Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Utilização de semivariogramas como redutor de dimensionalidade no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectrais

Com o advento dos sensores hiperespectrais se tornou possível em sensoriamento remoto, uma serie de diferentes aplicações. Uma delas, é a possibilidade de se discriminar classes com comportamentos espectrais quase idênticas. Porém um dos principais problemas encontrados quando se trabalha com dados de alta dimensionalidade, é a dificuldade em estimar os inúmeros parâmetros que se fazem necessários. Em situações reais é comum não se ter disponibilidade de tamanho de amostra suficiente, por exemplo, para se estimar a matriz de covariâncias de forma confiável. O sensor AVIRIS fornece uma riqueza de informações sobre os alvos, são 224 bandas cobrindo o espectro eletromagnético, o que permite a observação do comportamento espectral dos alvos de forma muito detalhada. No entanto surge a dificuldade de se contar com uma amostra suficiente para se estimar a matriz de covariâncias de uma determinada classe quando trabalhamos com dados do sensor AVIRIS, para se ter uma idéia é preciso estimar 25.200 parâmetros somente na matriz de covariâncias, o que necessitaria de uma amostra praticamente impraticável na realidade. Surge então a necessidade de se buscar formas de redução da dimensionalidade, sem que haja perda significativa de informação. Esse tipo de problema vem sendo alvo de inúmeros estudos na comunidade acadêmica internacional. Em nosso trabalho pretendemos sugerir a redução da dimensionalidade através do uso de uma ferramenta da geoestatística denominada semivariograma. Investigaremos se os parâmetros calculados para determinadas partições do transecto de bandas do sensor AVIRIS são capazes de gerar valores médios distintos para classes com comportamentos espectrais muito semelhantes, o que por sua vez, facilitaria a classificação/discriminação destas classes.

Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiais

A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.

Graphical models and point set matching

Point pattern matching in Euclidean Spaces is one of the fundamental problems in Pattern Recognition, having applications ranging from Computer Vision to Computational Chemistry. Whenever two complex patterns are encoded by two sets of points identifying their key features, their comparison can be seen as a point pattern matching problem. This work proposes a single approach to both exact and inexact point set matching in Euclidean Spaces of arbitrary dimension. In the case of exact matching, it is assured to find an optimal solution. For inexact matching (when noise is involved), experimental results confirm the validity of the approach. We start by regarding point pattern matching as a weighted graph matching problem. We then formulate the weighted graph matching problem as one of Bayesian inference in a probabilistic graphical model. By exploiting the existence of fundamental constraints in patterns embedded in Euclidean Spaces, we prove that for exact point set matching a simple graphical model is equivalent to the full model. It is possible to show that exact probabilistic inference in this simple model has polynomial time complexity with respect to the number of elements in the patterns to be matched. This gives rise to a technique that for exact matching provably finds a global optimum in polynomial time for any dimensionality of the underlying Euclidean Space. Computational experiments comparing this technique with well-known probabilistic relaxation labeling show significant performance improvement for inexact matching. The proposed approach is significantly more robust under augmentation of the sizes of the involved patterns. In the absence of noise, the results are always perfect.

Avaliação da qualidade de imagens médicas geradas por Ray Casting

Técnicas de visualização volumétrica direta propiciam a geração de imagens de alta qualidade já que se baseiam na amostragem do volume de dados original. Tal característica é particularmente importante na área da Medicina, onde imagens digitais de dados volumétricos devem ganhar maior importância como meio de apoio à tomada de decisão por parte dos médicos. No entanto, a geração de imagens com melhor qualidade possível acarreta um alto custo computacional, principalmente em relação ao algoritmo de ray casting, onde a qualidade de imagens depende de um maior número de amostras ao longo do raio fato este refletido no tempo de geração. Assim, a utilização de tais imagens em ambientes interativos é muitas vezes inviabilizada e, para a redução do custo computacional, é necessário abdicar parcialmente da qualidade da imagem. O conceito de qualidade é altamente subjetivo, e sua quantificação está fortemente relacionada à tarefa para qual a imagem está destinada. Na área da Medicina, imagem de boa qualidade é aquela que possibilita ao médico a análise dos dados através da sua representação visual, conduzindo-o a um diagnóstico ou prognóstico corretos. Nota-se que é necessário, então, avaliar a qualidade da imagem em relação a uma determinada tarefa a partir de critérios e métricas subjetivas ou objetivas. A maior parte das métricas objetivas existentes medem a qualidade de imagens com base no cálculo da diferença de intensidade dos pixels, fator que pode não ser suficiente para avaliar a qualidade de imagens do ponto de vista de observadores humanos. Métricas subjetivas fornecem informação mais qualificada a respeito da qualidade de imagens, porém são bastante custosas de serem obtidas. De modo a considerar tais aspectos, o presente trabalho propõe uma métrica objetiva que procura aproximar a percepção humana ao avaliar imagens digitais quanto à qualidade apresentada. Para tanto, emprega o operador gradiente de Sobel (enfatização de artefatos) e o reconhecimento de padrões para determinar perda de qualidade das imagens tal como apontado por observadores humanos. Os resultados obtidos, a partir da nova métrica, são comparados e discutidos em relação aos resultados providos por métricas objetivas existentes. De um modo geral, a métrica apresentada neste estudo procura fornecer uma informação mais qualificada do que métricas existentes para a medida de qualidade de imagens, em especial no contexto de visualização volumétrica direta. Este estudo deve ser considerado um passo inicial para a investigação de uma métrica objetiva mais robusta, modelada a partir de estudos subjetivos.

Compostos nominais em língua alemã em medicina em tradução para o português

Este trabalho observa e descreve o processo de composição de termos em textos de Medicina em língua alemã e sua tradução para o português. Ao buscar o reconhecimento de padrões de construção da terminologia e da sua tradução, a pesquisa faz uma revisão da literatura que inclui o tratamento gramatical e lexicográfico dos compostos em alemão, de trabalhos que tratam da tradução de Komposita, além de revisar fundamentos teóricos de Terminologia e de Tradução e sua relação com a composição de termos. A perspectiva adotada pela pesquisa vincula Lingüística de Corpus e enfoques de perspectiva textual de Terminologia, além de relacionar padrões de tradução de compostos a uma maior ou menor inserção cultural do texto traduzido. O trabalho apresenta um levantamento quantitativo e qualitativo de ocorrências de compostos e de suas traduções em um corpus formado por textos didáticos de Medicina nas subáreas Fisiologia e Genética. O corpus alinhado alemão-português é composto por 99 parágrafos de texto. A diversidade de escolhas de tradução verificada e a concentração de escolhas no padrão substantivo+preposição+substantivo apontam uma baixa inserção cultural da tradução produzida para o português

Comparação da discriminação logística com o método da máxima verossimilhança gaussiana na classificação de imagens digitais

A tradicional técnica de regressão logística, muito conhecida e utilizada em estudos médicos, permitia apenas a modelagem de variáveis-resposta binárias. A extensão do modelo logístico para variáveis-resposta multinominais ampliou em muito as áreas de aplicação de regressão logística. Na área de reconhecimento de padrões o modelo logístico multinominal recebeu a denominação de discriminação logística apresenta aparentes vantagens em relação a métodos convencionais de classificação. O método da máxima verossimilhança gaussiana, amplamente difundido e utilizado, necessita da estimação de um número muito grande de parâmetros, pois supõe que as distribuições subjacentes de cada classe sejam normais multivariadas. A discriminação logística por sua vez, não faz restrições quanto a forma funcional das variáveis, e o número de parâmetros do modelo é relativamente pequeno. Nesse estudo, os princípios da técnica de discriminação logística são apresentados detalhadamente, bem como aplicações práticas de classificação de imagens Landsat-TM e AVIRIS. Os procedimentos de discriminação logística e da máxima verossimilhança gaussiana foram comparados a partir de dados reais e simulados. Os resultados sugerem que a discriminação logística seja considerada como uma alternativa ao método da máximaverossimilhança gaussiana, principalmente quando os dados apresentarem desvios da normalidade.

Resistência e dilatância de solos cimentados : uma abordagem teórico-experimental

A busca de soluções racionais para problemas geotécnicos envolvendo solos cimentados, tanto naturais como artificiais, e sua incorporação à prática corrente da Engenharia Geotécnica, requer primordialmente o estabelecimento de critérios de análise, projeto e execução tecnicamente confiáveis e economicamente viáveis, o que, por sua vez, implica na capacidade de prever o comportamento mecânico desses materiais cimentados quando submetidos a condições específicas de trabalho. Neste contexto, o presente trabalho apresenta uma contribuição ao desenvolvimento de um arcabouço teórico fundamental à compreensão do comportamento geotécnico de solos cimentados, através de uma abordagem que contemplou, além da caracterização do comportamento básico de solos cimentados, a investigação teórica e experimental da relação tensão-dilatância-resistência observada na compressão triaxial para uma variada gama de materiais reconstituídos e cimentados. Todos os aspectos analisados do comportamento mecânico dos solos cimentados investigados foram, em maior ou menor grau, influenciados pela variação do grau de cimentação, da tensão efetiva média inicial e do índice de vazios. A análise da resposta dos materiais cimentados no espaço tensão-dilatância permitiu concluir, a partir do reconhecimento de padrões claros de comportamento, que a teoria da tensão-dilatância fornece um arcabouço com potencial para a interpretação do comportamento tensão-deformação e da resistência de materiais cimentados, na medida em que incorpora a dilatância como fator importante do comportamento geotécnico.

Reconhecimento de caracteres alfanuméricos de placas em imagens de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos a realizar diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Técnicas de visão computacional têm encontrado crescente aplicação em estudos e sistemas de controle e monitoração de tráfego de automóveis. Uma das áreas de pesquisa que tem sido objeto de estudo por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrículas como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados ou efetuar estudos de origem/destino [BAR99]. Com o constante crescimento do volume de tráfego de automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais, especialistas da área recorrem a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders e a utilização de técnicas de visão computacional [INI85] . Estas são essencialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os motoristas a instalar transponders em seus automóveis. No entanto, essas técnicas são mais sensíveis às condições atmosféricas e de iluminação tais como nevoeiros, chuva intensa, luz noturna, reflexos em superfícies, etc. Este trabalho apresenta um estudo de diversas técnicas de processamento de imagem objetivando o aperfeiçoamento de um sistema de identificação automática de placas de veículos. Este aperfeiçoamento está relacionado com a diminuição do tempo de execução necessário à localização e reconhecimento dos caracteres contidos nas placas dos veículos bem como a melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento. A primeira versão do sistema de identificação da placas de veículos descrito em [SOU2000], desenvolvido no CPG-EE da UFRGS, denominado SIAV 1.0, localiza e extrai 91,3% das placas corretamente mas apresenta uma taxa de reconhecimento das placas de 37,3%, assim como um tempo de processamento não satisfatório. Neste trabalho, cujo sistema desenvolvido é denominado SIAV 2.0, a imagem é previamente processada através da aplicação de técnicas de realce da imagem. O principal objetivo das técnicas de realce é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original [GON93]. O sistema busca melhorar a qualidade da imagem eliminando ou suavizando sombras e reflexos presentes na cena em virtude da iluminação não controlada. Visando um menor tempo de execução durante o tratamento e análise da imagem um estudo estatístico baseado na distribuição gaussiana foi realizado de maneira a restringir a área de análise a ser processada. O SIAV possui duas redes neurais como ferramentas de reconhecimento de caracteres. A partir da análise dos diferentes modelos de redes neurais empregados na atualidade, foi desenvolvida uma nova arquitetura de rede a ser utilizada pelo SIAV 2.0 que oferece uma taxa de reconhecimento superior a rede neural usada no SIAV 1.0. Visando um melhor tempo de execução, a implementação em hardware dedicado para este modelo é abordado. Os testes foram realizados com três bancos de imagens obtidas por câmeras diferentes, inclusive por dispositivo "pardal" comercial. Estes testes foram realizados para verificar a efetividade dos algoritmos aperfeiçoados.

Hierarquia, igualdade e diferença : lutas por reconhecimento no sul do Brasil

Este estudo busca investigar as lógicas da ação em cooperativas de produção e associações de catadores de lixo no bojo de processos de reestruturação econômica que não somente precarizam as condições de emprego, mas também implicam em processos de desassalariamento da força de trabalho. Tomando como perspectiva analítica a sociologia da experiência de François Dubet, decompomos as lógicas da ação de trabalhadores com inserção social distinta, ou seja, um primeiro grupo caracterizado por uma cultura operária e sindical e um segundo grupo caracterizado por um processo de dissociação em relação ao mundo do trabalho formal. Neste sentido, procurou-se investigar: a) as formas de inserção e integração sociais configuradas pelas relações de solidariedade, b) a dimensão da racionalidade estratégica de cada grupo traduzida nas lutas por reconhecimento, e, c) os processos de subjetivação expressos na afirmação identitária de cada coletivo de trabalhadores. Ou seja, quais as condições de possibilidade da ruptura com as hierarquias que organizam e estruturam o universo de coletivos de trabalhadores com origens sociais tão diversas quando confrontados com o princípio meta-social da igualdade? Noutras palavras, quando compelidos com a necessidade de organizar uma cooperativa ou associação, enquanto alternativa palpável de subsistência, os trabalhadores se deparam com um contexto bem diverso da situação de assalariamento. Com efeito, a experiência associativa irá implicar que a adesão à cooperativa ou associação deve ser livre e voluntária e que a gestão e os processos de deliberação devem ser democráticos. A partir da pesquisa de campo verificou-se um processo de subjetivação marcado por estratégias distintas nas cooperativas e associações: enquanto nas cooperativas a adesão dos trabalhadores era caracterizada por uma certa ambivalência entre o compromisso com o projeto de construção da cooperativa e uma postura pautada por um certo pragmatismo tipificado por um campo de possíveis restrito no tocante as alternativas de inserção social, nas associações de catadores de lixo verificou-se um processo de ruptura com os padrões de sociabilidade primária acentuadamente hierarquizados a partir da participação das mulheres nas associações, bem como um efetivo compromisso com o projeto associativo. Na esfera da ação coletiva, a constituição de cooperativas a partir de empresas em situação falimentar revelou uma nova estratégia sindical marcada por uma ação defensiva ante os processos de reestruturação econômica que eliminam postos de trabalho. Já, na ação coletiva das associações constatou-se um movimento de luta pelo reconhecimento de direitos e recuperação da cidadania. Tal movimento é caracterizado por uma lógica do respeito possuindo uma dupla inflexão, ou seja, por um lado busca romper no âmbito da esfera privada com a dominação masculina expressa num código de honra, cuja conseqüência mais dramática se traduz na violência doméstica, e por outro lado se constata um movimento em direção à esfera pública a partir da articulação de uma associação com um movimento social traduzindo desta maneira a reivindicação pelo reconhecimento da dignidade de indivíduos sujeitos a todo tipo de reconhecimento recusado.

Catadores de "lixo que não é mais lixo" : um estudo da dimensão do reconhecimento social a partir de sua experiência de organização coletiva no Rio Grande do Sul

De uma acurada análise das transformações societais contemporâneas, incluídas no que Nancy Fraser denomina de uma era “pós-socialista”, surge das mãos da autora a chamada “perspectival dualism” que logra para si a incumbência de se tornar uma possibilidade de interpretação alternativa para os emergentes conflitos culturais, seus decrescentes interesses materiais e os possíveis remédios adotados para contorná-los. Este modelo começa a tomar forma a partir da publicação, em meados da década de 1990, de um de seus textos mais influentes e discutidos: “Da redistribuição ao reconhecimento? Dilemas da justiça na era póssocialista”. Partindo do referencial teórico desenvolvido pela autora desde então, o presente trabalho pretende discuti-lo tomando a experiência de organização dos catadores de materiais recicláveis no estado do Rio Grande do Sul como sua base empírica. A análise se centra na formação de dois grupos diversos que resultaram desse processo, cuja ação social por eles empreendida foi vista aqui como fruto de diferentes reivindicações de reconhecimento social, expressas na ênfase dada às dimensões econômica e política. Ao procurar alargar o escopo da categoria do reconhecimento à possibilidade de integrar novas dimensões que a constituam intrinsecamente – status econômico (“reciclador” e “co-gestor”) e status político (“militante”) –, esta pesquisa coaduna o intuito de revelar aspectos que sirvam para evidenciar a dinâmica de construção do reconhecimento por ambos os grupos, bem como os padrões culturais que a possam constranger e/ou favorecer, e de propor desdobramentos conceituais que advieram, em grande parte, do diálogo que se estabeleceu entre os dados empíricos e as premissas conceituais que embasam a teorização da autora.

Redes neurais aplicadas ao reconhecimento de regiões promotoras na família Mycoplasmataceae

Este trabalho apresenta o estudo, investigação e realização de experimentos práticos, empregados na resolução do problema de reconhecimento de regiões promotoras em organismos da família Mycoplasmataceae. A partir disso, é proposta uma metodologia para a solução deste problema baseada nas Redes Neurais Artificiais. Os promotores são considerados trechos de uma seqüência de DNA que antecedem um gene, podem ser tratados como marcadores de uma seqüência de letras que sinalizam a uma determinada enzima um ponto de ligação. A posição onde se situa o promotor antecede o ponto de início do processo de transcrição, onde uma seqüência de DNA é transformada em um RNA mensageiro e, este potencialmente, em uma proteína. As Redes Neurais Artificiais representam modelos computacionais, inspirados no funcionamento de neurônios biológicos, empregadas com sucesso como classificadores de padrões. O funcionamento básico das Redes Neurais está ligado ao ajuste de parâmetros que descrevem um modelo representacional. Uma revisão bibliográfica de trabalhos relacionados, que empregam a metodologia de Redes Neurais ao problema proposto, demonstrou a sua viabilidade. Entretanto, os dados relativos à família Mycoplasmataceae apresentam determinadas particularidades de difícil compreensão e caracterização, num espaço restrito de amostras comprovadas. Desta forma, esta tese relata vários experimentos desenvolvidos, que buscam estratégias para explorar o conteúdo de seqüências de DNA, relativas à presença de promotores. O texto apresenta a discussão de seis experimentos e a contribuição de cada um para consolidação de um framework que agrega soluções robustas consideradas adequadas à solução do problema em questão.