Uso de uma CNN para mapeamento de bioindicadores em ambiente de pesquisa laboratorial

Resumo

O reconhecimento de objetos em imagem com base em um padrão específico e métricas de distância permite resolver as tarefas de classificação e busca de objetos.São considerados os métodos de reconhecimento, classificação e busca dos objetos de diversas formas para comparar o desempenho dos mesmos. Métodos são usados para reconhecer rostos em imagens usando várias métricas de distância. Nos métodos de reconhecimento, a precisão do resultado depende da escolha correta do padrão e da métrica de distância. Nos métodos de reconhecimento de imagem, as seguintes métricas de distância são usadas: distância euclidiana, distância euclidiana média, média ao quadrado. Usar apenas uma das métricas nos métodos de reconhecimento nem sempre dá um resultado preciso. Para efeitos comparativos o ganho de inserção de um framework classificador como o YOLO, permite ao usuário ter maior clareza dos dados de saída devido a forma com que o classificador incrementa a percepção e influencia diretamente na obtenção de resultados mais relevantes utilizando uma ascendente tecnologia do mercado, as Redes Neurais Convolucionais. Em relação aos resultados finais observados é perceptível que o treinamento desenvolvido durante a pesquisa não foi suficiente para classificar com uma efetividade de mercado, esse comportamento foi diagnosticado como limitação de captura de informações por parte do hardware utilizado. Entretanto os Resultados obtidos apontam para um algoritmo de trackeamento com efetividade em efetuar o mapeamento de entidades em um vídeo e seu desempenho pode ser aperfeiçoado em projetos futuros.