Este trabalho representa um estudo pertencente a área de visão computacional, mais especificamente a morfologia biológica e evolução. A análise de formas é fundamental para a solução de muitos problemas relacionados a visão, cujas técnicas de visão computacional podem ser aplicadas em estudos sobre evolução relacionados a biologia. Neste trabalho prestamos uma atenção especial a complexidade do método de análise de formas, introduzindo uma nova e simples característica (a curvatura digital) para ser representadas por marcos anatômicos ("landmarks"). É importante observar que este tipo de representação é amplamente aplicado em problemas relacionados à área de morfologia biológica. O trabalho também está direcionado a extração e seleção de características (features) mais informativas obtidas de dados de landmarks, analisando vantagens e desvantagens de sua aplicação. As melhores features morfológicas extraídas serão usadas como ferramentas para classificar as amostras de roedores Thrichomys apereoides da familia Echimydae e obter esquemas hierárquicos (taxonomias) das espécimes e comparar com taxonomias tradicionais. A distribuição geográfica das amostras é também levada em consideração e é observado que existe um bom acordo entre tal distribuição e os grupos obtidos pela análise discriminante considerando as propriedades morfológicas das amostras. Os principais resultados deste trabalho é que a verificação ao menos para os tipos de dados e problemas considerados, um simples método como a curvatura digital pode conduzir para melhores resultados do que aqueles obtidos pelos tradicionais

This work addresses the application of computational vision to the area of biological morphology and evolution. Shape analysis plays an important role in the solution of many related problems. In this work we pay special attention to the complexity of shape analysis methods, introducing a new and simple feature (the digital curvature) to be estimated from anatomical landmarks. It is important to observe that this type of representation is widely applied in related problems in biological morphology. The current work also addresses the extraction and selection of the most informative features obtained from landmark data, analyzing the advantages and disadvantages of each approach. The best morphological features extracted are used to classify the samples (Thrichomys apereoides rodents from the Echimydae family) in order to get hierarchical structures (taxonomy) of the species, which is compared to the traditional taxonomy. The geographical distribution of the samples is also taken into account and it is observed that there is a good agreement between such a distribution and the groups obtained by discriminant analysis considering the morphological properties of the samples. The main results of this work is the verification that, at least for the considered type of data and problem, a simple method such as the digital curvature can lead to better results than those obtained by the traditional, more complex, approaches