Otimização de redes neurais por convolução e sua aplicação para o reconhecimento de expressões faciais

• Processo: 14/12593-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2014
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Aparecido Nilceu Marana
• Beneficiário: Bárbara Caroline Benato
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 16/11298-9 - Sobre a otimização de redes neurais por convolução usando o algoritmo dos morcegos, BE.EP.IC 14/25214-6 - Sobre a otimização de redes neurais por convolução e sua aplicação para o reconhecimento de expressões faciais, BE.EP.IC
• Assunto(s): Aprendizado computacional Redes neurais convolucionais Expressão facial Combinatória Otimização Metodologia e técnicas de computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmo das Aves Migratorias | Aprendizado de Máquina | Aprendizado em Profundidade | otimização evolucionista | Reconhecimento de Expressões Faciais | Redes Neurais por Convolução | Aprendizagem de Máquina

Resumo

Redes Neurais por Convolução (Convolutional Neural Networks - CNN) tem sido amplamente empregada nos últimos anos como uma alternativa aos tradicionais métodos de extração de características. Sua metodologia baseada no processamento hierárquico do cérebro humano tem obtido bons resultados em tarefas de classificação de imagens, dado que são altamente invariantes a mudanças de escala e rotação. Entretanto, um grande problema de tais abordagens diz respeito a configuração de seus parâmetros, os quais podem atingir dezenas e, dependendo do tamanho da rede neural, centenas. Tal configuração de parâmetros é essencial para o bom desempenho das CNN, sendo que uma escolha manual dos mesmos configura um problema de alta complexidade combinatória. O presente projeto de pesquisa visa modelar o problema de otimização dos parâmetros de uma CNN como sendo uma tarefa de otimização evolucionista, dado que poucos estudos nesse contexto têm sido realizados. O trabalho em questão objetiva o estudo e aplicação de um recente algoritmo evolucionista chamado de Otimização das Aves Migratórias para otimização dos parâmetros de uma CNN (Migrating Birds Optimization - MBO). Adicionalmente, a abordagem proposta será avaliada no contexto de reconhecimento de expressão facial em humanos.