dc.creator.ID |
LUCENA, O. A. S. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/4635683421387301 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
VELOSO, Luciana Ribeiro. |
|
dc.contributor.advisor1ID |
VELOSO, L. R. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2498050002491677 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
ACIOLI JÚNIOR, George. |
|
dc.contributor.referee1ID |
ACIOLI JÚNIOR, G. |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Um dos passos mais utilizados para manipulação e processamento dos dados de sistemas
inteligentes é reconhecer objetos. Desse modo, seu estudo é de extrema importância,
uma vez que há a necessidade de desenvolver sistemas eficazes com altas taxas de
reconhecimento, que sejam invariantes a rotação, ruído, luminosidade, etc. Tal tarefa
pode ser definida como: a atividade de identificação de um objeto individual como
membro de uma classe específica, que contém objetos com características similares. Para
isto, são utilizados descritores e classificadores. Nesse contexto, o presente trabalho
envolveu o estudo inicial da técnica de reconhecimento de objetos, visando a aplicação
de um de seus possíveis algoritmos, de modo a validar um sistema de identificação. A
técnica utilizada teve o HOG como descritor, o SVM como classificador e o sistema foi
submetido a três bases distintas, obtendo a avaliação de suas taxas de reconhecimento.
As bases utilizadas foram: Caltech-101, MSRC v1 e Stanford Cars Dataset. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Engenharia Elétrica. |
pt_BR |
dc.title |
Estudo e implementação de técnicas para reconhecimento de objetos em imagens. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2016-07 |
|
dc.description.abstract |
One of the most used step in handling and processing data in intelligent systems is to
recognize objects. Therefore, the study of techniques for recognizing objects is extremely
important, since there is a need to develop effective systems with high recognition rates,
which are invariant to rotation, noise, light, etc. Such task can be defined as follow:
An identifying activity of an individual object as a member of a particular class that
contains objects with similar characteristics. To implement that algorithm, descriptors
and classifiers are used. In this context, this work involved an initial study of object
recognition techniques, towards the implementation of one of its possible algorithms, in
order to valid an identification system. The implemented algorithm used HOG as the
descriptor and SVM as the classifier, as well, the system was subjected to three different
databases being evaluated the recognition rate for each situation. The databases used
were: Caltech-101, MSRC v1 and Stanford Cars Dataset. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20531 |
|
dc.date.accessioned |
2021-08-11T19:29:30Z |
|
dc.date.available |
2021-08-11 |
|
dc.date.available |
2021-08-11T19:29:30Z |
|
dc.type |
Trabalho de Conclusão de Curso |
pt_BR |
dc.subject |
Estágio em Engenharia Elétrica |
pt_BR |
dc.subject |
Reconhecimento de objetos |
pt_BR |
dc.subject |
Taxa de reconhecimento |
pt_BR |
dc.subject |
Descritor HOG |
pt_BR |
dc.subject |
Classificador SVM |
pt_BR |
dc.subject |
Visão computacional |
pt_BR |
dc.subject |
Biblioteca OpenCV |
pt_BR |
dc.subject |
Máquinas de vetor suporte |
pt_BR |
dc.subject |
Internship in Electrical Engineering |
pt_BR |
dc.subject |
Object recognition |
pt_BR |
dc.subject |
Recognition rate |
pt_BR |
dc.subject |
HOG descriptor |
pt_BR |
dc.subject |
SVM classifier |
pt_BR |
dc.subject |
Computer vision |
pt_BR |
dc.subject |
OpenCV Library |
pt_BR |
dc.subject |
Support vector machines |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
LUCENA, Oeslle Alexandre Soares de. |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Study and implementation of techniques for object recognition in images. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
LUCENA, Oeslle Alexandre Soares de. Estudo e implementação de técnicas para reconhecimento de objetos em imagens. 2016. 39f. (Relatório de Estágio Supervisionado) Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2016. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20531 |
pt_BR |