1 uma ontologia de representação para conhecimento visual em petrografia sedimentar universidade...

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Uma ontologia de representação para conhecimento visual em Petrografia Sedimentar

Universidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em Computação

Plano de Estudo e Pesquisa (PEP)

Orientando: Carlos Eduardo SantinOrientadora: Profa. Dra. Mara Abel

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Introdução Domínios imagísticos utilizam percepção

visual para realização de inferências

Reconhecimento de objetos e raciocínio baseado em busca

Análise de imagens médicas

Análise de imagens de rochas

Importância da identificação de relações entre objetos de uma imagem

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Objetivo Definição de uma ontologia de

representação baseada em construtos capazes de suportar descrições simbólicas de imagens

Utilizar esta ontologia para estabelecer relações espaço-visuais entre objetos em uma imagem

Prover suporte para futura implantação de mecanismos de raciocínio

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Relações Espaço-VisuaisObjetos Identificados

Triângulo Retângulo

Topologia:

Triângulo externamente conectado ao retângulo;

Orientação:

Triângulo localizado ao norte do retângulo

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Relações Topológicas

Relações binárias preservadas mesmo quando o objeto é deformado

Não trata posicionamento e forma

1 2

3 4

1 2

4 3

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Representação de Topologia Modelo RCC-8 (Region Connection Calculus)

Relação Representação Gráfica

DC (X,Y)

EC (X,Y)

EQ (X,Y)

PO (X,Y)

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Representação de Topologia

Modelo RCC-8 (Region Connection Calculus)

Relação Representação Gráfica

TPP (X,Y)

TPP-1 (X,Y)

NTPP (X,Y)

NTPP-1 (X,Y)

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Representação de Topologia

G-Map (Generalized Map) Representação de darts

Conexão através de involutions

Representa segmento de reta, superfície e volume

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Representação de Topologia G-Map (Generalized Map)

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Petrografia Sedimentar Relações entre constituintes em uma

rocha são mais significativas do que a identificação composicional desses constituintes na avaliação da qualidade de reservatórios de petróleo

Relações indicam os processos físico-químicos que afetam a porosidade e permeabilidade de uma rocha

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Petrografia Sedimentar

Compactação Química

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Petrografia Sedimentar

Preenchendo poro intergranular

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Resultados Esperados

Definição de uma ontologia de representação

Representação topológica dos objetos Descrição simbólica da imagem Inferência de relações paragenéticas

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Metodologia de Trabalho

Aquisição de conhecimento Definição de ontologia de

representação Modelagem das relações topológicas Mapeamento da topologia e demais

informações para uma descrição simbólica

Inferência de relações paragenéticas

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Processo de Inferência

Segmentação Manual

O1

O2

O3 O4

O5O6

Extração de Relações Topológicas

Relações RCC-8EC(O1,O2)EC(O1,O3)EC(O1,O4)EC(O1,O5)NTPP-1(O1,O6)

Inferência

O1 externamento conectado a objetos côncavos-convexos e contendo objetos côncavos-convexos

Relação Paragenética:

O1 preenchendo poro intergranular

Descrição Simbólica

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CronogramaAtividade

Dez

Jan

Fev

Mar

Abr

Mai

Jun

Jul

Ago

Set

Ou

t

Nov

Dez

Aquisição do conhecimento e seleção de relações paragenéticasDefinição de ontologia de representaçãoRepresentação de relações topológicasImplementação e validação da implementação

Trabalho Individual

Elaboração de Artigo

Apresentação Semana Acadêmica

Entrega dos exemplares à banca

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Uma ontologia de representação para conhecimento visual em Petrografia Sedimentar

Universidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em Computação

Plano de Estudo e Pesquisa (PEP)

Orientando: Carlos Eduardo SantinOrientadora: Profa. Dra. Mara Abel

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Referências HUDELOT, C. Towards a Cognitive Vision Platform

for Semantic Image Interpretation; Application to the Recognition of Biological Organisms. 2005 – Université de Nice, Sophia Antipolis.

LIENHARDT, P. Topological models for boundary representation: a comparison with n-dimensional generalized maps. Computer-Aided Design, v. 23, p. 59-82, 1991.

RANDELL, D.A.; CUI, Z.; COHN, A. A Spatial Logic Based on Regions and Connection. In: Third International Conference on Knowledge Representation and Reasoning, 1992, San Mateo, California. Morgan Kaufmann, p. 165-176.