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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE RECOGNITION OF BI-DIMENSION IMAGES Autor: GUY PERELMUTER
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 8636
Catalogação: 05/07/2006 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8636@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8636@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8636
Resumo:
Título: USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE RECOGNITION OF BI-DIMENSION IMAGES Autor: GUY PERELMUTER
Nº do Conteudo: 8636
Catalogação: 05/07/2006 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8636@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8636@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8636
Resumo:
This work investigates the use of Artificial Neural
Networks in the recognition of bi-dimensional images. The
work was divided in four main parts: a survey on the
importance of Computational Vision and on the benefits of
the application of intelligent techniques in the fiels; a
survey on the structure of image recognition systems found
in the literature; the development of two image recognition
systems based on neural networks; and an analysis of the
performance of the developed systems.
Computational Vision has benefited from the main
Computational Intelligence techniques (neural networks,
genetic algoritms and fuzzy logic) to implement image
recognition systems. In this work, the usage of different
Kinds of neural networks in image classification was
studied: Back-Propagation, Competitive, RBF and
Hierarchical. Besiades that, a survey on the fields of
application of Computational Vision was made.
The basic structure is typically composed of three modules:
a pre-processor, a characteristics extractor and a
classifier.
In this work, two image recognition systems, called Xvision
and SimpleNet, were developed. The XVision system follows
the structure described above, while the SimpleNet system
performs the classification using the information present
in the raw picture.
The pre-processing module of the Xvision system executes a
series of transforms over the image, extracting its
essential characteristics so that an invariant
representation of the image can be obtained. This pre-
processor is based on a previous work in the fiels of
Signal Processing.
The characteristcs extractor aims to detect the most
relevant information present in the image representation
obtained after the previous step. Two kinds of extractors
were investigated: one based on statistical tecniques
(applyng the Fisher`s discriminant) and another based on
intelligent techniques (applyng genetic algorithms).
The classification module was implementede through several
Kinds of neural networks: Back-Propagation, Competitive,
RBF and Hierarchical.
The pre-processing of the SimpleNet system simply reduces
the image`s dimensions. Since the image`s pixels are used
for the classification process, no characteristics
extractor module was implemented. In the classification
module, Back-Propagation and Competitive neural networks
were employed.
The Xvision system yielded promising results for two sets
of objects: the first one composed of mechanical parts and
the second one composed of trivial objects. The samples
used during the tests presented different characteristics
from those samples used during the training process - not
only rotated, translated and scaled, but also with
structural differences. The classifier obtained a hit ratio
above 83% with both sets. The SimpleNet system also showed
a good performance in the differentiation of similar
objects (telephone cards and X-rays of lungs), achieving
hit ratios of more than 80%.
The development of both systems demonstrated the viability
of the use of neural networks in the classification of bi-
dimensional objects. Due to the interest of applying Vision
systems in real-time, the time spent in the recognition
process was measured. This allowed the detection of the
systems` bottlenecks, making their optimization easier.
Descrição | Arquivo |
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS | |
CHAPTER 1 AND CHAPTER 2 | |
CHAPTER 3 | |
CHAPTER 4 | |
CHAPTER 5 | |
CHAPTER 6 | |
CHAPTER 7 | |
REFERENCES AND APPENDICES |