ANÁLISE DE IMAGENS BASEADA NO CONHECIMENTO: Métodos e resultados

Resumo

Sistemas de Informações Geográficas incluem bases de dados e modelos para a análise destes dados. Estes dois campos representam diferentes tipos de conhecimentos, quais sejam factuais e inferenciais ("fatos e regras"). Encontramos semelhante discriminação em muitas diferentas disciplinas. Enquanto o conhecimento factual já tem sido amplamente descrito em termos de sua natureza determinística e estocástica, por sua vez é um grande desafio intelectual modelar-se o conhecimento inferencial ("inteligência artificial"). Esta publicação apresenta alguns resultados obtidos nestas áreas no Instituto de Fotogrametria e Sensoriamento Remoto da Universidade de Karlsruhe (IPF) ao longo dos últimos dois anos. As técnicas aplicadas variam desde redes neurais até a triangulação de Delaunay, redes semânticas e campos randômicos de Markoff e são bastante diversos. Gráficos são ideais para modelar o conhecimento, estando fatos representados nos nós e regras representadas pelas conexões. O significado de uma característica de uma imagem está em seu contexto. Com respeito a isso, linguistas têm declarado que "o significado de uma palavra é o seu uso no idioma" (Wittgenstein, 1954). Portanto, entender uma imagem requer a descrição dos seus objetos, conjuntamente com a sua vizinhança.