{"id":4562,"date":"2017-10-04T17:10:18","date_gmt":"2017-10-04T19:10:18","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=4562"},"modified":"2017-10-04T17:10:18","modified_gmt":"2017-10-04T19:10:18","slug":"defessa-de-dissertacao-ivana-patricia-iahnke-steim","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ppgc\/defessa-de-dissertacao-ivana-patricia-iahnke-steim\/","title":{"rendered":"Defessa de Disserta\u00e7\u00e3o: Ivana Patricia Iahnke Steim"},"content":{"rendered":"<p><strong>T\u00edtulo<\/strong>: Uma proposta de arquitetura de rede neural convolucional intervalar para o processamento de imagens intervalares<\/p>\n<p><strong>Autor<\/strong>: IVANA PATRICIA IAHNKE STEIM<\/p>\n<p><strong>Orienta\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Marilton Sanchotene de Aguiar, Orientador (PPGC-UFPel)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Banca Examinadora:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Paulo R. Ferreira Jr. (PPGC-UFPel)<\/li>\n<li>Renata Hax Sander Reiser (PPGC-UFPel)<\/li>\n<li>Maur\u00edcio Braga de Paula (Universidade Federal de Pelotas)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Data<\/strong>: 9 de Outubro de 2017<\/p>\n<p><strong>Hora<\/strong>: 15:30<\/p>\n<p><strong>Local<\/strong>: Audit\u00f3rio Acad\u00eamico<\/p>\n<p><strong>Resumo<\/strong>:<br \/>\nO objetivo geral deste trabalho e\u0301 a proposta de uma extensa\u0303o intervalar para redes neurais convolucionais e a ana\u0301lise de sua aplicac\u0327a\u0303o em imagens digitais intervalares no contexto de reconhecimento de padro\u0303es em imagens, visando alta exatida\u0303o e confiabilidade nos resultados. Este trabalho conte\u0301m uma rede neural convolucional intervalar com propo\u0301sito de controlar e automatizar a ana\u0301lise do erro nume\u0301rico, onde as camadas que compo\u0303em a rede neural por convoluc\u0327a\u0303o sa\u0303o representadas por operac\u0327o\u0303es equivalentes atrave\u0301s de intervalos e tem-se por objetivo analisar se houve melhora na precisa\u0303o e na classificac\u0327a\u0303o. Primeiro, as imagens tradicionais sa\u0303o transformadas em imagens intervalares, considerando a vizinhanc\u0327a de 4 e de 8 de seus pixels; apo\u0301s e\u0301 observado o processamento pela rede dessas imagens quanto a\u0300 exatida\u0303o e controle de erro; o terceiro passo e\u0301 inserir o conceito de fatiamento da imagem intervalar a\u0300 procura de uma melhoria na capacidade de classificac\u0327a\u0303o da rede, com isso sa\u0303o observados alguns casos e seu efeito na acura\u0301cia da rede; por fim, sa\u0303o introduzidas operac\u0327o\u0303es de Validac\u0327a\u0303o Cruzada e de Image Augmentation para confirmar overfiting e buscar um melhor desempenho da rede, respectivamente. Observou-se que o recurso de fatiamento, admissi\u0301vel a\u0300s imagens intervalares, mostrou-se como melhor opc\u0327a\u0303o para um melhor desempenho de classificac\u0327a\u0303o da rede nas configurac\u0327o\u0303es atuais desta.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>T\u00edtulo: Uma proposta de arquitetura de rede neural convolucional intervalar para o processamento de imagens intervalares Autor: IVANA PATRICIA IAHNKE STEIM Orienta\u00e7\u00e3o: Marilton Sanchotene de Aguiar, Orientador (PPGC-UFPel) Banca Examinadora: Paulo R. 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