Título: OTIMIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS COM TRANSFORMADAS WAVELETS
Autores: Peixoto, Helton M.; Rego, Joilson B. Almeida; Guerreiro, Ana M. G.; Neto, Adrião D. D.
Resumo: O objetivo deste artigo é apresentar o uso de transformadas wavelets na compressão e extração de características presentes em imagens, possibilitando com isso otimizar o reconhecimento de padrões utilizando redes neurais artificiais. A partir da análise em multiresolução dos coeficientes gerados pela wavelets, é possível gerar um vetor descritor da imagem, contendo suas características mais relevantes. Dessa forma, utilizando tais características para aprendizagem de uma rede neural artificial de multicamadas, treinada utilizando o algoritmo Resilient Backpropagation, foi possível diminuir de forma muito eficiente o custo computacional para o funcionamento do sistema, mantendo a generalização acima de 90% para os padrões de imagens utilizados.
Palavras-chave: Wavelets; rede neural artificial; resilient backpropagation
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2009-195
Artigo em PDF: 195_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 195_CBRN2009.bib