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| Acadêmico(a): Orlando Krause Junior |
| Título: Reconhecimento facial de bugios-ruivo através de redes neurais convolucionais |
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| Conclusão: |
Este trabalho apresentou o desenvolvimento de um protótipo para reconhecimento o facial de bugios-ruivo
utilizando Redes Neurais Convolucionais. O objetivo de classificar um bugio através de reconhecimento foi atingido.
Utilizando a rede Xception com o algoritmo k-NN foi possível classificar um bugio com 99,94% de acurácia. Além disso,
com a divisão entre a extração de características e a classificação, foi possível aprender a classificar uma nova classe a
partir de um único exemplo, treinando apenas o classificador utilizado. A função de perda Triplet Loss desempenhou um
papel fundamental para o treinamento da rede neural, pelo fato de comparar a âncora com um exemplo positivo e outro
negativo faz com que a rede neural aprenda em menos iterações.
Apesar de conseguir um bom resultado de classificação, este protótipo possui algumas limitações. Atualmente
para realizar a classificação é necessário que a imagem utilizada já esteja corretamente recortada contendo apenas a face
do bugio, ou seja, precisa de uma ação prévia que é recortar a face da imagem original. Uma possível solução para este
problema seria implementar outra rede neural responsável pela detecção da posição da face na imagem, de forma que seja
possível extrair a face e enviar para a rede construída neste trabalho.
Como trabalhos futuros, poderia ser adicionado novas funcionalidades para o aplicativo, como classificação de
mais imagens ao mesmo tempo, além de permitir inserir informações do bugio, como altura, peso, cumprimento da cauda,
entre outras. Seria possível também criar uma aplicação mobile para que os pesquisadores consigam realizar a
classificação diretamente na mata, onde estão os bugios. Outra possibilidade seria modelar uma arquitetura de Rede
Neural Convolucional específica para a tarefa de reconhecimento facial de bugio, pois as redes utilizadas neste trabalho
foram criadas para outros propósitos. |
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