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Alguns animais (entre eles bovinos e caninos) têm uma série de glândulas sob a pele, entre os lábios superiores e as pontas das narinas, que criam um padrão de cristais distintos (únicos) para cada indivíduo.\n

\nDo boi ao cão, ou seja, a mesma metodologia que utilizamos para criar o NFT Bovino foi aplicada para a identificação de pets.\n

\nA Plataforma MyPetScan é uma aplicação para dispositivos móveis orientada para automaticamente identificar um canino pelos pontos nodais da sua biometria a partir da sua imagem digital. O registro do animal é feito pelo próprio aplicativo, dentro do conceito de Onboardin Digital Canino, para garantir a autenticidade da imagem captada.

\n\nAPRESENTAÇÃO DA TECNOLOGIA MYPETSCAN\n

\nO reconhecimento de um padrão isolado em uma imagem alvo bidimensional consiste em identificar a sua existência, o seu grau de escalonamento, o seu ângulo de rotação e a sua posição.\n

Para este projeto o reconhecimento de padrões é necessário para definir a identidade única de cada pet através da imagem do seu focinho e gerar o seu ID único.\n

Algoritmos para reconhecimento de padrões podem operar tanto no domínio espaço quanto no domínio frequência.

Os algoritmos que operam no domínio espaço baseiam-se no processamento das coordenadas de posição (x,y) da imagem alvo. A operação destes algoritmos é dificultada pelas variações na posição, no ângulo de rotação e no grau de escalonamento da imagem padrão na imagem alvo por isso não serão utilizados.\n

Os algoritmos que operam no domínio frequência utilizam o espectro da imagem obtido através do FFT (Fast Fourier Transform). Estes algoritmos usufruem do fato de que a informação de posição do padrão está contida no espectro de fase e a informação de formato está contida no espectro de módulo da imagem alvo.\n

A existência do padrão é detectada com a utilização de uma RNA (Rede Neural Artificial).

\nAs características do módulo do espectro do padrão são lançadas em uma RNA do tipo MLP (Multilayer Perceptron) e utilizadas no processo de detecção como referência espectral.

\nComo as informações de módulo do espectro dizem respeito apenas ao formato do padrão, descartando as informações de localização no espectro de fase, obtém-se invariância à posição.\n

No algoritmo empregado, domínio de frequência, os padrões são caracterizados pela representação da imagem em um reduzido número de direções espectrais onde a densidade de energia é máxima.\n

É gerado um mecanismo padronizador (normalização), de tal forma que a imagem fique em uma resolução pré-determinada.

\nA normalização da assinatura digital de cada pet produz uma \"assinatura digital normalizada\", ou seja o padrão para gerar o NFT do animal.\n

Saiba mais em:

https://youtu.be/N4tIG7BMjLQ

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