[pt] REDES NEURAIS APLICADAS AO RECONHECIMENTO DE IMAGENS BI-DIMENSIONAIS

• Autor(a) principal: GUY PERELMUTER
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8636@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8636@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8636
• topic: [pt] REDE NEURAL; [pt] RECONHECIMENTO DE IMAGENS; [pt] INTELIGENCIA COMPUTACIONAL; [pt] VISAO COMPUTACIONAL; [en] NEURAL NETWORKS; [en] RECOGNITION OF IMAGES; [en] COMPUTATIONAL INTELLIGENCE; [en] COMPUTER VISION

[pt] Esta dissertação investiga a aplicação de Redes Neurais Artificiais no reconhecimento de imagens bi-dimensionais. O trabalho de tese foi dividido em quatro partes principais: um estudo sobre a importância da Visão Computacional e sobre os benefícios da aplicação das técnicas da Inteligência Computacional na área; um estudo da estrutura dos sistemas de reconhecimento de imagens encontrados na literatura; o desenvolvimento de dois sistemas de reconhecimento de imagens baseados em redes neurais; e o estudo de caso e a análise de desempenho dos sistemas desenvolvidos. A Visão Computacional tem se beneficiado das principais técnicas de Inteligência Computacional (redes neurais, algoritmos genéticos e lógica nebulosa) na implementação de sistemas de reconhecimento de imagens. Neste trabalho estudou-se a aplicação de diversos tipos de redes neurais na classificação de imagens Back-Propagation, Competitivas, RBF e Hierárquicas. Além disso, foi realizado um estudo das áreas de aplicação da Visão Computacional. A estrutura básica utilizada por diversos sistemas de Visão Computacional encontrada na literatura foi analisada. Esta estrutura é tipicamente composta por três módulos principais: um pré-processador, um extrator de características e um classificador. Dois sistemas de reconhecimento de imagens, denominados de XVision e SimpleNet, foram desenvolvidos neste trabalho. O sistema XVision segue a estrutura descrita acima, enquanto que o sistema SimpleNet utiliza a informação da imagem bruta para realizar a classificação. O módulo de pré-processamento do sistema XVision executa uma série de transformações na imagem, extraindo suas características intrínsecas para que seja obtida uma representação da imagem invariante a aspectos como rotação, translação e escalonamento. Este Pré- Processador é baseado em um trabalho previamente realizado no campo de Processamento de Sinais. A etapa de extração de características visa detectar as informações mais relevantes contidas na representação da imagem intrínseca obtida na etapa anterior. Foram investigados extratores baseados em técnicas estatísticas (utilizando o discriminante de Fisher) e em técnicas inteligentes (utilizando algoritmos genéticos). Para o módulo de classificação das imagens foram utilizados diversos tipos de redes neurais artificiais: Back-Propagation, Competitivas, RBFs e Hierárquicas. No sistema SimpleNet, o pré-processamento limita-se à redução das dimensões da imagem a ser classificada. Como os próprios pixels da imagem são utilizados para a classificação, não foi implementado um módulo de extração de características. Na etapa de classificação foram empregadas redes neurais Back- Propagation e Competitivas. O sistema XVision apresentou resultados promissores para dois conjuntos distintos de objetos bi-dimensionais: o primeiro composto por peças mecânicas e o segundo por objetos triviais. As amostras utilizadas nos testes apresentavam características diferentes daquelas com as quais as redes neurais foram treinadas - não apenas com rotações, translações e escalonamentos, mas com diferenças estruturais. O classificador conseguiu taxas de acerto superiores a 83% em ambos os conjuntos de objetos. O sistema SimpleNet também mostrou-se eficiente na diferenciação de imagens semelhantes (cartões telefônicos e radiografias de pulmões), obtendo taxas de acerto superiores a 80%. O desenvolvimento destes sistemas demonstrou a viabilidade da aplicação de redes neurais na classificação de objetos bi- dimensionais. Devido ao grande interesse na utilização de sistemas de Visão em aplicações de tempo real, mediu-se o tempo gasto nos processos de reconhecimento. Desta forma foram detectados os garagalos dos sistemas, facilitando assim sua otimização.