parte da natureza humana, ao observar um objeto, fazer uma coleta de informacoes, as quais sao comparadas com as propriedades e comportamentos conhecidos e armazenados em sua mente. Atraves dessa comparacao os seres humanos sao capazes de reconhecer o alvo de sua observacao. Este conceito de reconhecimento e simples e familiar para todos em um ambiente real, mas no contexto da inteligencia artificial, o reconhecimento nao e uma tarefa trivial. Nao existe nenhuma maquina ou As iniciativas para o reconhecimento de padroes artificialmente dividem-se em duas categorias: de reconhecimento de itens concretos e abstratos. O reconhecimento de itens concretos envolve o reconhecimento de impressoes digitais, assinaturas, objetos fisicos, formas de ondas, voz, faces, enfim, o reconhecimento de itens que existem concretamente. Os elementos abstratos seriam itens sem forma fisica como por exemplo a solucao para um determinado problema. O reconhecimento de padroes envolve tres niveis de processamento: filtragem da entrada, extracao de caracteristicas e classificacao. A filtragem da entrada de dados tem o objetivo de eliminar dados desnecessarios ou distorcidos fazendo com que a entrada apresente apenas dados relevantes para o reconhecimento do objeto em analise. A extracao de caracteristicas consiste da analise dos dados de entrada a fim de extrair e derivar informacoes uteis para o processo de reconhecimento.O estagio final do reconhecimento de padroes e a classificacao, onde atraves da analise das caracteristicas da entrada de dados o objeto em analise e declarado como pertencente a uma determinada categoria.Quando busca-se realizar o reconhecimento de padroes em modelos estaticos, em especial a fase de classificacao que e bastante onerosa, esses modelos sao eficientes apenas quando suposicoes de limite sao satisfeitas. A eficiencia de modelos estaticos depende de um grande conjunto de suposicoes ou condicoes sobre as quais o modelo e construido. Para que o modelo seja empregado com sucesso, e necessario que os usuarios possuam um bom conhecimento sobre as propriedade dos dados analisados e das capacidades do modelo. As redes neurais sao uma alternativa promissora para varios metodos de classificacao convencionais. Elas possuem vantagens como ser adaptativas em funcao dos seus dados (Os seres humanos sao capazes de reconhecer padroes com grande rapidez. Faz parte da natureza humana, ao observar um objeto, fazer uma coleta de informacoes, as quais sao comparadas com as propriedades e comportamentos conhecidos e armazenados em sua mente. Atraves dessa comparacao os seres humanos sao capazes de reconhecer o alvo de sua observacao. Este conceito de reconhecimento e simples e familiar para todos em um ambiente real, mas no contexto da inteligencia artificial, o reconhecimento nao e uma tarefa trivial. Nao existe nenhuma maquina ou As iniciativas para o reconhecimento de padroes artificialmente dividem-se em duas categorias: de reconhecimento de itens concretos e abstratos . O reconhecimento de itens concretos envolve o reconhecimento de impressoes digitais, assinaturas, objetos fisicos, formas de ondas, voz, faces, enfim, o reconhecimento de itens que existem concretamente. Os elementos abstratos seriam itens sem forma fisica como por exemplo a solucao para um determinado problema.O reconhecimento de padroes envolve tres niveis de processamento: filtragem da entrada, extracao de caracteristicas e classificacao. A