RECONHECIMENTO DE PADRÀ•ES EM IMAGEM EMPREGANDO APRENDIZAGEM PROFUNDA (CIPEEX, 2022)
RECONHECIMENTO DE PADRES A CLASSIFICAO DE DADOS DE ENTRADA A PARTIR DA EXTRAO DE CARACTERSTICAS IMPORTANTES PROVENIENTES DE MUITOS DADOS RUIDOSOS OU ERROS ALEATÓRIOS (OUTLIER) (GONZALEZ, THOMAS, 1978). O TERMO APRENDIZAGEM PROFUNDA (DEEP LEARNING, DL) FOI INTRODUZIDO EM APRENDIZAGEM DE MQUINA (MACHINE LEARNING, ML) E DEPOIS PASSOU A SER USADO EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, ANN).&NBSP; OS MTODOS DE APRENDIZAGEM DL SÃO COMPOSTOS POR VRIAS CAMADAS DE APRENDIZAGEM PARA EXTRAIR CONHECIMENTO DOS DADOS COM MLTIPLOS NVEIS DE ABSTRAO (SCHMIDHUBER, 2015).A REDE NEURAL CONVOLUCIONAL PROFUNDA (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK, CNN) UMA ARQUITETURA DE APRENDIZAGEM PROFUNDA USADA PARA A CLASSIFICAO DE IMAGEM PARA A SOLUO DE PROBLEMAS EM MEDICINA, BIOMEDICINA E SENSORIAMENTO REMOTO. A CLASSIFICAO DE IMAGEM CONSISTE EM CATEGORIZAR IMAGENS EM UMA DAS VRIAS CLASSES PREDEFINIDAS. TRATA-SE DE UM PROBLEMA BSICO DE VISO COMPUTACIONAL COMO A LOCALIZAO, DETECO E SEGMENTAO (DU, CAI, WANG, 2016). POR EXEMPLO, NUMA APLICAO EM ANÁLISE AMBIENTAL USANDO IMAGEM DE SATLITE, AS CLASSES PODEM SER REA DESMATADA, REA COM VEGETAÇÃO RASTEIRA. DADA UMA IMAGEM E UM SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE OBJETOS POSSVEL DEFINIR QUAIS SERO OS OBJETOS DE INTERESSE PARA O RECONHECIMENTO AUTOMTICO NA IMAGEM (KAMILARIS, PRENAFETA-BOLDŠ, 2017).&NBSP;