Classificação de cenas em imagens através da arquitetura cognitiva lida

• Autor(a) principal: Goulart, H. X.
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
• Texto Completo: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/3093
• topic: Redes neurais (Computação); Visão por computador

Na área de visão computacional, dentre as diversas linhas existentes, há aquela denominada de generalista. Esta vertente consiste em estudos amplos, incluindo muitos elementos e variáveis; nesse caso, inúmeras aplicações podem ser desenvolvidas dentro de um mesmo estudo. Um dos principais problemas estudados na área de visão computacional, seguindo a linha generalista, é conhecido como classificação de cenas. Na literatura, esse problema é geralmente enfrentado com o uso de técnicas de Deep Learning em combinação com outras técnicas de classificação. Em contrapartida, uma linha de pesquisa conhecida como arquiteturas cognitivas, que embora seja pouco explorada em visão computacional, vem sendo estudada nas últimas décadas buscando mesclar conceitos da neurociência e da ciência da computação. Neste trabalho, será apresentado um modelo que agrega a arquitetura cognitiva Learning Intelligent Distribution Agent (LIDA) com métodos já utilizados na área, visando estudar os aspectos poucos explorados até o momento, que são proporcionadas por esta união. Dentre os métodos existentes na área, serão utilizados o Support Vector Machine (SVM), Multilayer Perceptron (MLP) e Redes Neurais Convolucionais (CNN). Este trabalho contribuiu para a união pouco explorada descrita aqui, e também serve como base pra futuros trabalhos que estudem problemas através desta união. Outra contribuição é que o presente trabalho apresentou resultados similares ao estadoda-arte em bases de dados frequentemente utilizadas na área, como é o caso do MIT Indoor 67 (85,9% de acurácia) e SUN 397 (69,4% de acurácia), que são bases de cenas naturais coloridas segregadas entre diversas classes