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Otimização de máquinas de Boltzmann restritas e sua aplicação para biometria baseada em impressões digitais

Processo: 14/24491-6
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 20 de dezembro de 2014
Vigência (Término): 30 de janeiro de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Aparecido Nilceu Marana
Beneficiário:Gustavo Henrique de Rosa
Supervisor no Exterior: David Cox
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Local de pesquisa : Harvard University, Cambridge, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:14/09125-3 - Redes Neurais por Convolução aplicadas ao reconhecimento biométrico de pessoas, BP.IC
Assunto(s):Reconhecimento de padrões   Aprendizado computacional   Visão computacional   Biometria

Resumo

Técnicas de aprendizado em profundidade têm sido bastante utilizadas nos últimos anos devido aos seus promissores resultados em diversas aplicações, principalmente para detecção de objetos e faces. Entretanto, um de seus principais problemas está relacionado à seleção de determinados parâmetros que irão fornecer bons resultados. Como podemos possuir um problema com milhões de parâmetros, um ajuste manual torna-se impraticável. Nesta proposta de pesquisa, lidamos com esse problema a partir da abordagem de técnicas baseadas em meta-heurística, especificamente a Busca Harmônica, dado que este tipo de busca fornece resultados consistentes e eficientes, e vem sendo amplamente utilizada e estudada pelo grupo de pesquisa o qual o presente aluno participa. Embora existam diversas técnicas para o aprendizado em profundidade, decidimos por estudar as Máquinas de Boltzmann Restritas devido à sua alta capacidade em aprender boas representações de informação. Adicionalmente, o trabalho proposto será validado em um contexto de reconhecimento de impressões digitais, também abordado no projeto principal de pesquisa do aluno. (AU)

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