Redes Neurais Artificiais Aplicadas Ao Reconhecimento De Imagens

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Redes Neurais Artificiais Aplicadas Ao Reconhecimento De
Imagens

Autores:
Fernando Parra dos Anjos Lima
James Clauton da Silva

Orientadores:
Carlos Roberto Minussi
Giuliano Estevan Pierre

Araçatuba – SP
2009

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Redes Neurais Artificiais Aplicadas Ao Reconhecimento De
Imagens

Resumo
O estudo realizado foi embasado nas principais Arquiteturas de Redes Neurais
Artificiais (RNAs) e suas formas de aprendizagem, tendo como principal foco suas aplicações em novas tecnologias e como elas interagem com os usuários. A principio fez-se um estudo embasado em uma revisão bibliográfica das arquiteturas e um estudo computacional utilizando o “Software” Aplicativo Matlab, no qual foi utilizada a ferramenta “Toolbox Neural Network”, que trata-se de uma ferramenta que possibilita os testes em cada tipo de Arquitetura de Redes Neurais Artificiais
(RNAs),

e

exemplifica

suas

atividades

para

adquirirem

conhecimento

e

principalmente o seu funcionamento, para assim executarem tarefas empregadas e as tornando mais rápidas e especificas no tratamento de um processo.

Palavras-Chave: Redes Neurais Artificiais. Simulações. Inteligência Artificial

INTRODUÇÃO
Redes Neurais Artificiais (RNA) são concepções, em hardware e/ou software, baseadas no mecanismo de funcionamento do cérebro. Portanto, são capazes de aprender com a experiência. Para obter os resultados desejados, ou seja, que a rede apresente condições de efetuar diagnósticos complexos, tais redes são configurações formadas por várias unidades de neurônios (ou elementos de processamento), dispostos em fileiras, compondo um arranjo complexo de interligações. Estas interligações são constituídas por pesos (sinapses) que devem ser calibrados. Esta atividade é definida como sendo treinamento ou aprendizado, sendo elaborado off-line. Uma vez ajustada, empregando-se um algoritmo de adaptação dos referidos pesos, a