Submitted by Daniel Felipe Silva Santos null (danielfssantos@yahoo.com.br) on 2017-08-29T19:56:20Z No. of bitstreams: 1 ReconhecedorDeVeiculos2D-DBM.pdf: 3800862 bytes, checksum: 46f12ff55f4e0680833b9b1b184ad505 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-08-29T20:19:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 santos_dfs_me_sjrp.pdf: 3800862 bytes, checksum: 46f12ff55f4e0680833b9b1b184ad505 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-29T20:19:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santos_dfs_me_sjrp.pdf: 3800862 bytes, checksum: 46f12ff55f4e0680833b9b1b184ad505 (MD5) Previous issue date: 2017-08-14 / Neste trabalho é proposto um método para reconhecer veículos em imagens coloridas baseado em uma rede neural Perceptron Multicamadas pré-treinada por meio de técnicas de aprendizado em profundidade, sendo uma das técnicas composta por Máquinas de Boltzmann Profundas e projeção bilinear e a outra composta por Máquinas de Boltzmann Profundas Multinomiais e projeção bilinear. A proposição deste método justifica-se pela demanda cada vez maior da área de Sistemas de Transporte Inteligentes. Para se obter um reconhecedor de veículos robusto, a proposta é utilizar o método de treinamento inferencial não-supervisionado Divergência por Contraste em conjunto com o método inferencial Campos Intermediários, para treinar múltiplas instâncias das redes profundas. Na fase de pré-treinamento local do método proposto são utilizadas projeções bilineares para reduzir o número de nós nas camadas da rede. A junção das estruturas em redes profundas treinadas separadamente forma a arquitetura final da rede neural, que passa por uma etapa de pré- treinamento global por Campos Intermediários. Na última etapa de treinamentos a rede neural Perceptron Multicamadas (MLP) é inicializada com os parâmetros pré-treinados globalmente e a partir deste ponto, inicia-se um processo de treinamento supervisionado utilizando gradiente conjugado de segunda ordem. O método proposto foi avaliado sobre a base BIT-Vehicle de imagens frontais de veículos coletadas de um ambiente de tráfego real. Os melhores resultados obtidos pelo método proposto utilizando rede profunda multinomial foram de 81, 83% de acurácia média na versão aumentada da base original e 91, 10% na versão aumentada da base combinada (Carros, Caminhões e Ônibus). Para a abordagem de redes profundas não multinomiais os melhores resultados foram de 81, 42% na versão aumentada da base original e 91, 13% na versão aumentada da base combinada. Com a aplicação da projeção bilinear, houve um decréscimo considerável nos tempos de treinamento das redes profundas multinomial e não multinomial, sendo que no melhor caso o tempo de execução do método proposto foi 5, 5 vezes menor em comparação com os tempos das redes profundas sem aplicação de projeção bilinear. / In this work it is proposed a vehicle recognition method for color images based on a Multilayer Perceptron neural network pre-trained through deep learning techniques (one technique composed by Deep Boltzmann Machines and bilinear projections and the other composed by Multinomial Deep Boltzmann Machines and bilinear projections). This proposition is justified by the increasing demand in Traffic Engineering area for the class of Intelligent Transportation Systems. In order to create a robust vehicle recognizer, the proposal is to use the inferential unsupervised training method of Contrastive Divergence together with the Mean Field inferential method, for training multiple instances of deep models. In the local pre-training phase of the proposed method, bilinear projections are used to reduce the number of nodes of the neural network. The combination of the separated trained deep models constitutes the final recognizer’s architecture, that yet will be global pre-trained through Mean Field. In the last phase of training the Multilayer Perceptron neural network is initialized with globally pre-trained parameters and from this point, a process of supervised training starts using second order conjugate gradient. The proposed method was evaluated over the BIT-Vehicle database of frontal images of vehicles collected from a real road traffic environment. The best results obtained by the proposed method that used multinomial deep models were 81.83% of mean accuracy in the augmented original database version and 91.10% in the augmented combined database version (Cars, Trucks and Buses). For the non-multinomial deep models approach, the best results were 81.42% in the augmented version of the original database and 91.13% in the augmented version of the combined database. It was also observed a significant decreasing in the training times of the multinomial deep models and non-multinomial deep models with bilinear projection application, where in the best case scenario the execution time of the proposed method was 5.5 times lower than the deep models that did not use bilinear projection.