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Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Identificação automática de alvos padronizados através de redes neurais
Autor(es)/Inventor(es): Pinto, Carlos Fernando Carlim
Orientador: Torres, Julio Cesar Boscher
Coorientador: Gomes, José Gabriel Rodriguez Carneiro
Resumo: Neste trabalho investigou-se o comportamento de alguns padrões de alvos e avaliou-se qual padrão apresentou os maiores índices de acerto para uma rede neural. Os padrões a serem reconhecidos são alvos pré-definidos utilizados no processo de calibração dos sistemas de dimensionamento por estereofotogrametria e de reconstrução de cenas 2D e 3D. O processo de calibração desses sistemas requer a ação humana de relacionar o pixel central de cada alvo à sua posição espacial real, relativa a um ponto de espaço. Este é um processo demorado, que requer precisão e paciência do apurador, que está sujeito a erros devido à repetição de apurações e de similaridade dos alvos. A associação equívocada de um alvo invalida toda a calibração. Como forma de evitar tais erros e automatizar o processo de calibração, foram treinadas redes neurais capazes de identificar, em uma imagem, os pixels centrais dos alvos, para que uma rotina possa, automaticamente, associá-los aos pontos do objeto de calibração. A melhor rede projetada apresentou um desempenho com erro próximo de zero em seu treinamento, considerando um pré-processamento com Análise de Componentes Principais (PCA) e um pós-processamento de busca de centros de classes por “clusterização”.
Palavras-chave: Processamento de imagens
Rede neural
Assunto CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Unidade produtora: Escola Politécnica
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: Jun-2009
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:Engenharia Eletrônica e de Computação

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