A teia social que se tece com o
passar dos anos e a forma como a rapidez do movimento tecnológico e as
próprias correntes culturais, políticas e econômicas mundiais a afetam nos
colocam constantemente em posição de defesa e submissão.
Tal panorama não pode, porém, impedir que se vislumbrem as possíveis
aplicações do potencial tecnológico atingido, considerando-se que as mesmas
têm abrangência de atuação indescritivelmente ampla, desde a simples
facilitação de uma tarefa corriqueira e repetitiva ao salvamento de vidas.
Os sistemas de computação têm papel de importância singular neste
cenário, já que desde o advento do computador de grande porte, o ritmo de
conquista do conhecimento tecnológico teve sua aceleração exponencialmente
catapultada e, tal fenômeno continua ocorrendo ainda nos dias de hoje.
Este estudo se concentra em uma das categorias de sistemas mais
proeminentes do mundo da computação, tanto no meio acadêmico, quanto no
âmbito comercial, a qual diz respeito aos sistemas que fazem uso da imagem,
objeto
fundamental da
visão,
para
realizar monitoração de
projetos
experimentais em animais que atualmente são medidos por observadores.
Embora os observadores não estejam atentos aos tratamentos para evitar
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preconceito, o registro costuma ser grande e tedioso. Surge à necessidade de
ter um sistema automático que reconheça as diferentes condutas e as registre
em forma independente e neutra.
No caso de um aparelho especial que mede motivação e emoção, esta
necessidade também está presente.
Viabilidade Técnica
Para a realização deste projeto faz-se necessário apresentar na Figura
abaixo uma visão logicamente organizada do sistema proposto a ser modelado
e em seguida tomar como base os alguns fundamentos e/ou recursos
apresentados de forma resumida, posteriormente abordada de forma mais
abrangente de detalhada no trabalho final:
Interface de
Instrumentalização
Sistema Computacional
de Controle
Interface Homem
Máquina
Especialista
Sistema Especialista
Sistema
Controlador
Banco de Dados
Inspection
Motor de Inferência
G
Regras de Inferência
U
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Labirinto em Cruz Elevado
Assimétrico
Figura 6 Representação Gráfica do Sistema proposto
O labirinto em Cruz Elevado
O Labirinto em Cruz Elevado (LCE) constitui um modelo animal de
ansiedade que vem sendo utilizado para o estudo de novos agentes
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ansiolíticos (drogas que reduzem a ansiedade) e compreensão dos processos
neurobiológicos associados à ansiedade. Ele é composto por dois braços
abertos dispostos perpendicularmente a dois braços fechados por paredes
laterais desprovidas de teto (Figura 7). Animais expostos ao LCE mostram
reações de medo aos braços abertos caracterizadas por manifestações
comportamentais e fisiológicas.
Figura 7 O Labirinto em Cruz Elevado
4
Sistema de Monitoração de Processos
Em geral, sistemas de monitoração de processos têm como finalidade a
observação contínua ou periódica do desenvolvimento de um procedimento
qualquer, seja para controlar ou mesmo verificar determinadas características
do mesmo, seja para identificar algum evento específico referente ao cenário
em questão.
4
é um aparelho elevado a 50 cm do solo, composto de dois braços abertos (50 x 10 cm)
dispostos perpendicularmente a dois braços fechados por paredes laterais desprovidos de teto
(50 x 10 x 40 cm), formando um ângulo de 90 °. Ao redor dos braços abertos foram acoplados
lâminas de acrílico formando uma borda de 1 cm de altura.
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Existem inúmeras modalidades de sistemas de monitoração de
processos, empregando sensores dos mais variados modelos e aplicados aos
mais diversos tipos de ambiente. Neste trabalho, porém, serão considerados
apenas os sistemas que utilizam imagens e técnicas de processamento das
mesmas para atingir seus objetivos. Esses sistemas são, em geral,
classificados como Sistemas de Tempo Real, uma vez que seu desempenho
está normalmente, de certa forma, atrelado ao seu tempo de resposta, tendo
em vista que os problemas que eles se propõem a resolver têm restrições
temporais inerentes.
Esta característica confere a este tipo de sistema uma dificuldade
considerável, dado que as técnicas de processamento de imagens são, em
geral, muito custosas em termos computacionais. Portanto, os sistemas de
monitoração de processos baseados em imagens exigem planejamento
meticuloso e implementação otimizada, visando à redução dos efeitos que um
código mal escrito pode provocar no tempo de resposta do sistema.
Sistema de Tempo Real
São ditos reativos os sistemas que interagem com um determinado
ambiente e reagem a estímulos produzidos pelo mesmo. Diz-se então que
Sistemas de Tempo Real são, na verdade, sistemas reativos cuja reação deve
ocorrer dentro de prazos específicos, os quais podem apresentar tolerância
variada (FARINES & FRAGA & OLIVEIRA, 2006).
Confere-se então aos Sistemas de Tempo Real, tendo em vista tal
definição, requisitos temporais, o que transforma o conceito de correção
desses sistemas em relação ao empregado em sistemas convencionais de
computação, nos quais a partir de certo conjunto de entradas deve ser atingido
um conjunto específico de saídas correspondentes. Para Sistemas de Tempo
Real a qualidade de uma resposta está atrelada tanto à correção na relação
entrada!saída, quanto ao cumprimento de um determinado prazo estipulado
para a realização da tarefa em questão (FARINES & FRAGA & OLIVEIRA,
2006).
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Processamento de Imagens Digitais
O objetivo desta seção é apresentar, de forma superficial e introdutória,
o universo das aplicações do estudo de processamento de imagens digitais,
mostrando, além de um pouco de sua História, sua crescente importância e
aplicação nas mais diversas áreas do conhecimento humano. No projeto final
deste trabalho, em especial na fundamentação teórica será abordado de forma
mais específica e técnica, apresentando-se a teoria básica por trás da mesma.
Processamento de imagens digitais se refere, em geral, à manipulação,
por um computador digital, de uma imagem bidimensional. De forma mais
abrangente, envolve o processamento de qualquer conjunto bidimensional de
dados (JAIN, 1989).
Dentre os diversos campos de aplicação do estudo de processamento
de imagens digitais podem-se citar como principais a melhoria da qualidade da
informação visual da imagem, com a finalidade de facilitar a interpretação
humana, e o processamento dos dados contidos em uma imagem visando
possibilitar a percepção automática por máquinas (GONZALEZ & WOODS,
2000).
Sistemas Especialistas
Os sistemas especialistas podem ser caracterizados como sistemas que
reproduzem o conhecimento de um especialista adquirido ao longo dos anos
de trabalho (KANDEL apud FERNANDES, 2003, p.11). Um sistema
especialista deve ser construído com o auxílio de um especialista humano, o
qual fornecerá a base de informações, através do seu conhecimento e
experiência adquiridos ao longo dos anos e de carreira. Os especialistas têm a
capacidade de resolver problemas difíceis, explicar os resultados obtidos,
aprender, reestruturar o conhecimento e determinar as suas características
relevantes, porém, muitas vezes os especialistas têm dificuldade em explicar o
seu modo de raciocínio de uma maneira analítica (FERNANDES apud
FERNANDES, 2003, p. 11).
Um sistema especialista deve, além de inferir conclusões, ter
capacidade de aprender novos conhecimentos e, de modo, melhorar o seu
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desempenho de raciocínio e a qualidade de suas decisões (FERNANDES,
2003, p. 14).
Quando utilizar os Sistemas Especialistas
O uso dos SE´s não é restrito a um determinado problema; eles devem
ser utilizados somente em determinados somente em determinados problemas,
os quais apresentam algumas características específicas. Estas características
estão relacionadas com o tipo de programação envolvida com os SE´s e com o
tipo de conhecimento necessário para a construção da Base de conhecimento
destes sistemas (CELESTE apud ABREU, 2001, p. 17).
A
Figura 8 apresenta as características necessárias para resolver um problema
com os SE´s:
A tarefa requer
manipulação
simbólica
A tarefa requer
solução
heurística
A tarefa requer
certa dificuldade
SE
Uso apropriado
de SE
A tarefa tem
valor prático
A tarefa possui
um tamanho
realizável
Figura 8 - Características do problema para uso de SE (ABREU, 2003, p. 18).
Onde podemos descrever:

A tarefa requer manipulação simbólica, isto é, necessita o
uso de símbolos para representar o conhecimento;
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
A tarefa requer solução heurística ou certa dificuldade, isto
é, trata dos problemas que não podem ser resolvidos por métodos
convencionais;

A tarefa tem valor prático, isto é, substitui ou auxilia o
especialista;

A tarefa tem tamanho realizável, isto é, uma instância
razoável do problema pode ser solucionada.
REFERÊNCIAS
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elevated symmetric plus-maze: effects of diazepam. Br J Med Biol res 32:
99-106, 1999.
Title
A Modeling System for Image Recognition Applied to Monitoring Experiment on
Behavior of Rats Using the Model Plus Maze Asymmetric (oEPM)
Abstract
This project presents a synthesized form of a proposed study of techniques of Image
Processing and its use in monitoring systems for image-based processes, besides conducting a
modeling system applied to image recognition experiments on behavior of rats using model of
asymmetric plus maze (oEPM) using knowledge representation, a study te artificial intelligence
techniques, in this case expert systems for solving the problem presented.
Keywords: System of monitoring, modeling, model maze;
http://www.faar.edu.br/revista
Recebido em: 10/05/2010
Aceito em : 01/07/2010
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