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http://hdl.handle.net/11422/13362
Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
Título: | Colorização de imagens utilizando técnicas de aprendizado de máquina profundo |
Autor(es)/Inventor(es): | Carvalho, João Vitor Elias |
Orientador: | Silva, João Carlos Pereira da |
Resumo: | 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. |
Palavras-chave: | Colorização de imagens Aprendizado computacional Processamento de imagens Redes neurais |
Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) |
Unidade produtora: | Instituto de Computação |
Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Data de publicação: | 14-Jan-2020 |
País de publicação: | Brasil |
Idioma da publicação: | por |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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