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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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