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Reconocimiento de señas manuales Fuzzy ART

Reconocimiento de señas manuales Fuzzy ART. Luis Carlos Chavarría Grupo 2. Objetivos. Objetivo General :

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Presentation Transcript

  1. Reconocimiento de señas manualesFuzzyART Luis Carlos Chavarría Grupo 2

  2. Objetivos • Objetivo General: • Determinar y establecer los principales obstáculos para el reconocimiento de señas manuales para poder relajar restricciones y poder determinar si ART es un buen modelo para este problema

  3. Descripción de la aplicación • El reconocimiento se hace por medio de la implementación de una red neuronal Fuzzy ART • Se utilizó el lenguaje C# y se implemento en le Visual Studio 2008

  4. Fuzzy ART (Teoría de la Resonancia Adaptativa)

  5. Análisis del Paradigma • Plasticidad del aprendizaje • Estabilidad del aprendizaje • El aprendizaje es no supervisado, aunque existe una modalidad supervisada • Auto organización

  6. Descripción del procesamiento de imágenes Imagen Archivo (matriz) Funciones C# Los valores de las muestras están basados en una matriz de 320*240 pixeles que muestran la blancos o negros que representan la imagen de la huella.

  7. Descripción del procesamiento de imágenes • Utiliza la función getpixel del objeto Image el cual es la imagen en blanco y negro. • Utilizando las propiedades del RGB del pixel se obtiene un valor que es dividido entre 255. • Este resultado varia según el color del pixel y da un valor entre 0 y 1. El cual se almacena en una matriz.

  8. Prueba • Números del 0 a 9 y letras A, B, C • 3 muestras de entrenamiento • 2 muestras de prueba

  9. 84,6% reconocimiento

  10. Conclusiones • El sistema reconoce alrededor de un 80 – 85 % • Ajustar parámetros (vigilancia) es difícil para óptimos resultados • Problemas con ruido • Señas similares • Detección movimiento

  11. Referencias • ART. (s.f.). Recuperado el 9 de Junio de 2010, de Wikipedia.com: http://es.wikipedia.org/wiki/ART_%28RNA%29 • Busque, M., & Parizeau, M. (1997). A comparison of Fuzzy ARTMAP and Multilayer Perceptron for Handwritten Digit Recognition. • CARPENTER, G. A., GROSSBERG, S., & ROSEN, D. B. (1991). Fuzzy ART: Fast Stable Learning and Categorization of Analog Patterns by an Adaptive Resonance System.

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