Corrige consistência ortográfica no capítulo fundamentação teórica

2-textuais/2-fundamentacao-teorica.tex

@@ -638,7 +638,7 @@ \subsection{Modelagem matemática LCU com grafo ponderado}\label{sec:lcu-math}
 
 Por fim, as redes $ G^c(\tau) $ são usadas para classificação dos
 vértices. São atribuídos os rótulos $y_j \in \{1, \ldots, C\}$ para cada
-vértice não-rotulado com a informação provida pela rede $G^c$.  O
+vértice não rotulado com a informação provida pela rede $G^c$.  O
 rótulo $y_j$ é atribuído baseado na densidade das arestas na sua
 vizinhança. Formalmente, escrito como:
 
@@ -647,7 +647,7 @@ \subsection{Modelagem matemática LCU com grafo ponderado}\label{sec:lcu-math}
 \end{equation}
 \noindent
 em que ${\mathcal{N}_{c,j}}$ são as arestas da vizinhança do vértice $j$ que
-foram dominadas por párticulas da classe $c$. Na
+foram dominadas por partículas da classe $c$. Na
 figura~\ref{fig:lcu-classification}, é ilustrada a dinâmica coletiva
 aplicada em uma rede complexa de formato similar a duas bananas. A
 ilustração está dividida em quatro etapas: (a) inicialização com 6
@@ -705,7 +705,7 @@ \section{EGSIS}\label{sec:teorica-egsis}
 dinâmico \gls{LCU} a fim de propagar os rótulos no grafo. No final da
 execução do \gls{LCU}, é reconstruída uma máscara de segmentação
 baseado nas rotulações dos vértices restantes em cada superpixel
-não-rotulado. Por fim, obtém-se uma matriz de labels relacionando
+não rotulado. Por fim, obtém-se uma matriz de labels relacionando
 cada pixel ao rótulo de segmentação desejado.
 
 No Algoritmo~\ref{alg:egsis} são descritos as etapas do funcionamento