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Tese de Doutorado
Documento
Autor
Nome completo
Mario Luiz Tronco
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1999
Orientador
Banca examinadora
Porto, Arthur Jose Vieira (Presidente)
Goncalves Filho, Eduardo Vila
Inamasu, Ricardo Yassushi
Ribeiro, José Francisco Ferreira
Silva, Jorge Luiz e
Título em português
Sistema de reconhecimento de imagens, baseado no modelo GSN de rede neural
Palavras-chave em português
modelo GSN
montagem automatizada
processamento paralelo
reconhecimento de padrões
redes neurais artificiais
Resumo em português
Este trabalho trata da implementação de um sistema de reconhecimento de imagens, baseado em Redes Neurais, para ser utilizado em operações de montagem automatizada. O sistema é baseado na utlização do modelo GSN de Rede Neural, incorporando modificações no modelo básico, as quais são baseadas em conceitos de Algoritmos Genéticos. Tais modificações proporcionam o controle dinâmico da geração de redes iniciais, da ordem de apresentação das imagens ao sistema e da geração de códigos de saída. A principal característica apresentada pelo sistema é a de invariância geométrica, possibilitando ao mesmo trabalhar com imagens transladadas, escalonadas e rotacionadas em relação as imagens previamente aprendidas. Outracaracterística importante do sistema é sua capacidade de trabalhar com imagens ruidosas. Todos estes aspectos levam em conta também o requisito de tempo real de operação, necessário para os requisitos impostos pela aplicação em questão. Em sua estrutura final, o sistema foi projetado de forma a poder ser implementado em uma arquitetura paralela, em especial a Arquitetura CPAD
Título em inglês
.
Palavras-chave em inglês
artificial neural networks
automated assembly
GSN model
parallel processing
pattem recognition
Resumo em inglês
This work concerns the implementation of na image recognition Systems, based on neural networks, to be used in automated assembly operations. The System is based on the use of the GSN model of neural network, incorporating modifications to the basic model, which are based on concepts of Genetic Algorithms. Such modifications provide a dynamic control of the generation of initial nets, presentation order of the images to the system and generation of output codes. The main characteristic presented by the system is the geometric invariance, allowing it to work with translated, scaled and rotated images in relation to the learned images. Another important characteristic of the system is its capacity to work with noise. All these aspects also take into account the requirement of real time operation, necessary for the requirements rates of the application under study. In its final structure, the system was designed to allow parallel architecture implementation, specially the CPAD architecture.
 
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Tronco_Mario_tese.pdf (19.19 Mbytes)
Data de Publicação
2024-06-14
 
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