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Os seres humanos fazem com que o reconhecimento de objectos pareça trivial. Conseguimos identificar facilmente os objectos que nos rodeiam, independentemente das suas circunstâncias, quer estejam de cabeça para baixo, com cores ou texturas diferentes, parcialmente ocultos, etc. Mesmo os objectos que aparecem em muitas formas diferentes, como os vasos, ou os objectos que estão sujeitos a desvios de forma consideráveis, como as árvores, podem ser facilmente generalizados pelo nosso cérebro para um tipo de objeto. A identificação de objectos é feita através da integração da extração de caraterísticas invariantes à escala (SIFT) e a representação do índice de forma de imagens de gama permite a correspondência de superfícies com diferentes escalas e orientações. É obtido um índice de forma que é utilizado como descritor local ou descritor de pontos-chave. Os descritores de pontos-chave são identificados onde os valores do índice de forma são extremos. Assim, o projeto proposto destina-se à identificação de objectos e utiliza duas propriedades diferentes, como as propriedades da superfície 3D para a identificação do índice de forma e a transformada de caraterísticas invariantes à escala 2D para a deteção de pontos-chave e a extração de caraterísticas. Este método proposto pode ser aplicável a imagens com escala, rotação e oclusão.