| Summary: | Neste trabalho é apresentado um modelo de reconhecimento de imagens digitais bidimensionais com capacidade de detecção invariante a rotação e translação usando uma rede neural morfológica não-supervisionada. Utilizando a característica de invariância a translação presente nos operadores da Morfologia Matemática, e sugerido um mecanismo de casamento morfológico de padrões baseado na comparação da imagem de entrada com um conjunto de elementos estruturantes rotacionados, permitindo a detecção invariante a rotação e translação sem necessidade de uma etapa de segmentação. Um conjunto de testes foram realizados utilizando imagens binárias e em escala de cinza. === This work presents the development of a rotation and translation invariant 2-dimensional image detection system using an unsupervised morphological neural network. Utilizing the translation invariance property of the operators of Mathematical Morphology, it is suggested a morphological pattern-matching mechanism based on the comparison between the input image and a set of rotated structuring elements, making possible rotation and translation invariant image detection without the requirement of a segmentation stage. A series of experiments were done using binary and gray scale images.
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