Mapas auto-organizáveis probabilísticos para categorização de lugares baseada em objetos
Os robôs móveis estão cada vez mais inclusos na sociedade moderna podendo se locomover usando “coordenadas cartográficas”. No entanto, com o intuito de aperfeiçoar a interação homem-robô e a navegação das máquinas nos ambientes, os robôs podem dispor da habilidade de criar um Mapa Semântico realizand...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufpe.br:123456789/21053 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21053 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Categorização de Lugares Redução de Dimensionalidade Aprendizado Profundo Mapas Auto-Organizáveis Probabilísticos Dados Esparsos |
| Sumario: | Os robôs móveis estão cada vez mais inclusos na sociedade moderna podendo se locomover usando “coordenadas cartográficas”. No entanto, com o intuito de aperfeiçoar a interação homem-robô e a navegação das máquinas nos ambientes, os robôs podem dispor da habilidade de criar um Mapa Semântico realizando Categorização dos Lugares. Este é o nome da área de estudo que busca replicar a habilidade humana de aprender, identificar e inferir os rótulos conceituais dos lugares através de sensores, em geral, câmeras. Esta pesquisa busca realizar a Categorização de Lugares baseada em objetos existentes no ambiente. Os objetos são importantes descritores de informação para ambientes fechados. Desse modo as imagens podem ser representadas por um vetor de frequência de objetos contidos naquele lugar. No entanto, a quantidade de todos possíveis tipos de objetos existentes é alta e os lugares possuem poucos destes, fazendo com que a representação vetorial de um lugar através de objetos contidos nele seja esparsa. Os métodos propostos por este trabalho possuem duas etapas: Redutor de Dimensionalidade e Categorizador. A primeira se baseia em conceitos de Compressão de Sinais, de Aprendizagem Profunda e Mapas Auto-Organizáveis (SOMs), a fim de realizar o pré-processamento dos dados de frequência de objetos para a redução da dimensionalidade e minimização da esparsidade dos dados. Para segunda etapa foi proposto o uso de múltiplos Mapas Auto-Organizáveis Probabilísticos (PSOMs). Os experimentos foram realizados para os métodos propostos por esse trabalho e comparados com o Filtro Bayesiano, existente na literatura para solução desse problema. Os experimentos foram realizados com quatro diferentes bases de dados que variam em ordem crescente de quantidade de amostras e categorias. As taxas de acerto dos métodos propostos demonstraram ser superiores à literatura quando o número de categorias das bases de dados é alta. Os resultados para o Filtro Bayesiano degeneram para as bases com maiores quantidade de categorias, enquanto para os métodos propostos por essa pesquisa as taxas de acerto caem mais lentamente. |
|---|