Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-08-31T12:45:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação - Marcondes Ricarte - Biblioteca Central.pdf: 3319680 bytes, checksum: 77eec2a6b32ef702f943780f9e487924 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-31T12:45:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação - Marcondes Ricarte - Biblioteca Central.pdf: 3319680 bytes, checksum: 77eec2a6b32ef702f943780f9e487924 (MD5) Previous issue date: 2016-08-30 / CAPES / Os robôs móveis estão cada vez mais inclusos na sociedade moderna podendo se locomover usando “coordenadas cartográficas”. No entanto, com o intuito de aperfeiçoar a interação homem-robô e a navegação das máquinas nos ambientes, os robôs podem dispor da habilidade de criar um Mapa Semântico realizando Categorização dos Lugares. Este é o nome da área de estudo que busca replicar a habilidade humana de aprender, identificar e inferir os rótulos conceituais dos lugares através de sensores, em geral, câmeras. Esta pesquisa busca realizar a Categorização de Lugares baseada em objetos existentes no ambiente. Os objetos são importantes descritores de informação para ambientes fechados. Desse modo as imagens podem ser representadas por um vetor de frequência de objetos contidos naquele lugar. No entanto, a quantidade de todos possíveis tipos de objetos existentes é alta e os lugares possuem poucos destes, fazendo com que a representação vetorial de um lugar através de objetos contidos nele seja esparsa. Os métodos propostos por este trabalho possuem duas etapas: Redutor de Dimensionalidade e Categorizador. A primeira se baseia em conceitos de Compressão de Sinais, de Aprendizagem Profunda e Mapas Auto-Organizáveis (SOMs), a fim de realizar o pré-processamento dos dados de frequência de objetos para a redução da dimensionalidade e minimização da esparsidade dos dados. Para segunda etapa foi proposto o uso de múltiplos Mapas Auto-Organizáveis Probabilísticos (PSOMs). Os experimentos foram realizados para os métodos propostos por esse trabalho e comparados com o Filtro Bayesiano, existente na literatura para solução desse problema. Os experimentos foram realizados com quatro diferentes bases de dados que variam em ordem crescente de quantidade de amostras e categorias. As taxas de acerto dos métodos propostos demonstraram ser superiores à literatura quando o número de categorias das bases de dados é alta. Os resultados para o Filtro Bayesiano degeneram para as bases com maiores quantidade de categorias, enquanto para os métodos propostos por essa pesquisa as taxas de acerto caem mais lentamente. / Mobile Robots are currently included in modern society routine in which they may move around often using "cartographic coordinates". However, in order to improve human-robot interaction and navigation of the robots in the environment, they can have the ability to create a Semantic Map by Categorization of Places. The computing area of study that searches to replicate the human ability to learn, identify and infer conceptual labels for places through sensor data, in general, cameras is the Place Categorization. These methods aim to categorize places based on existing objects in the environment which constitute important information descriptors for indoors. Thus, each image can be represented by the frequency of the objects present in a particular place. However, the number of all possible types of objects is high and the places do have few of them, hence, the vector representation of the objects in a place is usually sparse. The methods proposed by this dissertation have two stages: Dimensionality reduction and categorization. The first stage relies on Signal Compression concepts, Deep Learning and Self-Organizing Maps (SOMs), aiming at preprocessing the data on object frequencies for dimensionality reduction and minimization of data sparsity. The second stage employs Probabilistic Self-Organizing Maps (PSOMs). The experiments were performed for the two proposed methods and compared with the Bayesian filter previously proposed in the literature. The experiments were performed with four different databases ranging considering different number of samples and categories. The accuracy of the proposed methods was higher than the previous models when the number of categories of the database is high. The results for the Bayesian filter tends to degrade with higher number of categories, so do the proposed methods, however, in a slower rate.