O slideshow foi denunciado.

Workshop de Pós Graduação - 2011

326 visualizações

Publicada em

Trabalho apresentado no IV Workshop de Pós-Graduação (2011) do departamento de engenharia elétrica da USP de São Carlos.

  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Workshop de Pós Graduação - 2011

  1. 1. IVWORKSHOPDEPÓS-GRADUAÇÃODODEPARTAMENTODEENGENHARIAELÉTRICA–EESC/USP COMPARAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE METODOLOGIAS DE RECUPERAÇÃO DE IMAGENS UTILIZANDO REDES DE HOPFIELD Autor: João Paulo Brognoni Casati Orientador: Evandro Luis Linhari Rodrigues São Carlos,7 de outubrode 2011.
  2. 2. Sumário• Objetivos• Introdução• Trabalhos Anteriores• Metodologia• Resultados• Cronograma• Conclusões
  3. 3. Objetivos• Estudo de metodologias existentes utilizadas no reconhecimento facial através de redes de Hopfield;• Usar memória associativa para reconhecimento de pessoas através de imagens da face;• Propor uma metodologia ótima baseada nos estudos feitos, visando melhor desempenho e menor custo computacional;• Possibilidade de se desenvolver uma aplicação de reconhecimento facial utilizando a tecnologia estudada e a metodologia desenvolvida.
  4. 4. Introdução• Redes Neurais Artificiais de Hopfield: • Memória associativa; • Capacidade de armazenamento.
  5. 5. Introdução• Hopfield: memória associativa • Exemplo de Recuperação de padrões distorcidos: • O padrão ruidoso é apresentado; • A rede executa iterações até que se minimize a função energia; • A saída da rede é um dos padrões previamente armazenados.
  6. 6. Trabalhos Anteriores• Grande parete dos trabalhos nesta área são detectores de expressões faciais;• Trabalhos utilizando detectores de bordas;• Fatiamento da imagem em planos de bits;• Reconhecimento através de descritores da imagem;• Transformadas Wavelet, redimensionamento, binarização, separação da imagens em regiões são as técnicas mais utilizadas;• Será feita a implementação de várias destas metodologias que serão testadas na mesma plataforma, a fim de se colher dados suficientes para a proposta de uma metodologia ótima.
  7. 7. Metodologia• Experimento 1 - Fatiamento da imagem em plano de bits • Reconhecimento plano a plano, com redes independentes; • Comparativo com método de reconhecimento em uma só rede para toda a imagem.
  8. 8. Metodologia• Experimento 2 - Reconhecimento através das bordas da imagem (comparação de detectores de bordas) • Experimento em fase final de implementação; • Comparativo entre diferentes detectores de bordas: • Laplacian of Gaussian (LoG); • Prewitt; • Sobel. • Geração de uma imagem binária; • Comparação entre 3 redes independentes, uma para cada detector de borda; • Máscaras para filtro passa alta de 3x3 pixels; • Para os dois experimentos, foi utilizada a plataforma MatLab.
  9. 9. Resultados• Experimento 1 (plano de bits): • Desempenho semelhante entre as duas metodologias testadas; • Sem o fatiamento a imagem é recuperada sempre na íntegra, sem distorções; • Com fatiamento, algumas pequenas distorções são recuperadas comprometendo a exatidão do padrão recuperado, porém, o custo computacional é muito menor.
  10. 10. CronogramaATIVIDADES / SEMESTRE 1/2011 2/2011 1/2012 2/2012Disciplinas: Fund. de visualização computacional,Redes Neurais Artificiais e Visão computacionalRevisão bibliográfica.Disciplina: Introdução ao processamento digitalde imagens.Estudo da metodologia proposta eimplementação computacional.Confecção da apresentação e escrita do texto dequalificação.Ajustes em todo o trabalho e preparação para adefesa. Etapa Concluída Etapa em andamento Etapa a começar
  11. 11. Conclusões• Possibilidade de se desenvolver uma metodologia que seja eficiente e eficaz na recuperação de imagens de face armazenadas na própria rede neural de Hopfield;• Possibilidade de aplicação da metodologia em outros tipos de imagens;• Desenvolvimento de aplicações utilizando a metodologia proposta em outras plataformas para integração com outros softwares (JAI).• Resultados parciais satisfatórios;

×