Título: Coprocessador Fuzzy Para Classificação De Imagens Multiespectrais Otimizado Por Programação Evolucionária
Autores: Souza, Rodrigo Gomes de; Santos, Wellington Pinheiro dos
Resumo: O presente artigo apresenta o desenvolvimento de uma proposta de arquitetura de hardware de um coprocessador dedicado à classificação de imagens multiespectrais usando regras fuzzy definidas através de conjuntos de pertinência montados a partir de funções gaussianas. Nesta arquitetura, a computação dessas funções é realizada a partir da aproximação por funções equivalentes usando circuitos digitais programáveis especificamente projetados para aplicações neuro-fuzzy. Esse tipo de aplicação requer um método capaz de atingir um conjunto ótimo de parâmetros que irão permitir que o classificador opere dentro de uma determinada faixa de erro desejável. Para tanto, foi utilizada uma técnica de otimização bioinspirada conhecida como FEP (Fast Evolutionary Programming). Para validar o modelo proposto foram utilizadas imagens multiespectrais sintéticas de pixels. O estudo focou o desempenho do classificador otimizado pelo algoritmo FEP, sedo analisados tanto o número de iterações quanto os níveis de aptidão atingidos.
Palavras-chave: Sistemas neuro-fuzzy; imagens multiespectrais; classificação de imagens; arquiteturas de sistemas digitais; programação evolucionária
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-15.3
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