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Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O sistema visual humano é um dos mecanismos mais fascinantes da natureza. É através dele
que o ser humano é capaz de realizar as suas tarefas mais básicas, como assistir televisão,
até as mais complexas, como realizar análises através de microscópios em laboratórios. Por
conseguinte, neste trabalho são propostos dois modelos baseados no comportamento do sistema
visual humano. O primeiro é um modelo de segmentação supervisionada baseado nos
conceitos de campos receptivos, chamado Segmentation and Classification Based on Receptive
Fields (SCRF). O outro é uma nova rede neural, chamada I-PyraNet. A I-PyraNet é uma
implementação híbrida da PyraNet e dos conceitos de campos inibitórios.
Então, no intuito de validar os modelos aqui propostos, nesta dissertação é apresentada uma
revisão do estado-da-arte, descrevendo-se desde o funcionamento do sistema visual humano até
as várias etapas existentes numa tarefa de processamento de imagens.
Por fim, os modelos propostos foram aplicados em duas tarefas de reconhecimento. O
modelo SCRF e a I-PyraNet foram aplicados juntos num problema de detecção de floresta
em imagens de satélite. Enquanto a I-PyraNet foi aplicada sobre um problema de detecção
de facos. Ambos alcançaram bons resultados quando comparados aos outros modelos aqui
apresentados
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/1778 |
| Date | 31 January 2009 |
| Creators | José Torres Fernandes, Bruno |
| Contributors | Darmiton da Cunha Cavalcanti, George |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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