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Comparação de Algorítimos para o Problema das Faces 
RN 1 modelo RN 4 modelos KNN 
Geral Posição Humor Óculos Pessoa 
Geral Posição Humor Óculos Pessoa 
100,0 
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RN 1 modelo 56,9 80,5 31,9 91,6 23,6 
RN 4 modelos 56,5 68,4 21,0 100,0 36,8 
KNN 59,0 91,6 11,1 80,5 52,7 
RN 1 Modelo: Rede neural utilizando 1 modelo para prever os atributos 
RN 2 Modelo: Rede neural utilizando 4 modelos para prever os atributos. 
KNN: Utilizando k = 2. 
Dados utilizados no treinamento das redes neurais: 
Base de treinamento contém 433 elementos 
Base de validacão contém 76 elementos 
Base de teste contém 72 elementos 
Page 1 
Dados utilizados no KNN: 
Base de treinamento contém 509 elementos 
Base de teste contém 72 elementos 
Porcentagem de Acerto

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Final da disciplina

  • 1. Comparação de Algorítimos para o Problema das Faces RN 1 modelo RN 4 modelos KNN Geral Posição Humor Óculos Pessoa Geral Posição Humor Óculos Pessoa 100,0 90,0 80,0 70,0 60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 0,0 RN 1 modelo 56,9 80,5 31,9 91,6 23,6 RN 4 modelos 56,5 68,4 21,0 100,0 36,8 KNN 59,0 91,6 11,1 80,5 52,7 RN 1 Modelo: Rede neural utilizando 1 modelo para prever os atributos RN 2 Modelo: Rede neural utilizando 4 modelos para prever os atributos. KNN: Utilizando k = 2. Dados utilizados no treinamento das redes neurais: Base de treinamento contém 433 elementos Base de validacão contém 76 elementos Base de teste contém 72 elementos Page 1 Dados utilizados no KNN: Base de treinamento contém 509 elementos Base de teste contém 72 elementos Porcentagem de Acerto