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Projetos em andamento:

Redes Neurais Convolucionais e sua Aplicação em Classificação de Imagens

Professora Me Adriane Cavichiolli

Na área de visão computacional tenta-se descrever o mundo que vemos em imagens e reconstruir suas propriedades como forma, iluminação e distribuição de cor (FERREIRA, 2017). Nesta área, o uso de técnicas para a classificação de imagens tem alcançado um notável progresso recente e, na última década se viu uma grande escalada de desenvolvimento de tecnologias relacionadas à área para o consumidor. 

Exemplos de utilização prática de tais tecnologias vão desde a classificação pura de imagens utilizada em websites de busca de imagens até o reconhecimento facial utilizado em redes sociais e como ferramenta de segurança para o desbloqueio de celulares (PIZZI, 2017).

A visão computacional é relacionada a inúmeras outras áreas. Muitas técnicas desenvolvidas em outras áreas podem ser utilizadas para recuperar informações de imagens e classificá-las. Pode-se citar o processamento de imagens, a computação gráfica, o reconhecimento de padrões e a inteligência artificial como áreas que contribuem com técnicas úteis à visão computacional (FERREIRA, 2017).Em inteligência artificial, técnicas de aprendizado de máquina em profundidade (deep learning) tais como as Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks – CNNs) que atuam extraindo características de alto nível a partir de operações de convolução e amostragem dos dados, têm obtido excelentes resultados na classificação de imagens, tornando-se objeto de estudo desse projeto de pesquisa.

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