Uma proposta de arquitetura de rede neural convolucional intervalar para o processamento de imagens intervalares

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Steim, Ivana Patrícia Iahnke
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca
Texto Completo: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8518
Resumo: O objetivo geral deste trabalho é a proposta de uma extensão intervalar para redes neurais convolucionais e a análise de sua aplicação em imagens digitais intervalares no contexto de reconhecimento de padrões em imagens, visando alta exatidão e confiabilidade nos resultados. Este trabalho contém uma rede neural convolucional intervalar com propósito de controlar e automatizar a análise do erro numérico, onde as camadas que compõem a rede neural por convolução são representadas por operações equivalentes através de intervalos e tem-se por objetivo analisar se houve melhora na precisão e na classificação. Primeiro, as imagens tradicionais são transformadas em imagens intervalares, considerando a vizinhança de 4 e de 8 de seus pixels; após é observado o processamento pela rede dessas imagens quanto à exatidão e controle de erro; o terceiro passo é inserir o conceito de fatiamento da imagem intervalar à procura de uma melhoria na capacidade de classificação da rede, com isso são observados alguns casos e seu efeito na acurácia da rede; por fim, são introduzidas operações de Validação Cruzada e de Image Augmentation para confirmar overfiting e buscar um melhor desempenho da rede, respectivamente. Observou-se que o recurso de fatiamento, admissível às imagens intervalares, mostrou-se como melhor opção para um melhor desempenho de classificação da rede nas configurações atuais desta.
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spelling 2022-07-15T16:58:38Z2022-07-15T16:58:38Z2017STEIM, Ivana Patrícia Iahnke. Uma proposta de arquitetura de rede neural convolucional intervalar para o processamento de imagens intervalares. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2017.http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8518O objetivo geral deste trabalho é a proposta de uma extensão intervalar para redes neurais convolucionais e a análise de sua aplicação em imagens digitais intervalares no contexto de reconhecimento de padrões em imagens, visando alta exatidão e confiabilidade nos resultados. Este trabalho contém uma rede neural convolucional intervalar com propósito de controlar e automatizar a análise do erro numérico, onde as camadas que compõem a rede neural por convolução são representadas por operações equivalentes através de intervalos e tem-se por objetivo analisar se houve melhora na precisão e na classificação. Primeiro, as imagens tradicionais são transformadas em imagens intervalares, considerando a vizinhança de 4 e de 8 de seus pixels; após é observado o processamento pela rede dessas imagens quanto à exatidão e controle de erro; o terceiro passo é inserir o conceito de fatiamento da imagem intervalar à procura de uma melhoria na capacidade de classificação da rede, com isso são observados alguns casos e seu efeito na acurácia da rede; por fim, são introduzidas operações de Validação Cruzada e de Image Augmentation para confirmar overfiting e buscar um melhor desempenho da rede, respectivamente. Observou-se que o recurso de fatiamento, admissível às imagens intervalares, mostrou-se como melhor opção para um melhor desempenho de classificação da rede nas configurações atuais desta.The general objective of this work is the proposal of an interval extension for convolutional neural networks and the analysis of their application in interval digital images in the context of pattern recognition in images, aiming for high accuracy and reliability in the results. In this work, we have an intervalal convolutional neural network with the purpose of controlling and automating the numerical error analysis, where the layers that compose the convolutional neural network are represented by equivalent operations through intervals. accuracy and classification. Traditional images are transformed into interval images, considering the neighborhood of 4 and 8 of their pixels. Then the network processing of these images is observed for the accuracy and error control. Then the concept of interval image slicing is inserted, looking for an improvement in the classification capacity of the network. Some cases and their effect on network accuracy are observed. Cross-Validation and Image Augmentation operations are still introduced to confirm overfiting and seek better network performance, respectively. It was observed that the allowable feature of slicing interval images was the best option for a better classification performance of the network in its current configurations.Sem bolsaporUniversidade Federal de PelotasPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoUFPelBrasilCentro de Desenvolvimento TecnológicoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOComputaçãoRedes neurais convolucionaisAritmética intervalarProcessamento digital de imagensImagens intervalaresConvolutional neural networksInterval arithmeticDigital image processingInterval imagesUma proposta de arquitetura de rede neural convolucional intervalar para o processamento de imagens intervalaresA proposed convolutional neural network architecture for the processing of interval imagesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisLoreto, Aline BrumAguiar, Marilton Sanchotene deSteim, Ivana Patrícia Iahnkeinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiacainstname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)instacron:UFPELTEXTDissertacao_Ivana_Patricia.pdf.txtDissertacao_Ivana_Patricia.pdf.txtExtracted texttext/plain196961http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8518/6/Dissertacao_Ivana_Patricia.pdf.txt948da73eac7688caaeb0efa0db5db00bMD56open accessTHUMBNAILDissertacao_Ivana_Patricia.pdf.jpgDissertacao_Ivana_Patricia.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1211http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8518/7/Dissertacao_Ivana_Patricia.pdf.jpg593eb69b537ed703bb69b7bce90ed6d4MD57open accessORIGINALDissertacao_Ivana_Patricia.pdfDissertacao_Ivana_Patricia.pdfapplication/pdf2921074http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8518/1/Dissertacao_Ivana_Patricia.pdff0a79b9aabbcd6f0b8114e3b43ddd44aMD51open accessCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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