Algorítmo de Identificação de Imagens Através da Implementação de RNA

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ALGORÍTMO DE IDENTIFICAÇÃO DE IMAGENSATRAVÉS DA IMPLEMENTAÇÃO DE RNA

Carlos Eduardo Baldoíno

Lucas Martins Sabadini

ROTEIRO

IntroduçãoObjetivos

Metodologia

DesenvolvimentoResultados

Conclusão

Referências

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INDRODUÇÃOO que é Inteligência Artificial?

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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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OJETIVOSO que desejamos?

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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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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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METODOLOGIAComo vamos fazer?

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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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DESENVOLVIMENTOComo fizemos?

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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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Rede Neural Artificial: VGG19

Figura 1: Rede Neural Artificial: VGG19Fonte: <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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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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Banco de Imagens:DatasetA 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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Dataset – Saída Desejada

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Bulbasaur

Squirtle Pikachu

Bulbasaur

RESULTADOSO que aconteceu?

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RESULTADOS

• Demonstração do algorítmo.

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CONCLUSÃOO que concluímos?

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CONCLUSÃO

• O algorítmo implementado cumpriu com o objetivo de identificar aspersonagens (Bulbasaur, Charmander, Pikachu, Squirtle) do desenhoanimado Pokemon;

• Verificou-se a importância das redes neurais na identificação deimagens, que podem ter inúmeras aplicações, como por exemplo nocampo medicinal, identificando padrões de doenças e propiciandodiagnóstico rápido.

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REFERÊNCIASQuem consultamos?

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REFERÊNCIASBORGES, 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 CiênciasMatemáticas 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. de2016.

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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OBRIGADO!

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