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Reconhecimento de placas de trânsito
PSI2672 - Práticas em Reconhecimento de Padrões, Modelagem e Neurocomputação
Prof.: Emílio Del Moral Hernandez
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Grupo de alunos
Gustavo Shimabukuro Marcos Tortólio Jr.
Marcelo Gomes Pedro Nariyoshi
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IntroduçãoProcessamento
de Imagens
Análise de
Redes Neurais Artificiais
Análise de Componentes
Principais
Conceitos
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Reconhecimento de placas de trânsito
• Auxílio à automatização da navegação de veículo [1]
• Quase 30% dos acidentes nas estradas ocorrem entre • Quase 30% dos acidentes nas estradas ocorrem entre 17h e 20h, período de transição entre dia e noite por dificuldades em enxergar com pouca luminosidade
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Imagens
• Gerados pelo computadoro Simplificam o exercícioo Simplificam o exercícioo Obtidas mais facilmenteo 20 de cada placa e 20 sem placa
• 4 Placaso Parada obrigatóriao Vire à esquerdao Vire à direitao Siga em frenteo Siga em frente
• 1 Grupo sem placao Serve para medir a diferenciabilidade entre placas e não-
placas
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Reconhecimento de placas de trânsito
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Pré-processamento
• Detecção da borda [2]• Dessaturação• Dessaturação• Principal Component Analysis[3]
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Resultados
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Topologia da rede neural
• Número de neurônios da camada escondida - 10• Número de neurônios da camada de saída - 5• Número de neurônios da camada de saída - 5• Número de entradas - 99• Número de saídas - 5
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Erro quadrático médio x Número de neurônios
• Vermelho -
Conjunto de testeConjunto de teste
• Azul - Conjunto
de treino
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Porcentagem de acerto x Número de autovetores
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Matriz de confusão
99% de taxa de acerto!
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Porcentagem de acerto com a variação de neurônios e
autovetores
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Discussão• Projeto simplificado• Foi considerado que as placas já haviam
passado por um processo de pré-processamento;• Busca por features melhores poderia levar a • Busca por features melhores poderia levar a
resultados mais gerais;• Porém, para o projeto, as PCAs foram
satisfatórias como foi mostrado nos resultados
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Bibliografia
[1] POFFO, Fernando. Visual Autonomy - Protótipo Para Reconhecimento de Placasde Trânsito. Trabalho de Conclusão de Curso de Ciência da Computação. Universidade Regional de Blumenau. Blumenau 2010.Universidade Regional de Blumenau. Blumenau 2010.
[2] PRATT, Willian K.. Digital Image Processing: Pik s Inside, 3ª Edição. 2001
[3] TURK, M. , PENTLAND, A. Eigenfaces for Recognition, Journal of Cognitive Neurosicence, Vol. 3, No. 1, pp. 71-86, 1991.
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Muito obrigado!