Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
OLIVEIRA, Felipe Duque Belfort de |
| Orientador(a): |
ARAÚJO, Aluizio Fausto Ribeiro |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29390
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Resumo: |
Neste trabalho, foi concebido e simulado um agente robótico, Angela, com dois graus de liberdade, capaz de realizar busca e exploração visual num ambiente virtual. Sua arquitetura modular permite a fácil substituição e incorporação de módulos que incrementem sua funcionalidade. Na exploração, o módulo de atenção visual detecta objetos salientes e promove o aprendizado; na busca, o módulo de geração de propostas de objeto consegue sólidos resultados de detecção. O módulo de classificação, que determina se o objeto visualizado corresponde ao alvo, é composto pelo classificador oiSGNG (Online Incremental Supervised Growing Neural Gas), que foi concebido e implementado nesta dissertação. O oiSGNG resultou num artigo aceito para publicação no IJCNN 2017 (International Joint Conference on Neural Networks). O módulo de segmentação de imagem foi outra contribuição deste projeto: o StochGrow, algoritmo de segmentação de imagens baseado em crescimento de regiões, fornece uma sólida solução para o compromisso de velocidade e qualidade de segmentação em tempo real. O sistema permite ramificações futuras para atender diversos problemas de robótica. |
