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

Processo: 14/12593-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de setembro de 2014
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2016
Área do 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

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.

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