Apresentação do trabalho Algorítmo de Identificação de Imagens Através da Implementação de RNA, disciplina de Inteligência Artificial, Centro Universitário de Votuporanga - UNIFEV

1. ALGORÍTMO DE IDENTIFICAÇÃO DE IMAGENS
ATRAVÉS DA IMPLEMENTAÇÃO DE RNA
Carlos Eduardo Baldoíno
Lucas Martins Sabadini

2. ROTEIRO
Introdução
Objetivos
Metodologia
DesenvolvimentoResultados
Conclusão
Referências
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3. INDRODUÇÃO
O que é Inteligência Artificial?
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4. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (I.A.)
• Somos Homo Sapiens (homem sábio);
• Inteligência: capacidade de pensar, e aprender;
• Temos bilhões de Neurônios, formando redes;
• I.A. é uma espécie de inteligência simulada;
• Tenta simular nosso cérebro com algoritmos;
• Nossa capacidade de pensar e aprender;
• Ainda está distante de reproduzir nossa capacidade.
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5. OJETIVOS
O que desejamos?
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6. OBJETIVO GERAL
• Implementar um algorítmo de reconhecimento de imagens,
utilizando RNA (Rede Neural Artificial), capaz de detectar
qual personagem do desenho animado Pokemon está sendo
mostrado.
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7. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
• Conceituar rede neural e buscar suas definições;
• Pesquisar as principais redes neurais existentes;
• Implentar algorítimo de reconhecimento de imagens;
• Realizar testes para verificar o funcionmenteo do algorítmo;
• Apresentar os resultados.
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8. METODOLOGIA
Como vamos fazer?
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9. METODOLOGIA
• Pesquisa bibliográfica
• Referências em I.A.
• Stuart Russell;
• Peter Norving;
• Michael Nielsen.
• Auxílio complementar
• Tyson Neil de Grasse;
• Donald Goldsmith.
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10. DESENVOLVIMENTO
Como fizemos?
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11. TÉCNICAS UTILIZADAS
• Rede Neural Artificial: VGG19
• Classificador de treinamento: SVM (Máquina de Vetores de Suporte,
do inglês Support Vector Machine)
• Linguagem de programação: Python;
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12. Rede Neural Artificial: VGG19
Figura 1: Rede Neural Artificial: VGG19
Fonte: <https://pt.wikipedia.org/wiki/M%C3%A1quina_de_vetores_de_suporte>. Acesso em 07 de nov. 2016.
• Tenta separar linearmente os padrões;
Suponha que todas as estrelas são dados de entrada, a rede
neural identificou que as estrelas de cor azul possuem um
tipo de característica, e as de cor vermelha outra
característica, dividindo-as em duas categorias.
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13. Classificador de treinamento:
SVM (Máquina de Vetores de Suporte)
• 1-Adquirir um conjunto de dados (Dataset) para treinar o algorítmo;
• 2-Extrair características relevantes do Dataset (o que aparece
constantemente, por exemplo cor amarela);
• 3-Treinar um classificador, algoritmo de classificação.
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14. Banco de Imagens:
Dataset
A rede neural identifica as principais características que cada figura contém,
Por exemplo, a personagem Pikachu possui:
• cor amarela,
• um rabo semelhante à um raio,
• olhos pretos com interior branco,
• orelhas pontudas com detalhe preto,
• pés e braços pequenos juntos ao corpo,
• duas manchas vermelhas nas bochechas,
• dois detalhes na lateral direita.
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15. Dataset – Saída Desejada
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Bulbasaur
Squirtle Pikachu
Bulbasaur

16. RESULTADOS
O que aconteceu?
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17. RESULTADOS
• Demonstração do algorítmo.
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18. CONCLUSÃO
O que concluímos?
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19. CONCLUSÃO
• O algorítmo implementado cumpriu com o objetivo de identificar as
personagens (Bulbasaur, Charmander, Pikachu, Squirtle) do desenho
animado Pokemon;
• Verificou-se a importância das redes neurais na identificação de
imagens, que podem ter inúmeras aplicações, como por exemplo no
campo medicinal, identificando padrões de doenças e propiciando
diagnóstico rápido.
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20. REFERÊNCIAS
Quem consultamos?
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21. REFERÊNCIAS
BORGES, Luiz Eduardo. Python para Desenvolvedores. Rio de Janeiro, Edição do Autor, 2010, p.360.
FILHO, Ogê Marques; NETO, Hugo Vieira. Processamento Digital de Imagens. Rio de Janeiro: Brasport, 1999, p. 331.
GRASSE, Tyson Neil de; GOLDSMITH, Donald. Origins: fourteen billion years of cosmic evolution. SãoPaulo: Planeta do Brasil, 2015. 384 p.
LIMA; Edirlei Soares de. Inteligência Artificial. Disponível em: <http://edirlei.3dgb.com.br/aulas/ia_2011_2/IA_Aula_01_Introducao.pdf>. Acesso em: 04 nov. de 2016.
LORENA, Ana Carolina; CARVALHO, André C. P. L F. de Carvalho. Introdução às Máquinas de Vetores Suporte (Support Vector Machines). Instituto de Ciências
Matemáticas e de Computação: São Carlos, 2003, p. 66.
MCCARTHY; John. What is Artificial Inteligence? Disponível em: <http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/>. Acesso em: 04 nov. de 2016.
NIELSEN, Michael. Neural Networks and Deep Learning. Determination Press, 2015.
PALMIERE; Sérgio Eduardo. Inteligência Artificial: Introdução. Disponível em: < http://www.embarcados.com.br/inteligencia-artificial-introducao/>. Acesso em: 04 nov. de
2016.
PEIXE BABEL. “Quem é esse Pokemon?” - Reconhecimento de Imagens. Disponível em: <https://peixebabel.com.br/2016/09/14/quem-e-esse-pokemon-reconhecimento-
de-imagens-peixe-babel-91/>. Acesso em 07 nov. de 2016.
READHEAD, Josh. Aprendizagem de Máquina: Como as máquinas de vetores de suporte podem ser utilizadas nas negociações. Disponível em:
<https://www.mql5.com/pt/articles/584>. Acesso em 07 nov. de 2016.
RUSSELL, Stuart.; NORVING, Peter. Artificial Intelligence. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013; 1324 p.
ZUBEN; Fernando J. Von. Introdução à Inteligência Artificial. Disponível em: <ftp://ftp.dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ea072_2s13/introducao_EA072_2s2013.pdf>.
Acesso em: 04 nov. de 2016.
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22. OBRIGADO!
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