Colorização de imagens utilizando técnicas de aprendizado de máquina profundo

• Autor(a) principal: Carvalho, João Vitor Elias
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/13362
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS); Colorização de imagens; Aprendizado computacional; Processamento de imagens; Redes neurais

Técnicas de aprendizado profundo tem se mostrado muito promissoras no campo da área visão computacional. Pesquisas foram desenvolvidas no problema de colorização de imagens preto e branco. Esse problema se trata de gerar cores plausíveis a uma imagem preto e branco. Tal aplicação pode ser feita a imagens histórias e também para uso artísticos, como uma mudança de colorização de uma imagem. Utilizando-se de grandes bases de dados disponíveis publicamente, tais pesquisas desenvolvem modelos capazes de resolver o problema da colorização, através da aplicação de aprendizado profundo. Este trabalho propõe-se a ser uma introdução a visão computacional, utilizando técnicas de aprendizado profundo e apresenta um modelo, baseado em trabalhos anteriores, capaz de colorir imagens preto e branco. O modelo desenvolvido pode colorir elementos simples como vegetação, céu, árvores, etc, entretanto tem dificuldade para objetos mais complexos como pessoas, objetos artificiais e menos frequentes na base de dados. O modelo implementado utiliza uma arquitetura semelhante aos trabalhos de referência, alterando-se a base de dados, função de erro e discretização do espaço de cores.