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A análise de cenas complexas por computadores nÆo é uma tarefa trivial, entretanto, o cérebro humano pode realizar esta fun‡Æo de maneira eficiente. A evolu‡Æo natural tem desenvolvido formas para otimizar nosso sistema visual, de modo que apenas partes importantes da cena sejam analisadas a cada instante. Este mecanismo de sele‡Æo é denominado por aten‡Æo visual. Neste cenário, diversas teorias têm sido propostas e podem ser agrupadas em duas linhas principais: aten‡Æo baseada no espa‡o (Bottom-up) e aten‡Æo baseada em objetos (Top-down). Um importante ponto a ser notado é a característica de integra‡Æo entre os modelos de aten‡Æo visual bottom-up e top-down. De maneira geral, tanto processos bottom-up, quanto processos top-down, atuam na sele‡Æo dos estímulos mais relevantes no campo receptivo. Nesta condi‡Æo, a aten‡Æo visual pode ser considerada como um processo intermediário que integra coerentemente estes estímulos.

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Graduado pela Faculdade de Tecnologia de Taquaritinga, Mestre em Ciência da Computa‡Æo pela Universidade Federal de SÆo Carlos - UFSCAR, Doutor em Ciência da Computa‡Æo pela Universidade de SÆo Paulo - ICMC/USP e Professor da Universidade Federal de Sergipe - UFS, Campus Universitário Prof. Alberto Carvalho.

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