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SAPRI. Relatório Parcial do Projeto
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Márcia Aragão di Azevedo
1 SAPRI Sistema de Aquisição, Processamento e Reconhecimento de Imagens Relatório Parcial do Projeto Universidade Federal de Pernambuco - DI Instituto de Pesquisas da Marinha - IPqM Universidade de São Paulo em São Carlos - ICMSC Universidade Estadual de Campinas - IC Universidade Federal do Rio Grande do Sul - II Universidade de Goiás EEE Novembro de 1997
2 RELATÓRIO TÉCNICO PARCIAL 1. Identificação SAPRI - Sistema de Aquisição, Processamento e Reconhecimento de Imagens No. do Processo : /95.0. Áreas do Projeto : Redes Neurais e Processamento de Imagens Coordenador : Germano Crispim Vasconcelos Instituições Parceiras: IPqM, UFPE, USP, UFRGS, UNICAMP e UFG. 2. Apresentação Este documento descreve as atividades desenvolvidas no primeiro ano do Projeto SAPRI - Sistema de Aquisição, Processamento e Reconhecomento de Imagens. O SAPRI é um projeto cooperativo multi-institucional com financiamento do ProTeM-CC-CNPq envolvendo cinco universidades: UFPE, USP - São Carlos, UNICAMP, UFRGS, UFG e a Marinha do Brasil através do seu Instituto de Pesquisas (IPqM). O objetivo do projeto é o desenvolvimento de um sistema baseado em avançados métodos de Inteligência Computacional como Redes Neurais, Reconhecimento de Padrões e Técnicas de Processamento de Imagens para a manipulação automática e tratamento de imagens de radar. O sistema será empregado pela Marinha do Brasil em tarefas de Análise Tática e Reconhecimento Automático de Alvos. O projeto teve início oficial em setembro de 1997 e tem conclusão prevista para agosto de 1998 com possível extensão até novembro de Este relatório objetiva apresentar informações sobre o desenvolvimento atual do projeto, as tarefas técnicas e administrativas desenvolvidas entre as previstas para o primeiro ano, os trabalhos publicados e produtos gerados como resultado do projeto e um cronograma para os meses que se seguem até a conclusão do projeto. 3. Contexto O SAPRI é composto de 5 módulos fundamentais que compreendem as etapas de aquisição, processamento e reconhecimento e interpretação de imagens, despejando no último módulo referente à análise tática, além de uma base de carta náuticas eletrônicas de auxílio aos demais módulos do projeto. Um exemplo típico de imagem coletada pelo tipo de radar empregado pela Marinha, e correspondente ao utilizado no contexto do SAPRI, pode ser visto na Figura 1 abaixo. Esta corresponde a uma imagem adquirida na Baia de Guanabara no Rio de Janeiro e ilustra características visuais típicas das imagens tratadas no âmbito deste projeto. A partir de imagens como estas apresentadas em terminais gráficos de imagens,
3 objetiva-se o desenvolvimento de um sistema que possa realizar a manipulação e interpretação de objetos nas imagens. De uma maneira mais detalhada, pode-se enunciar os objetivos do SAPRI como sendo: Figura 1 Desenvolver um sistema de aquisição de imagens para computadores PC, adequando-o ao tratamento de imagens de radar do tipo especificado; desenvolver um protótipo para a aquisição de sinais que permita a coleta de imagens reais referenciadas, e com elas testar os algoritmos de processamento, reconhecimento e análise tática. Especificação e validação de uma arquitetura de processamento de imagens e algoritmos que possam implementar em tempo real filtragem, mecanismos de atenção seletiva e extração de características dos alvos. Especificação e validação de um sistema combinador de classificadores para o reconhecimento e interpretação de alvos que forneçam elementos de informação relevantes ao processo de análise tática. Automatizar em software, em apoio à tomada de decisões, o processo de análise tática através do acompanhamento do estado e predição de trajetórias dos alvos. Em adição a estes a verificação de regras de segurança e a geração de alarmes táticos. Especificação e implementação, ao menos para um trecho limitado da costa brasileira, de um servidor de informações cartográficas (Carta Náutica Eletrônica). 4. Motivação
4 Num país de dimensões continentais e ainda pouco explorado como o Brasil, o patrulhamento e supervisão do seu território é uma atividade de fundamental importância na preservação da sua riqueza e da sua soberania. Considerando o aspecto estratégico dessa atividade, é imprescindível o desenvolvimento de soluções com tecnologia nacional para assegurar a independência do país. Além disso, a importação de sistemas para esse fim é muito onerosa (veja-se o SIVAM, por exemplo), tanto na implantação quanto na manutenção e atualização dos equipamentos dado o rápido avanço tecnológico. Nos países que dominam a alta tecnologia os sistemas para apoio a essa atividade se baseiam no processamento de imagens captadas por sensores que operam em várias bandas do espectro. Redes Neurais vem-se consolidando como uma das técnicas mais utilizadas nesse processamento e é uma área na qual o Brasil tem investido muito na formação de pessoal de alto nível. Então, por que não utilizar o nosso pessoal para desenvolver uma solução nacional e de baixo custo para apoiar o patrulhamento e supervisão da nossa costa? Esses foram os principais aspectos que motivaram a conjugação de esforços da Marinha do Brasil e de 5 grupos de pesquisa de Universidades Brasileiras para o desenvolvimento do projeto SAPRI. Ainda foram considerados outros benefícios na automatização desse processo, tais como, a oferta de novos serviços (carta náutica eletrônica) e a maior velocidade de execução e a uniformidade do padrão de qualidade do serviço comparado à execução das tarefas por humanos, já que a máquina não está sujeita a cansaço, fadiga ou estresse na tomada de decisão. 5. O Sistema SAPRI O diagrama apresentado acima ilustra os módulos do sistema SAPRI, a relação entre os módulos e o fluxo do processamento da informação no sistema. São ilustradas também neste diagrama as instituições que participam particularmente do desenvolvimento de cada módulo. Nas próximas seções serão descritas as atividades desenvolvidas considerando este fluxo lógico de tratamento das imagens de radar.
5 6. Módulo de Aquisição de Imagens O módulo de aquisição de imagens do SAPRI pode ser descrito como o responsável pela montagem de uma estrutura eficiente e compacta de disponibilização das imagens de radar. Neste módulo, os sinais de radar coletados pelo sistema são convertidos para apresentação em terminais gráficos e as imagens geradas armazenadas em um servidor de dados para posterior manipulação pelos módulos seguintes do sistema. Como descrito originalmente nos documentos do projeto, as tarefas no módulo de aquisição estão a cargo dos pesquisadores do IPqM, que formam a Equipe de Trabalho para esta fase do sistema. 6.1 Equipe de Trabalho A equipe do IPqM é composta por: CF Maurício de Menezes Cordeiro (Coordenador Local) Engenheiro César Barreto CF Luiz Alberto Cardoso José Ricardo Potier Mark Matkovsky Milton Ferreira 6.2 Atividades Desenvolvidas A Marinha do Brasil, representada pelo Grupo de Sistemas Digitais do IPqM, tem enorme interesse no bom andamento deste projeto, visto que ela será o usuário final do sistema que está sendo desenvolvido. Desta forma, além das tarefas formalmente atribuídas ao grupo do IPqM, estes estão sempre dispostos a empreender esforços no sentido de fornecer os subsídios que forem solicitados, em particular, aqueles sobre áreas específicas de experiência da Marinha do Brasil, tais como: Caracterização de imagens radar; Identificação de objetos de interesse em imagens radar; e Cartas náuticas. A principal função do grupo do IPqM no desenvolvimento do SAPRI é o fornecimento de Bases de Dados com imagens radar para fins de treinamento das Redes Neurais e outras técnicas que estão sendo desenvolvidas para desempenhar diversas funções do sistema, tais como, Reconhecimento de Padrões e Extração de Características.
6 Uma outra função é o fornecimento de subsídios sobre as imagens de radar e o extrator radar empregado pela Marinha, assim como outros requisitos de alto nível, para os demais grupos de trabalho do projeto. Com este intuito, um Sistema de Captura de Imagens Radar (SCIR) foi desenvolvido no qual as imagens obtidas pela digitalização e conversão de coordenadas polares para cartesianas das imagens radar originais, no Terminal Tático Inteligente (TTI) ou no Sistema de Controle Tático (SICONTA), são copiadas para um cartão de memória especialmente desenvolvido no IPqM para este fim, que reside no barramento PCI de computadores do tipo PC. Com o SCIR, imagens radar digitalizadas com 768x768 pixels e 16 tons (4 bits por pixel) estão sendo adquiridas desde setembro de 1996, quando foram colocadas à disposição dos parceiros do SAPRI, uma seqüência inicial de imagens, juntamente com um programa para apresentação em computador PC (sobre o sistema operacional DOS). Desde então, o IPqM passou a estar capacitado a fornecer imagens de radar em abundância, utilizando o Radar Decca 1226-R, instalado no prédio principal do IPqM. Em junho do corrente ano, foi identificada a necessidade urgente de segmentação manual das imagens com o objetivo de rotulá-las o mais rápido possível, para formar uma Base de Dados para treinamento das Redes Neurais, uma vez que não seria possível esperar a implementação dos algoritmos completos de processamento e segmentação do módulo de processamento do SAPRI para a obtenção automática de imagens. A segmentação manual consiste em recortar os objetos de interesse das imagens, quadro a quadro, e a rotulação é a identificação desses recortes. Objetivando o atendimento a esta solicitação com a maior brevidade possível, foi desenvolvido um programa para copiar os pixels de uma seqüência de quadros de imagens correspondentes à área de quadrados que circunscrevem os objetos de interesse. Simultaneamente às aquisições de imagens pelo radar, foram tiradas fotografias da Baía de Guanabara para a identificação dos objetos recortados. Um conjunto de imagens rotuladas foi distribuído aos parceiros no decorrer do II Workshop do SAPRI. 6.3 Atividades em Desenvolvimento A Marinha considera extremamente importante a aquisição de imagens em outros cenários que não apenas a região que circunda a sede do IPqM e utilizando-se de outros diferentes tipos de radares, que a MB possui nos seus diversos navios. Entretanto, o SCIR, que é o sistema de aquisição de que dispomos no momento, depende do terminal TTI ou do SICONTA para fazer a captura de imagens. Como estes equipamentos possuem peso e volume consideráveis, eles são de difícil instalação a bordo. Portanto, a captura está atualmente restrita aos navios que já possuem um desses equipamentos, que são em número de dois. O sistema Radar Scan Converter (RSC), ora em desenvolvimento no IPqM, virá em breve (estimamos que em fins de outubro próximo) a solucionar este problema, pois é constituído apenas de dois cartões para computador PC e recebe diretamente os sinais do radar.
7 6.4 Metas Atingidas Considerando as atividades desenvolvidas e em desenvolvimento relatadas, acredita-se que as metas propostas para este módulo do projeto foram atingidas no primeiro ano. As metas alcançadas são apresentadas abaixo numa visão macro. Para um detalhamento do que estas classes de atividades representam, pode ser consultado o documento original do projeto. Definição de requisitos de alto nível para o sistema SAPRI como um todo São informações necessárias às instituições do projeto para o desenvolvimento dos seus algoritmos. (Atividade a ser continuada até o final do projeto). Projeto e realização do subsitema de aquisição de imagens. (Atividade finalizada com êxito). Coleta de imagens radar; projeto e realização de experimentos para formação de conjuntos de treinamento e teste em situações táticas variadas. (Atividade realizada no primeiro ano na composição de uma base de dados iniciais, a ser continuada até o final do projeto). 6.5 Atividades Futuras Além da tarefa de coleta e referenciação de imagens radar que, estima-se, deverá ser contínua ao longo do Projeto, é observada a necessidade nop segundo ano de contatos os mais freqüentes e diretos possíveis com os parceiros, visando definir da melhor maneira possível, os requisitos para os diversos módulos do sistema. De uma forma mais detalhada podemos especificar as atividades a serem continuadas ou novas atividades a serem realizadas nos próximos meses como: Aquisição de Imagens no IPqM Fornecimento de características do vídeo radar aos demais grupos Realização dos experimentos para Redes Construtivas utilizando dados da Marinha Produção do Radar Scan Converter (Concluído) Estudo do Sistema de Carta Náutica desenvolvido no primeiro ano. Rotulação de objetos através de segmentação manual Aquisição de imagens de radar a bordo de navios da Marinha Visitas técnicas aos demais grupos integrantes do projeto 6.6 Cronograma A tabela a seguir, define o cronograma associado com as tarefas futuras a serem executadas.
8 Período Atividade Equipe 09/97-08/98 Aquisição de Imagens no IPqM Maurício de Menezes Cordeiro, César Barreto, José Ricardo Potier, Mark 09/97-08/98 Fornecimento de características do vídeo radar aos demais grupos 09/97-08/98 Realização dos experimentos para Redes Construtivas utilizando dados da Marinha até 10/97 Produção do Radar Scan Converter (Concluído) 09/97-10/97 Estudo do Sistema de Carta Náutica desenvolvido no primeiro ano. 09/97-12/97 Rotulação de objetos através de segmentação manual 11/97-08/97 Aquisição de imagens de radar a bordo de navios da Marinha 12/97,01/98, 03/98,05/98, 07/98 Visitas técnicas aos demais grupos integrantes do projeto Matkovsky, Milton Ferreira Maurício de Menezes Cordeiro, César Barreto, José Ricardo Potier, Mark Matkovsky, Milton Ferreira Maurício de Menezes Cordeiro, César Barreto, José Ricardo Potier, Mark Matkovsky, Milton Ferreira Maurício de Menezes Cordeiro, César Barreto, José Ricardo Potier, Mark Matkovsky, Milton Ferreira Maurício de Menezes Cordeiro, César Barreto, José Ricardo Potier, Mark Matkovsky, Milton Ferreira Maurício de Menezes Cordeiro, César Barreto, José Ricardo Potier, Mark Matkovsky, Milton Ferreira Maurício de Menezes Cordeiro, César Barreto, José Ricardo Potier, Mark Matkovsky, Milton Ferreira Maurício de Menezes Cordeiro, César Barreto, José Ricardo Potier, Mark Matkovsky, Milton Ferreira 7. Módulo de Processamento de Imagens As imagens coletadas pela placa de aquisição de imagens são passadas para o segundo módulo do SAPRI que objetiva o tratamento inicial das imagens armazenadas. Neste módulo, as etapas a serem executadas correspondem ao pré-processamento de baixo nível e ao pré-processamento de alto nível. No processamento de baixo nível, o objetivo é realizar operações de filtragem e refinamento com o intuito de eliminar distorções e ruídos. No processamento de alto nível, o objetivo é realizar o processo de atenção seletiva, segmentação dos objetos na imagem para que possam ser passados para o módulo de reconhecimento e extração de características relevantes das imagens. O conjunto de características selecionadas deve apresentar propriedades que sejam invariantes a certas condições como rotação, translação e escala dos padrões. 7.1 Equipe de Trabalho A equipe de trabalho neste módulo é liderada pelos pesquisadores: Alejandro Frery Orgambide (DI-UFPE) Neucimar Jerônimo Leite (IC-UNICAMP)
9 contando ainda com a colaboração do Prof. Díbio Leandro Borges (EEE-UFG) que também passou a integrar a equipe do SAPRI após o início formal do projeto. 7.2 Atividades Desenvolvidas As atividades neste módulo do projeto se intensificaram de forma significativa apenas nas últimas semanas uma vez que o Prof. Neucimar Leite, um dos principais pesquisadores a atuar nesta etapa do sistema, estava desenvolvendo anteriormente atividades fortemente voltadas para o desenvolvimento da Carta Náutica Eletrônica. Com a finalização dos trabalhos com a Carta Náutica, o Prof. Neucimar junto com o Prof. Alejandro Frery, que passou a integrar a equipe do SAPRI depois do projeto ter iniciado, iniciaram os estudos para o desenvolvimento dos algoritmos de processamento das imagens. Neste sentido, as tarefas realizadas neste módulo até o momento compreendem uma análise inicial das imagens de radar objetivando o refinamento das imagens e a segmentação automática dos objetos. Com respeito ao processo de extração de características foram consideradas algumas possíveis técnicas como Momentos e Transformadas Ortogonais. 7.3 Metas Atingidas As metas alcançadas são apresentadas abaixo: Análise inicial dos dados. Considerações iniciais sobre os métodos para melhoria da qualidade das imagens e segmentação. Considerações iniciais sobre os métodos para extração de características. 7.4 Atividades Futuras Na próxima fase do trabalho serão consideradas técnicas modernas de processamento visando, entre outras, à melhoria da qualidade destas imagens (filtragem), assim como uma análise da possibilidade de reconhecimento de algumas de suas componentes a partir da sua representação original. A teoria de Morfologia Matemática será priorizada nesta abordagem e uma análise estatística das imagens está sendo iniciada. De acordo com estes objetivos, as tarefas a serem executadas podem ser assim descritas: Comparação dos resultados obtidos. Análise da teoria morfológica associada ao problema do ruído de imagens de radar
10 Desenvolvimento de operadores morfológicos visando a filtragem da imagem; implementação de alguns operadores e análise dos resultados Estudo de transformações morfológicas e sua possível aplicação na representação de imagens de radar Implementação dos algoritmos eleitos e análise geral dos resultados Análise das vantagens e desvantagens de diversas técnicas de segmentação para o problema em questão Implantação da plataforma ENVI/IDL com módulo de classificação Markoviana Geração de segmentações utilizando as abordagens propostas; refinamento morfológico das segmentações 7.5 Cronograma Abaixo é apresentado um cronograma associado com as atividades descritas acima, de forma separada para os integrantes do projeto lotados na UFPE e na UNICAMP, embora a sequência das atividades tenha sido definida de forma sincronizada. UFPE Período Atividade Equipe 11/97-2/98 Análise das vantagens e desvantagens Alejandro C. Frery de diversas técnicas de segmentação para o problema em questão 2/98 3/98 Implantação da plataforma ENVI/IDL Alejandro C. Frery com módulo de classificação Markoviana 04/98-05/98 Geração de segmentações utilizando Alejandro C. Frery, Neucimar J. Leite as abordagens propostas; refinamento morfológico das segmentações 06/98-08/98 Comparação dos resultados obtidos. Alejandro C. Frery, Neucimar J. Leite UNICAMP Período Atividade Equipe 09/97-11/97 Análise da teoria morfológica Neucimar J. Leite, Talita Borges Vicari associada ao problema do ruido de imagens de radar 11/97-02/98 Desenvolvimento de operadores Neucimar J. Leite, Talita Borges Vicari morfológicos visando a filtragem da imagem; implementação de alguns operadores e análise dos resultados 03/97-05/98 Estudo de transformações Neucimar J. Leite, Talita Borges Vicari morfológicas e sua possível aplicação na representação de imagens de radar 02/97-08/98 Implementacao dos algoritmos eleitos Neucimar J. Leite, Talita Borges Vicari
11 e analise geral dos resultados 8. Módulo de Reconhecimento O módulo de reconhecimento e interpretação de padrões é o responsável pelo reconhecimento automático de potenciais alvos a partir das imagens segmentadas no módulo de processamento. Diferentes métodos compõem o sistema de reconhecimento e interpretação de imagens, cada um com suas vantagens e desvantagens, através de uma estrutura combinadora de classificadores. Com a finalidade de extrair o máximo de cada um destes métodos, compensando as deficiências de uns para tarefas específicas com as vantagens de outros, foi definido que os métodos seriam integrados em uma arquitetura cooperativa que combina as respostas de diferentes classificadores de padrões para fornecer a decisão final do sistema. As Redes Neurais Artificiais são cada vez mais utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de alvos (ATR - Automatic Target Recognition), sendo que o modelo mais comum é a arquitetura perceptron multi-camadas com algoritmo de treinamento backpropagation. Outras técnicas, como o reconhecimento estatístico de padrões, também são largamente empregadas. Os vetores de entrada para os métodos utilizados no Módulo de Reconhecimento são vetores de características representando padrões presentes nas imagens coletadas pelo radar. Esses vetores, podem corresponder, na verdade, à imagem bruta dos padrões segmentados ou características extraídas através de métodos tradicionais. Os padrões podem corresponder a nuvens, ilhas, pontes, embarcações, etc. A partir das imagens completas captadas pelo radar, cada objeto segmentado na imagem deve ser identificado (rotulado) pelo módulo de reconhecimento, passando a decisão de classificação para o módulo seguinte de Análise Tática. 8.1 Equipe de Trabalho O grupo de professores abaixo integram a equipe de pesquisadores do DI-UFPE, ICMSC-USP e EEE-UFG atualmente envolvidos no módulo de Reconhecimento do SAPRI. Uma parte dos professores está associada ao SAPRI desde o início da sua execução, enquanto outros (**) passaram a se envolver no projeto após o início formal do projeto. DI-UFPE Professores Prof. Germano C. Vasconcelos (Coordenador Geral do SAPRI) Prof. Edson C.B. Carvalho Filho Prof. Teresa Bernarda Ludermir
12 Prof. Alejandro Frery Orgambide (**) Prof. Paulo Jorge Adeodato (**) Pesquisadores Eduardo de Aguiar Sodré (MSc) - Bolsista DTI Fausto Dias de Oliveira Queiroz - Bolsista ITI ICMSC-USP Professores Profa. Roseli Franceli Romero (Afastada temporariamente para pós doutorado na Universidade de Carnegie Mellon, Estados Unidos) Prof. André Carlos Ponce de Leon F. de Carvalho (coordenador local) Pesquisadores Elson Felix Mendes Filho - Bolsista DTI Paulo Sérgio Prampero - Bolsista de mestrado pelo CNPq Ernesto Cuadros Vargas - Bolsista de mestrado pela CAPES Humberto Souza - Bolsista ITI Murilo - Bolsista de IC pelo CNPq/PIBIC EEE-UFG Professores Prof. Weber Martins (coordenador local) Prof. Díbio Borges (**) Pesquisadores Goaimy Póvoa Filho - Bolsista ITI Flávia Borges de Faria - Bolsista ITI 8.2 Atividades Desenvolvidas Uma das principais atividades realizadas neste módulo compreendeu o desenvolvimento de estudos para a definição mais detalhada da estrutura da arquitetura do sistema de reconhecimento de imagens, dos modelos de classificadores a serem utilizados e a forma de combiná-los para a obtenção da resposta do sistema de reconhecimento. Diante deste objetivo, identificou-se que a idéia de combinação das respostas de diferentes métodos é uma das técnicas mais empregadas atualmente em sistemas para o Reconhecimento Automático de Alvos. A vantagem de tal arquitetura é possibilitar a obtenção de taxas de classificação corretas dos objetos mais elevadas pela compensação de deficiências entre modelos de diferentes características. Neste sentido, definiu-se que os três grupos de pesquisadores envolvidos neste módulo investigariam separadamente um subconjunto de modelos de classificadores em uma fase inicial e, em uma segunda etapa, os classificadores eleitos passariam a ser integrados num combinador final.
13 Foi definido o modelo de rede neural perceptron multi-camadas (MLP) como estrutura de referência para a comparação com os demais modelos. Pelo grupo do DI- UFPE foi iniciada a investigação do MLP a ser comparado com as redes Função de Base Radial (RBF) e Time-Delay Neural Network (TDNN). Pelo grupo do ICMSC-USP iniciou-se a investigação de Redes Neurais Construtivas juntamente com dois outros classificadores : o MLP e um classificador estatístico. Por parte da equipe da EEE-UFG ficou determinada a investigação dos modelos MLP como referência, Redes Neurais Booleanas do tipo GSN e o modelo LVQ (Learning Vector Quantization). Os resultados a serem obtidos com as redes isoladamente serão então comparados com os resultados obtidos com o modelo integrado. A partir de uma base de imagens pré-segmentadas e rotuladas produzida ao IPqM foram iniciados os procedimentos para a experimentação dos modelos de redes neurais. Nesta primeira fase, um conjunto de resultados estão sendo atualmente desenvolvidos de classificação das imagens com os resultados a serem disponibilizados em breve. De uma forma mais pontual, podemos destacar as seguintes atividades realizadas dentro do módulo de reconhecimento neste primeiro ano: Definição da estrutura geral do Sistema de Reconhecimento de Imagens de Radar e dos modelos de Redes Neurais MLP, RBF e TDNN a serem implementados pelo DI-UFPE no módulo de reconhecimento. Bem como definição em conjunto com os grupos do ICMSC - USP e EEE - UFG dos modelos de Redes Neurais Construtivas e Classificador Estatístico investigados pelo grupo do ICMSC - USP e dos modelos LVQ e RBF a serem implementados pelo grupo do EEE - UFG. Os modelos que estão sendo implementados serão integrados em um modelo híbrido para o reconhecimento de imagens. Viagem no Porta Aviões NAeL Minas Gerais no trecho de Maceió a Salvador dos Profs. Germano Vasconcelos e Edson Carvalho Filho para a aquisição de informacões sobre os procedimentos de reconhecimento de imagens de radar em operação no projeto SICONTA da Marinha. Definição da estrutura, elaboração e implementação da homepage do SAPRI realizada pelo Prof. Germano Vasconcelos e do bolsista Fausto de Oliveira Queiroz. Participação do Prof. Germano Vasconcelos nas I Jornadas Latino-Americanas de Percepcion Remotas de Imagens de Radar em Buenos Aires, Argentina, de 1 a 5 de dezembro de Participação do Prof. Germano Vasconcelos no AEROSENSE 97 International Annual Symposium da International Society for Optical Engineering (SPIE) em Orlando, Estados Unidos em Abril de 1997, e nos minicursos de relevância para o projeto SAPRI na área de Reconhecimento Automático de Alvos.
14 Automatic Target Recognition Using Artificial Neural Networks Fundamentals of Automatic Target Recognition Refinamento da estrutura do sistema híbrido de reconhecimento de imagens, previamente definido, baseado em conhecimentos adquiridos no AEROSENSE 97 sobre as estratégias mais empregadas atualmente para as tarefas de processamento, segmentação, extração de características e reconhecimento de alvos. Definições sobre a plataforma integrada de hardware e software para o Sistema SAPRI pelo Prof. Edson Carvalho Filho (atividade em andamento). Discussões técnicas referentes as tarefas de processamento e segmentação das imagens de radar realizada pelos Profs. Gemano Vasconcelos e Alejandro Frery e atualmente em investigação por este último. Visita para intercâmbio técnico e discussões administrativas ao Instituto de Pesquisas da Marinha de 04 a 05 de Junho 1997 dos pesquisadores Germano Vasconcelos e Edson Carvalho Filho. Apresentação para o grupo de IPqM da necessidade de elaboração de uma base de dados de imagens rotuladas e segmentadas extraídas pelo radar da Marinha para compor um conjunto de treinamento e teste dos modelos de reconhecimento em desenvolvimento. Especificação das características da massa de dados de objetos a serem segmentados manualmente. Visita para intercâmbio técnico e discussões administrativos ao Instituto de Pesquisas da Marinha de 24 a 26 de Junho 1997 do pesquisador Germano Vasconcelos. Início do desenvolvimento de um simulador de Redes Neurais Ontogênicas (Construtivas) pelo grupo do ICMSC-USP. Investigação pelo grupo do ICMSC-USP do desempenho obtido pela combinação de diferentes classificadores para reconhecimento de padrões. Diversas técnicas de combinação foram investigadas, resultando em um relatório técnico. Investigação pelo grupo do ICMSC-USP da otimização de Redes Neurais Artificiais utilizando Algoritmos Genéticos. Defesa de uma Dissertação de Mestrado Orientada pelo Prof. André de Carvalho em julho de 1996, que investigou a Otimização de Redes Neurais Artificiais utilizando Algoritmos Genéticos.
15 8.3 Atividades em Desenvolvimento Experimentação e teste do modelo de Redes Neurais MLP pelo grupo da UFPE com arquiteturas já definidas no conjunto de imagens rotuladas de objetos gerado pelo grupo do IPqM. Estabelecimento de comparação entre os resultados obtidos com os diferentes modelos e refinamento dos modelos. Finalização pelo grupo do ICMSC-USP de um simulador ontogênico para desenvolvimento e simulação de Redes Neurais Construtivas. Orientação pelo Prof. André de Carvalho de uma Dissertação de Mestrado em Redes Neurais Construtivas. Autor: Ernesto Cuadros Vargas. Otimização de arquiteturas neurais, tanto via Redes Construtivas como via Algoritmos Genéticos pelo grupo do ICMSC-USP. Orientação pelo Prof. André de Carvalho de uma Dissertação Mestrado sobre o tema de combinação de classificadores. Paulo Sérgio Prampero. Montagem do Laboratório de Sistemas Inteligentes para sediar o desenvolvimento do projeto dentro da UFG (ainda falta acesso internet). Experimentação e teste do modelo de Redes Neurais LVQ pelo grupo da UFG com arquiteturas já definidas no conjunto de imagens rotuladas de objetos gerado pelo grupo do IPqM. Implementação de simuladores flexíveis de classificadores baseados em redes neurais booleanas (em particular, nos modelos GSN e ALN) e algoritmos genéticos na UFG. Busca por referências bibliográficas sobre os assuntos de interesse do grupo e do projeto. Pesquisa inicial sobre multi-agentes para efeito de integração dos diferentes classificadores por meio de revisão bibliográfica e implantação de simulação. 8.4 Metas Atingidas De acordo com os objetivos definidos originalmente no projeto, foram as seguintes as metas alcançadas no primeiro ano:
16 Análise da adequação de diferentes modelos de Redes Neurais, Reconhecimento Estatístico de Padrões e outras técnicas como Algoritmos Genéticos e Lógica Nebulosa. Investigação de técnicas de integração dos classificadores e definição da estrutura final do sistema combinador de classificadores. Análise e confecção da base inicial de dados para experimentação dos modelos. Início dos experimentos de classificação com modelos diferentes pela três instituições envolvidas no módulo de reconhecimento. 8.5 Atividades Futuras Realização dos experimentos para Redes Neurais do tipo RBF utilizando os dados rotulados da Marinha. Realização dos experimentos para Redes Neurais do tipo TDNN Refinamento dos experimentos com técnicas de extração de características. Testes finais e preparação da documentação do simulador de Redes Neurais Construtivas Realização dos experimentos para Redes Construtivas Realização dos experimentos com técnicas estatísticas de reconhecimento de padrões Refinamento dos experimentos com técnicas de extração de características. Implementação de modelos Booleanos de Redes Neurais em MATLAB e avaliação com os dados da Marinha Realização dos experimentos para Combinação de Estimadores utilizando dados da Marinha Preparação de Relatório sobre Combinação de Estimadores Otimização de Redes Neurais utilizando Algoritmos Genéticos utilizando dados da Marinha Integração do Módulo de Reconhecimento para o SAPRI e preparação do relatório final 8.6 Cronograma UFPE Período Atividade Equipe 08/97-11/97 Análise das imagens de radar rotuladas e confecção da base experimental Germano Vasconcelos, Paulo Adeodato, Teresa Ludermir, Eduardo Sodré, Fausto Queiroz
17 11/97-03/98 Realização dos experimentos para Redes Neurais do tipo MLP 02/98-04/98 Realização dos experimentos para Redes Neurais do tipo RBF 04/98-05/98 Realização dos experimentos para Redes Neurais do tipo TDNN 06/98-07/98 Refinamento dos experimentos com técnicas de extração de características 06/97-07/98 Realização dos experimentos para combinação dos estimadores usando dados adicionais da Marinha 08/98-08/98 Preparação de relatório sobre Combinação de Estimadores 07/98-08/98 Integração do Módulo de Reconhecimento para o SAPRI e preparação do relatório final Germano Vasconcelos, Paulo Adeodato, Teresa Ludermir, Eduardo Sodré, Fausto Queiroz Germano Vasconcelos, Paulo Adeodato, Teresa Ludermir, Eduardo Sodré, Fausto Queiroz Germano Vasconcelos, Paulo Adeodato, Teresa Ludermir, Eduardo Sodré, Fausto Queiroz Germano Vasconcelos, Paulo Adeodato, Teresa Ludermir, Eduardo Sodré, Fausto Queiroz Germano Vasconcelos, Paulo Adeodato, Teresa Ludermir, Eduardo Sodré, Fausto Queiroz Germano Vasconcelos, Paulo Adeodato, Teresa Ludermir, Eduardo Sodré, Fausto Queiroz Germano Vasconcelos, Paulo Adeodato, Teresa Ludermir, Eduardo Sodré, Fausto Queiroz USP Período Atividade Equipe 10/97-12/97 Conclusão do simulador para Redes Neurais Ontogênicas 12/97-03/98 Testes e preparação de Documentação do simulador 02/97-07/98 Realização dos experimentos para Redes Construtivas utilizando dados da Marinha 10/97-03/98 Utilização de técnicas estatísticas de Reconhecimento de Padrões com os dados da Marinha 10/97-02/98 Realização dos experimentos para Combinação de Estimadores utilizando dados da Marinha 01/97-03/98 Preparação de Relatório sobre Combinação de Estimadores 02/98-05/98 Otimização de Redes Neurais utilizando Algoritmos Genéticos utilizando dados da Marinha 06/98-08/98 Preparação do Relatório final e dos módulos de Reconhecimento de Padrões para o SAPRI UFG Ernesto Cuadro Vargas, Humberto Costa de Souza e André de Carvalho Ernesto Cuadro Vargas, Humberto Costa de Souza e André de Carvalho Ernesto Cuadro Vargas, Humberto Costa de Souza e André de Carvalho Paulo Sérgio Prampero, Murilo Machado Brizzotti, Elson Mendes Filho e André de Carvalho Paulo Sérgio Prampero, Murilo Machado Brizzotti, Elson Mendes Filho e André de Carvalho Paulo Sérgio Prampero, Murilo Machado Brizzotti, Elson Mendes Filho e André de Carvalho Elson Mendes Filho e André de Carvalho Ernesto Cuadro Vargas, Humberto Costa de Souza, Paulo Sérgio Prampero, Murilo Machado Brizzotti, Elson Mendes Filho e André de Carvalho
18 Período Atividade Equipe 10/97-12/97 Teste e Avaliação dos Algoritmos LVQ e RBF com os dados da Marinha (dados fornecidos no Workshop do Rio) 12/97-05/98 Refinamento dos Extratores de Características por Correlação e Algorítmos Genéticos 08/97-05/98 Implementação de modelos booleanos de Redes Neurais em MATLAB e avaliação com os dados da Marinha Díbio L. Borges e Weber Martins Díbio L. Borges, Weber Martins, Flávia Borges, Goiamy Póvoa Filho Díbio L. Borges, Weber Martins, Flávia Borges, Goiamy Póvoa Filho 05/98-06/98 Preparação de Relatório Parcial Díbio L. Borges, Weber Martins, Flávia Borges, Goiamy Póvoa Filho 06/98-07/98 Otimização de modelos usando dados da Marinha (versão ampliada dos dados da Marinha) Díbio L. Borges, Weber Martins, Flávia Borges, Goiamy Póvoa Filho 07/98-08/98 Preparação do Relatório final Díbio L. Borges, Weber Martins, Flávia Borges, Goiamy Póvoa Filho 9. Módulo de Carta Náutica Eletrônica Este módulo do projeto refere-se, mais precisamente, à implementação de um sistema de auxílio à navegação (carta náutica eletrônica) a ser utilizado no auxílio aos outros módulos do projeto ou para consulta de informações individualmente pelos operadores das imagens de radar. As tarefas neste módulo ficaram a cargo do IC- UNICAMP cuja equipe encontra-se abaixo relacionada. 9.1 Equipe de Trabalho A equipe do IC-UNICAMP é composta por: Prof. Neucimar J. Leite (coordenador local) O aluno de mestrado Marcus Vinícius S. Roberto (bolsista da Marinha do Brasil), A aluna de graduação Talita Borges Vicari com bolsa categoria ITI. 9.2 Atividades Desenvolvidas O trabalho realizado consistiu da implementação de um protótipo de uma carta náutica eletrônica contendo toda a funcionalidade requerida por um tal sistema. Inicialmente, foi realizado um estudo sobre estruturas e modelos de representação dos
19 dados cartográficos, bem como sobre as técnicas de processamento de imagens usadas na transformação/ representação destes dados. Foram considerados métodos voltados a aspectos de navegação e planejamento que influenciaram na especificação da interface operacional do sistema. A seguir, foram definidos o modelo dos dados e as suas operações básicas. A modelagem é feita, neste caso, considerando-se um banco de dados relacional que armazena tanto os dados geográficos quanto os operacionais. A última fase do trabalho define um sistema de processamento digital de imagens cujo objetivo é o aproveitamento de cartas náuticas impressas como fontes de dados para o sistema eletrônico. A ênfase é dada ao processamento das imagens de cartas náuticas digitalizadas e à obtenção das coordenadas geográficas dos componentes de interesse nelas representados. 9.3 Metas Atingidas Dentro da tarefas especificadas para este módulo do sistema pode-se concluir todas as atividades foram concluidas neste primeiro ano do projeto, estando o protótipo de carta náutica completamente operacional funcionando para plataformas PC. O protótipo implementado é executado em ambiente Windows. As metas atingidas podem ser enunciadas de forma mais detalhada como sendo: Análise das operações de processamento de imagens Desenvolvimento e validação de estruturas de dados Implementação protótipo (sub-módulo) do processamento de baixo nível. Implementação de fatores específicos tais como : geográficos, acompanhado, informação e cálculo, controle de pano de fundo, etc. 9.4 Atividades Futuras As atividades futuras no que diz respeito a este módulo podem ser resumidas basicamente em três atividades gerais, que compreendem: Estudo das características do protótipo desenvolvido para integração com os módulos do sistema SAPRI. Definição de um conjunto de operações básicas a serem realizadas de auxílio aos outros módulos do SAPRI. Experimentação e teste da Carta Náutica operando dentro do sistema integrado.
20 9.5 Cronograma Período Atividade Equipe 09/97-01/98 Estudo das características do protótipo desenvolvido para integração com os módulos do sistema SAPRI 01/98-02/98 Definição de um conjunto de operações básicas a serem realizadas de auxílio aos outros módulos do SAPRI. 03/97-08/98 Experimentação e teste da Carta Náutica operando dentro do sistema integrado José Ricardo Potier. Com auxílio de Neucimar Leite e Marcus Vinícius S. Roberto José Ricardo Potier. Com auxílio de Neucimar Leite e Marcus Vinícius S. Roberto José Ricardo Potier. Com auxílio de Neucimar Leite e Marcus Vinícius S. Roberto 9.6 Conclusões Neste período foi desenvolvida a base do módulo relativo à carta náutica eletrônica. Um protótipo do sistema já está sendo testado pela Marinha do Brasil com excelentes resultados. Este módulo pode ser expandido, adaptando-se às necessidades específicas da sua utilização. Algoritmos de filtragem morfológicos serão associados às imagens radar, nesta segunda etapa do projeto, considerando-se a necessidade de preservação das características essenciais do sinal. 10. Módulo de Análise Tática O módulo de análise tática é responsável por receber informação do sistema de reconhecimento como a classe a que pertence os objetos presentes na imagem de radar e por fornecer a partir deste momento informações sobre a trajetória e o acompanhamento dos objetos de interesse identificados na imagem. Esta etapa do projeto ficou destacada a cargo do grupo do Instituto de Informática da UFRGS constituído dos pesquisadores abaixo relacionados Equipe de Trabalho Prof. Dante Augusto Couto Barone (Coordenador Local) André Marcelo Schneider (Aluno Mestrado)