Trabalho Feito

RECONHECIMENTO DE OBJETOS CONTIDOS EM IMAGENS
ATRAVÉS DE REDES NEURAIS
LUIZ EDUARDO NICOLINI DO PATROCÍNIO NUNES
Departamento de Engenharia Mecânica
Universidade de Taubaté
PEDRO PAULO LEITE DO PRADO
Departamento de Engenharia Elétrica
Universidade de Taubaté
RESUMO
Esse trabalho implementou um simulador de sistema de visão computacional, utilizando redes neurais artificiais para a classificação de objetos de formas geométricas (quadrado, círculo, triângulo e retângulo) contidos em imagens bidimensionais.
As imagens para os testes foram adquiridas por dois equipamentos de captura: um scanner e uma câmera CCD. A tarefa de reconhecimento de imagens foi dividida em duas etapas: pré-processamento e classificação através de uma rede neural. Na etapa de pré-processamento, as imagens foram processadas por um algoritmo de detecção de bordas, utilizando o método de
Sobel, que elimina o fundo contra o qual a imagem se encontra, deixando apenas o contorno do objeto a ser reconhecido. As imagens adquiridas pela câmera CCD sofreram binarização antes de serem processadas pelo algoritmo de detecção de bordas.
As imagens binárias resultantes desse algoritmo foram, então, processadas pela Transformada de Fourier Log-polar, para tornar o sistema invariante a efeitos de translação, rotação e escala. Os resultados do algoritmo log-polar foram as entradas para a rede neural. Na etapa de classificação foi utilizada uma rede neural probabilística, por meio do software Matlab. Das imagens préprocessadas, duas amostras foram utilizadas para treinar a rede, e as restantes, para os testes de classificação. A rede classificou corretamente todas as imagens, sendo necessário, no caso das imagens adquiridas pela câmera, aumentar o número de amostras no vetor de treinamento. Os resultados do trabalho demonstraram que as redes neurais podem ser empregadas como ferramentas eficientes na tarefa de reconhecimento de formas geométricas.
PALAVRAS-CHAVE: redes neurais,