RECONHECIMENTO DE PADRÀ•ES EM IMAGEM EMPREGANDO APRENDIZAGEM PROFUNDA

Resumo

RECONHECIMENTO DE PADR�ES � A CLASSIFICA��O DE DADOS DE ENTRADA A PARTIR DA EXTRA��O DE CARACTER�STICAS 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 M�QUINA (MACHINE LEARNING, ML) E DEPOIS PASSOU A SER USADO EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, ANN).  OS M�TODOS DE APRENDIZAGEM DL SÃO COMPOSTOS POR V�RIAS CAMADAS DE APRENDIZAGEM PARA EXTRAIR CONHECIMENTO DOS DADOS COM M�LTIPLOS N�VEIS DE ABSTRA��O (SCHMIDHUBER, 2015).

A REDE NEURAL CONVOLUCIONAL PROFUNDA (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK, CNN) � UMA ARQUITETURA DE APRENDIZAGEM PROFUNDA USADA PARA A CLASSIFICA��O DE IMAGEM PARA A SOLU��O DE PROBLEMAS EM MEDICINA, BIOMEDICINA E SENSORIAMENTO REMOTO. A CLASSIFICA��O DE IMAGEM CONSISTE EM CATEGORIZAR IMAGENS EM UMA DAS V�RIAS CLASSES PREDEFINIDAS. TRATA-SE DE UM PROBLEMA B�SICO DE VIS�O COMPUTACIONAL COMO A LOCALIZA��O, DETEC��O E SEGMENTA��O (DU, CAI, WANG, 2016). POR EXEMPLO, NUMA APLICA��O EM ANÁLISE AMBIENTAL USANDO IMAGEM DE SAT�LITE, AS CLASSES PODEM SER �REA DESMATADA, �REA COM VEGETAÇÃO RASTEIRA. DADA UMA IMAGEM E UM SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE OBJETOS � POSS�VEL DEFINIR QUAIS SER�O OS OBJETOS DE INTERESSE PARA O RECONHECIMENTO AUTOM�TICO NA IMAGEM (KAMILARIS, PRENAFETA-BOLD�Š, 2017).