Memória Associativa Bidirecional Exponencial Fuzzy Generalizada com Medida de Similaridade Estrutural Aplicada a um Problema de Reconhecimento de Faces

Abstract

Resumo. As Memórias Associativas Bidirecionais Exponenciais Fuzzy Generalizadas (GEBFAMs) são modelos heteroassociativos projetados para o armazenamento e recordação de pares de conjuntos fuzzy. Tais modelos são definidos com base em uma medida de similaridade, função que indica o grau com que dois conjutos fuzzy são iguais. Neste trabalho, apresentamos a aplicação da GEB-FAM obtida a partir de uma medida de similaridade estruturalà um problema de reconhecimento de faces. Palavras-chave. Memória Associativa, Medida de Similaridade Estrutural, Reconhecimento de Faces IntroduçãoUma memória associativaé um sistema de entrada e saída inspirado na capacidade do cérebro humano de armazenar e recordar informação por meio de associações. Especificamente, uma memória associativaé projetada para o armazenamento e recordação de um conjunto finito de pares, chamado conjunto das memórias fundamentais [4]. Em termos matemáticos, seja X = {(x ξ , y ξ ), ξ = 1, . . . , p} o conjunto das memórias fundamentais. Dada uma entrada x, a memória associativa produz uma saída y. Em particular, ao apresentar x ξ como padrão de entrada, espera-se que a memória produza y ξ (ou um padrão suficientemente próximo de y ξ ) como saída. Espera-se também que a memória tenha certa tolerância a ruído, istoé, que ela seja capaz de recuperar um item mesmo a partir de uma versão corrompida do padrão associado a ele.Uma memória associativa pode ser classificada de acordo com o tipo das memórias fundamentais a serem armazenadas [4]. No caso em que x ξ = y ξ para todo ξ = 1, . . . , p, a memóriaé dita autoassociativa, enquanto que, se x ξ = y ξ para algum ξ, a memóriaé dita heteroassociativa. Além disso, uma memória associativa projetada para armazenamento e recordação de uma família finita de conjuntos fuzzyé chamada memória associativa fuzzy.