Proposta de implantação de reconhecimento de imagem e banco de dados utilizando redes neurais artificiais e sua aplicabilidade na educação

Abstract

Resumo: A identificação de imagens por fotografia junto a um banco de dados é uma atividade complexa como material de análise. Faz-se necessário, então, o uso de ferramentas computacionais e matemáticas para abordar o problema de maneira satisfatória. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência na aplicação de redes neurais artificiais como forma de prever e resolver esse problema. Futuramente, caso o estudo se apresente satisfatório, vislumbra-se a possibilidade de desenvolvimento de um equipamento de análise para ser direcionado para a Educação, com o qual a sua utilização poderá ser realizada diretamente na escola ou mesmo no campo de pesquisa de maneira portátil e com baixo custo, agregando mobilidade e agilidade à execução dessa tarefa através de analogias biológicas educacionais. Qual seja, a comparação de pixel de imagem com as imagens retidas nos bancos de dados somados a testes estatísticos de previsão e correlação. Por exemplo, ao se avistar uma jabuticabeira o cérebro humano nos informa que aquela visão trata-se de um pé de jabuticaba. E que o pé de jabuticaba não se confunde com um pé de goiabeira. Como o cérebro identifica estas formas? É o que se deseja fazer com as redes neurais só que agora de forma artificial e não biológica. Como se pode notar a pesquisa deve se direcionar para uma área da heurística, da topologia e da teoria de grupos. Que vão formar o grande grupo denominado de neurocomputação com foco nas técnicas de reconhecimento de padrões, processamento de imagens, sistemas de controle, robótica, análise estatística e identificação e previsão de eventos que vão formar sistemas. A identificação de uma pessoa é mais fácil quando se tem acesso às suas características, cor de olhos, formato de cabeça. No entanto, esse trabalho torna-se menos complexo quando se aplica o seu foco para a educação. Mesmo técnicos especializados possuem dificuldades em distinguir um estudante de outro, visto a enorme variedade de pessoas e caráter existentes. Em geral, no processo de identificação, são analisadas as características macroscópicas (olhos, habilidade da escrita, uso de palavras técnicas, domínio de idiomas etc.) e microscópicas composição dos tatos, tipo e disposição das cabeças, presença de tatuagens, detalhes da pupila entre outras características de silhuetas, exigindo do especialista tempo e conhecimento. Dentre as novas tecnologias que estão sendo utilizadas na identificação de alunos há a comparação de imagens através de imagem de seu rosto, olhos, detalhes, a qual pode fornecer um conjunto de informações de pixels para uma determinada faixa de área.

Abstract: The identification of images by photography in a database is a complex activity as an analysis material. It is therefore necessary to use computational and mathematical tools to satisfactorily address the problem. In this context, the objective of this work is to evaluate the efficiency in the application of artificial neural networks as a way to predict and solve this problem. In the future, if the study proves to be satisfactory, the possibility of developing an analysis equipment to be directed to Education is envisaged, with which its use can be carried out directly at school or even in the field of research in a portable and with low cost, adding mobility and agility to the execution of this task through educational biological analogies. That is, the comparison of the image pixel with the images held in the databases added to statistical tests of prediction and correlation. For example, when seeing a jabuticaba tree, the human brain informs us that that vision is a jabuticaba tree. And that the jabuticaba tree is not to be confused with a guava tree. How does the brain identify these shapes? This is what we want to do with neural networks, only now in an artificial and not biological way. As can be seen, the research should be directed to an area of heuristics, topology and group theory. That will form the large group called neurocomputing with a focus on pattern recognition techniques, image processing, control systems, robotics, statistical analysis and identification and prediction of events that will form systems. Identifying a person is easier when you have access to their characteristics, eye color, head shape. However, this work becomes less complex when its focus is applied to education. Even specialized technicians have difficulties in distinguishing one student from another, given the enormous variety of people and character that exist. In general, in the identification process, macroscopic characteristics (eyes, writing skills, use of technical words, language skills, etc.) and microscopic composition of tacts, type and arrangement of heads, presence of tattoos, pupil details are analyzed. among other characteristics of silhouettes, demanding time and knowledge from the specialist. Among the new technologies that are being used in the identification of students there is the comparison of images through the image of their face, eyes, details, which can provide a set of pixel information for a given area range.