Codificação de imagens em sinais táteis através de redes neurais convolucionais

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dc.contributor.advisorMarengoni, Maurício
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1974791787566027por
dc.contributor.authorRibani, Ricardo
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9346612051346659por
dc.date.accessioned2020-10-16T18:24:30Z
dc.date.accessioned2020-12-07T15:07:30Z
dc.date.available2020-12-07T15:07:30Z
dc.date.issued2020-02-06
dc.description.abstractEste trabalho apresenta a criação de um sistema de substituição sensorial de visão através de um colete com atuadores vibrotáteis posicionados nas costas do usuário. Foi realizada uma pesquisa sobre substituição sensorial e teoria da plasticidade, visando entender melhor a capacidade adaptativa do cérebro e como, na ausência da visão, as informações normalmente processadas por esse sentido podem ser codificadas por meio do tato. Em complemento ao hardware desenvolvido, também foi criado um sistema para codificação de imagens em sinais táteis utilizando redes convolucionais. Além de testes iniciais com modelos de classificação e detecção de objetos, foram avaliados dois métodos novos para codificação de imagens em sinais táteis por meio de redes neurais convolucionais, um bag of convolutional features (BoF) eum vector of locally aggregated descriptors (VLAD). Nesse trabalho, também é apresentado um método totalmente novo para avaliar a propriedade semântica do sinal codificado, baseando-se na ideia de que objetos parecidos devem gerar sinais parecidos na interface tátil. Foi criada a métrica de semantic property evaluation (SPE). Utilizando essa métrica,foi demonstrada a vantagem de utilizar os algoritmos de BoF e VLAD, com valores de SPE de 70,7% e 64,5%, respectivamente, o que é uma melhoria considerável em relação ao método de redução de escala de imagens utilizado por diversos sistemas até então, como o BrainPort, com 56,2% de SPE.por
dc.description.sponsorshipFundo Mackenzie de Pesquisapor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationRIBANI, Ricardo. Codificação de imagens em sinais táteis através de redes neurais convolucionais. 2020. f. 77. Tese (Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2020.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/26514
dc.keywordssensory substitutioneng
dc.keywordsplasticityeng
dc.keywordsvibrotactileeng
dc.keywordsdeep learningeng
dc.keywordsobject detectioneng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectvisão computacionalpor
dc.subjectredes neuraispor
dc.subjectsubstituição sensorialpor
dc.subjecttecnologia assistivapor
dc.subjectinterface hápticapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWAREpor
dc.titleCodificação de imagens em sinais táteis através de redes neurais convolucionaispor
dc.typeTesepor
local.contributor.board1Silva, Leandro Augusto da
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741por
local.contributor.board2Correa, Ana Grasielle Dionisio
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0441908602444068por
local.contributor.board3Concilio, Ilana de Almeida Souza
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/8570600616103852por
local.contributor.board4Escarpinati, Maurício Cunha
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/5939941255055989por
local.publisher.countryBrasilpor
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)por
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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