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Sistema de reconhecimento de padrões visuais invariantes e transformações geométricas utilizando redes neurais artificiais de múltiplas camadas (1996)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: COSTA, JOSE ALFREDO FERREIRA - EESC
  • Unidades: EESC
  • Sigla do Departamento: SEL
  • Subjects: ENGENHARIA ELÉTRICA
  • Language: Português
  • Abstract: As áreas de visão computacional e redes neurais artificiais (RNAs) e suas aplicações, tiveram um enorme progresso em pesquisa e aplicações práticas nos últimos anos. Sistemas de inspeção visual automática têm despertado muita atenção na indústria pois provêem meios econômicos, eficientes e precisos de obtenção de controle de qualidade. Porém, apesar do grande avanço tecnológico, a maioria dos sistemas existentes, com exceção de alguns poucos experimentais, são especializados e foram projetados para inspecionar um único objeto ou peça, de tipo previamente conhecido, e em posição, orientação e distância em relação à câmara altamente restritas. Este trabalho descreve um sistema de reconhecimento de imagens contendo múltiplos objetos de classes aleatórias e tolerante a ruído. Um estágio de pré-processamento filtra parte do ruído e segmenta regiões conectadas da imagem (RCI). A classificação dos padrões é feita com redes neurais de múltiplas camadas a partir de atributos invariantes calculados sobre as RCis. No final do processo temos uma listagem dos objetos contidos na cena, suas posições e orientações, os quais podem servir de entrada a um sistema de entendimento da cena, de mais alto nível, ou para outras máquinas, como um manipulador automático. Outros parâmetros podem ser utilizados para normalizar, em escala, orientação e posição, os padrões contidos na imagem, para efeito de comparações com imagens e parâmetros dos objetos previamente armazenados em bancos de dados. Dois métodos de treinamento de RNAs foram testados, o gradiente conjugado e o Levenberg-Marquardt, em conjunção com simulated annealing, para diferentes condições de erro e conjuntos de atributos. Imagens reais e sintéticas foram utilizadas para efeitos de testes de classificação correta e rejeição de padrões espúrios.Resultados são apresentados e comentados, destacando a capacidade de generalização do sistema mesmo com elevada degradação da imagem pelo ruído. Uma das vantagens do tipo de RNA empregado é a velocidade de execução, que permite ao sistema ser integrado a uma linha de montagem industrial. O sistema foi projetado com a utilização de recursos acessíveis e de baixo custo, sendo executado em computadores pessoais, e podendo ser facilmente adaptado para o uso em pequenas e médias empresas
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 15.01.1996
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    How to cite
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    • ABNT

      COSTA, José Alfredo Ferreira; GONZAGA, Adilson. Sistema de reconhecimento de padrões visuais invariantes e transformações geométricas utilizando redes neurais artificiais de múltiplas camadas. 1996.Universidade de São Paulo, São Carlos, 1996. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-23012018-135451/pt-br.php >.
    • APA

      Costa, J. A. F., & Gonzaga, A. (1996). Sistema de reconhecimento de padrões visuais invariantes e transformações geométricas utilizando redes neurais artificiais de múltiplas camadas. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-23012018-135451/pt-br.php
    • NLM

      Costa JAF, Gonzaga A. Sistema de reconhecimento de padrões visuais invariantes e transformações geométricas utilizando redes neurais artificiais de múltiplas camadas [Internet]. 1996 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-23012018-135451/pt-br.php
    • Vancouver

      Costa JAF, Gonzaga A. Sistema de reconhecimento de padrões visuais invariantes e transformações geométricas utilizando redes neurais artificiais de múltiplas camadas [Internet]. 1996 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-23012018-135451/pt-br.php

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