Implementação do módulo de reconhecimento de padrões e objetos do SNORKEL

Jhonattan Salvador Ghellere; Claudio Leones Bazzi; Alessandra Bortoletto Garbelotti Hoffmann.

doi:10.20906/CPS/SICITE2015-0186

Resumo

O crescimento no compartilhamento de imagens tornou real a necessidade de classificar as imagens, pois as mesmas estão associadas aos mais diversos contextos, além da importância comercial e de segurança pública (detecção de armas) que está contida nas mesmas. A detecção de objetos, portanto, é uma das formas de realizar tal tarefa, e ainda permanece sendo um dos grandes desafios na área de visão computacional, devido à complexidade de se detectar objetos em imagens que sofreram algum tipo de transformação, como é o caso das que são obtidas em redes sociais. Tendo em vista esse problema, neste trabalho é apresentado o estudo de diversas áreas do conhecimento que possibilitaram o desenvolvimento do módulo, assim como o seu funcionamento que é baseado na combinação de descritores locais e classificadores, aliado juntamente a técnica Bag-of-keypoints para a construção de modelos para detecção de objetos genéricos. A construção dos modelos de classificação acontece de forma empírica na qual são combinados diversos algoritmos e parâmetros de modo a se alcançar a maior taxa de acurácia possível para um determinado objeto. O módulo foi aplicado em diversos cenários ao longo do desenvolvimento do projeto, na qual foram construídos e avaliados modelos de classificação, e alguns destes modelos apresentaram resultados satisfatórios para solucionar determinado problema. De modo a facilitar a utilização do módulo pelo usuário, foram construídas Telas que permitem a construção de modelos de forma mais intuitiva.

Palavras-chave: Aprendizagem de Máquina; Bag-of-Keypoints; Objetos Genéricos