Aplicação de Redes Neurais Artificiais para Reconhecimento de Formas Geométricas

Aplicação de Redes Neurais Artificiais para
Reconhecimento de Formas Geométricas
Ramiro M. Pereira1, Fagner C. Malheiros1, João O. de A. Beck¹, Oleg
Khatchatourian2
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Acadêmico do curso de Ciência da Computação
2

Professor do curso de Ciência da Computação

Universidade de Cruz Alta (UNICRUZ) – Cruz Alta/RS - Brasil [e-mail], [e-mail], [e-mail], [e-mail] Abstract. Several techniques are applied to digital image processing, one of them is the Prewitt method, a boundary identification method, used in this paper for identification of geometric shapes. To evaluate the efficiency of the method, an Artificial Neural Network (ANN) using the method of Conjugate
Gradient of Powell-Beale Restarts was applied for training of six different pattern shapes obtained from the Prewitt method, with the objective to recognize these shapes in an image containing many polygons with sizes ranging from 400 to 10000 pixels, resulting in an analysis of the percentage of correct answers and the most common errors, concluding if the method of boundaries identification is efficient for this application.
Keywords: Prewitt, ANN, shape recognition
Resumo. Diversas são as técnicas aplicadas para o processamento de imagens digitais, dentro delas há o método de Prewitt, utilizado nesse artigo para a identificação de formas geométricas. Para avaliar a eficiência do método, uma Rede Neural Artificial (RNA) fazendo uso do método de
Gradiente Conjugado (Beale-Powell Restarts) foi aplicada para treinamento de seis diferentes formas padrão, obtidas a partir do método de identificação de contornos, visando um posterior reconhecimento dessas formas em uma imagem contendo diversos polígonos com dimensões entre 400 e 10000 pixels, resultando em uma análise do percentual de acertos e dos erros mais comuns, concluindo se o método de Prewitt é eficiente para essa aplicação.
Palavras-chave: Prewitt, RNA, reconhecimento de