Devido à própria natureza do processo de formação de imagem — no sentido de que imagens são medidas distorcidas, desordenadas e incompletas de um complexo mundo tridimensional — resolver problemas de emparelhamento é um passo necessário para inúmeras aplicações no campo de visão computacional. No entanto, a maior parte da pesquisa relacionada a emparelhamento no campo é focada em desenvolver algoritmos rápidos e heurísticas, dando pouca atenção à essência dos problemas de emparelhamento. Neste trabalho, apresentamos um arcabouço probabilístico que nos permite derivar métodos ótimos para emparelhamento e provar propriedades fundamentais do problema. Adicionalmente, propomos modelos probabilísticos para os descritores de características do tipo Harris/NCC e SIFT dentro do nosso arcabouço e comparamos os métodos obtidos às alternativas existentes.
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