Reconhecimento De Padr�es Invariante A Rota��o Utilizando Uma Rede Neural Morfol�gica N�o Supervisionada

Abstract

[6][7][8]. Tais técnicas geralmente requerem que o padrão a ser detectado seja segmentado previamente, de maneira a ser separado do contexto.O modelo de detecção invariante a rotação apresentado neste trabalho baseia-se no conceito de rotação e replicação de pesos de neurônios em diversos ângulos. O mecanismo de replicação de pesos, em específico, foi inspirado em outros trabalhos [6,7], onde pode-se observar processos semelhantes. O modelo atual faz uso da robustez e flexibilidade da Rede Morfológica Não Supervisionada (RMNS), concebida por Silva e Banon [9]. Na seção 2 é comentada brevemente a estrutura e o funcionamento da RMNS. Na seção 3 é descrita a forma para se implementar invariância a rotação na rede. Na seção 4 são discutidos alguns resultados obtidos. As conclusões são dadas na seção 5.

Pattern recognition on FPGA for aerospace applications

“…These operators are the mathematical basis to build adaptive controlled threshold template matching (Silva, 1998) without traditional convolution operations. These operators allowed the development of several different applications as described in previous works (Silva & Banon, 1999;Rempel & Silva, 2001;Silva & Silva, 2004;Souza et al, 2012;Souza et al, 2013;Filho et al, 2014;Filho et al, 2015). The present work proposes a new standalone device for near real time pattern recognition based on Mathematical Morphology-MM operators defined by ELUTs, taking advantages from an adaptive engine applied to morphological operators adapted from previous works (Silva, 1998;Silva, 2006;Filho et al, 2014).…”

Sensores Inteligentes: Uma abordagem Simbólico-Conexionista

“…A literatura de IA, aplicada ao processamento de sinais, apresenta várias considerações envolvendo limitações, restrições e soluções sobre os problemas de representação e interpretação do mundo visual [1,2]. As tarefas de reconhecimento e classificação de padrões, por exemplo, podem enfrentar os problemas da presença de ruído, distorção, oclusão, rotação e translação, além da idiossincrasia do processo de Representação de Conhecimento dos contextos a serem considerados [2,3].…”

Neurônios morfológicos: Uma introdução às células on-off artificiais

“…Do ponto de vista matemático esta abordagem pode ser vista como um caso particular do formalismo apresentado em Silva [10]. No entanto, diferente dos modelos anteriores [10,18,27,28,29], esta abordagem, inspirada na investigação de Kuffler, Hubel e Wiesel [1,4,5,9], apresenta a modelagem de células cento-on e centro-off artificiais, as quais são implementadas diretamente por subconjuntos "janelas" específicas e operadores elementares da MM, conforme detalhado nas seções 3, 4 e 5.O modelo proposto é inspirado na teoria clássica de percepção desenvolvida por Kuffler, Hubel e Wiesel [1,4,5,9], considerando-se as propriedades dos operadores da Morfologia Matemática. Para isto, são investigados alguns aspectos dos modelos das células do sistema visual e seus respectivos campos receptivos, núcleos on/off, em direção a simulação computacional de arranjos ou "redes" de "células on/off artificiais".…”