Artigo

ABORDAGENS DE DEEP LEARNING APLICADAS PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS

CANCIGLIERI, Arthur Beltrame1; COELHO, Leandro Dos Santos2;

Resumo

Introdução:As aplicações que necessitam análise de imagens vêm crescendo mundialmente, necessitando cada vez mais rapidez e precisão nos resultados. Nesse contexto, o estudo do aprendizado de máquinas com Redes Neurais Artificiais e Deep Learning mostra-se uma ferramenta importante no reconhecimento de padrões em imagens.

Objetivo:O objetivo dessa pesquisa foi projetar e validar uma abordagem de Deep Learning utilizando Redes Neurais Artificiais para o reconhecimento de padrões em imagens, com foco no processamento do reconhecimento facial e o reconhecimento de caracteres escritos.

Metodologia:Na primeira fase foi realizada a revisão bibliográfica para o embasamento teórico da pesquisa. Na sequência, foi realizada a parametrização de uma abordagem de Deep Learning e a escolha da base de dados MNIST para o estudo de caso. O projeto das relações neurais para a aplicação de reconhecimento de dígitos numéricos foi desenvolvido em 4 camadas e foi testado para treinamentos curtos. Em seguida, os melhores resultados da fase anterior foram testados em treinamento longos e os resultados foram comparados com o modelo de referência, analisando-se o tempo de treinamento e seu erro médio quadrático, modelando gráficos de erro para a análise de treinamento das redes propostas.

Resultados:Os resultados obtidos nesta pesquisa foram duas estruturas de Redes Neurais Artificiais com abordagens de Deep Learning com testes de precisão satisfatórios, pois se aproximaram do erro de um ser humano no reconhecimento dos mesmos caracteres.

Conclusões:Dessa forma, pode-se afirmar que o reconhecimento de imagens é uma ferramenta útil em várias áreas do conhecimento juntamente com outros mecanismos de programação, tendo potencial para reduzir custos e tempo, simplificando e melhorando a qualidade dos processos de digitalização de informações.

Palavras-chave:Redes Neurais Artificiais. Deep Learning (Aprendizado profundo). Reconhecimento de imagens digitais. Reconhecimento de caracteres escritos. Reconhecimento facial.

Legendas

    1. Estudante
    2. Orientador