Setembro 2019 vol. 6 num. 1 - X Encontro Científico de Física Aplicada

Artigo completo - Open Access.

Idioma principal | Segundo idioma

Um modelo computacional baseado em Redes Neurais Artificiais para auxiliar o reconhecimento de cores por portadores de Daltonismo

Um modelo computacional baseado em Redes Neurais Artificiais para auxiliar o reconhecimento de cores por portadores de Daltonismo

Mergulhão, E. W. T. ; Andrade, S. H. M. S. ; Nascimento, J. O. do ;

Artigo completo:

Daltonismo é uma deficiência visual não tão rara, visto que aproximadamente 8% da população mundial masculina a possui, dificultando o indivíduo na distinção de determinadas cores, de acordo com o tipo de daltonismo. Este trabalho apresenta a construção de um modelo computacional baseado em Redes Neurais cuja função é auxiliar indivíduos daltônicos no seu cotidiano a identificar objetos que possuam alguma cor na qual o ele não consiga distingui-la. Permitirá também que, qualquer cidadão com acesso ao supracitado modelo, possa descobrir se possui ou não daltonismo, de uma maneira rápida e eficiente. Uma rede neural é um processador paralelamente distribuído, constituído de unidades de processamento simples, que tem a propensão natural de armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para uso, principalmente o de sua capacidade de aprendizagem através de generalização da resposta adquirida durante o treinamento da rede. Utilizamos o serviço IBM Watson Visual Recognition que faz uso de algoritmos de deep learning para analisar imagens, o que resultou em um menor tempo de processamento e o projeto passou a ter um custo financeiro menor. Desta forma, como resultado, construímos um aplicativo mobile cujo acionamento dele ocorre por meio da câmera do smartphone, para o reconhecimento da cor desejada. Por fim, o aplicativo construído, estará disponível para os usuários nas diversas plataformas digitais para download.

Artigo completo:

Color blindness is a not so rare visual deficiency, since approximately 8% of the male world population owns it, making it difficult for the individual to distinguish certain colors according to the type of color blindness. This work presents the construction of a computational model based on Neural Networks whose function is to help color-blind individuals in their daily life to identify objects that have some color in which they can not distinguish it. It will also allow any citizen with access to the aforementioned model to be able to find out whether or not he has color blindness in a fast and efficient way. A neural network is a parallel distributed processor, composed of simple processing units, which has the natural propensity to store experimental knowledge and make it available for use, especially that of its learning capacity through generalization of the response acquired during the training of the network. We used the IBM Watson Visual Recognition service that makes use of deep learning algorithms to analyze images, which resulted in a shorter processing time and the project had a lower financial cost. In this way, as a result, we build a mobile application whose activation of it occurs through the camera of the smartphone, to recognize the desired color. Finally, the application built, will be available to users on the various digital platforms for download.

Download (PDF)

Palavras-chave: Modelagem Computacional, Processamento de imagem, Daltonismo, Aplicativo Móvel,

Palavras-chave: Computational Modeling, Image Processing, Color Blindness, Mobile Application,

DOI: 10.5151/ecfa2019-14

Referências bibliográficas
  • [1] PudMed Health, 2011 Color blindness [Online]. Disponível em: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pubmedhealth/PMH0001997.
  • [2] K. S. Fu, Syntatic Pattern Recognition and Application, Englewood Cliffs, Prentice Hall, NJ, 1982
  • [3] Koug and Kosko,1992 “Image coding with fuzzy image segmentation”. In: D Dubois and H. Prade editors, IRRR International Conference in fuzzy Systems, San Diego, pp. 213-220.
  • [4] Bonventi and Reali Costa,2000 “Comparação entre métodos de definição de conjuntos nebulosos de cores para a classificação de pixels”. International Joint Conference IBERAMIA'2000 and SBIA'2000, Open Discussion Track Proceedings, M. C. Monard and J. S. Sichman (eds.), November 19-22, pp. 105-110
  • [5] Littman and Ritter,199S “Adaptive color segmentation: a comparison of neural and statistical methods”. In: IEEE Transactions on neural networks, 8(1), January.
  • [6] S. S. Haykin. Redes Neurais : Principios e Praticas. [S.I]: Bookman,2001
  • [7] Gordon,1998; Bruni; Cruz,2006 sentido cromático: tipos de defeitos e testes de avaliação clínica. Arq. Bras. Oftalmol., são Paulo, v. 69, n. 5, p. 766-775
  • [8] Palasio, Cosmo,2009 Cores na sinalização de segurança. Disponível
  • [9] Vespucci,K M : Daltonicos ao Volante,2017
  • [10] Soares Renato : avaliaçao dos condutores portadores de discromatsopsia congenita na percepçao cromática da sinalizaçao viaria,2009
  • [11] FERNANDES, Anita M. da Rocha Inteligencia Artificial Noçoes Gerais, Florianopolis,Visua Books,2001
  • [12] Valença, Meuser : Fundamentos das Redes Neurais,2009
  • [13] BOBER,M. MPEG-7 Visual Shape Descriptors. IEEE Transcations on Circuits and Systems for Video Techonology, New York, v.11, n.6, p.716-719,June 2011.
  • [14] RONDA, T.F; MARQUES P.M.A; FELIPE, J.C. (2008). Avaliação Comparativa de Descritores de Forma Utilizados para Caracterização e Classificação de Nódulos de Mama. Apresentado no XXI Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica.
  • [15] Reyes, A. T .2014 . O que é IBM Bluemix Disponivel em Acesso em 29.06.2017
  • [16] Ionic,2015 Chapter 1: All about Ionic. Disponível em: . Acesso em: 19.02.2015
  • [17] Institudo de Tecnologia de Massachusetts http://mit-license.org/
  • [18] Drifty,2016 AboutIonic-IonicComponents.2016.Disponívelem:. Citado na página 34
Como citar:

Mergulhão, E. W. T.; Andrade, S. H. M. S.; Nascimento, J. O. do; "Um modelo computacional baseado em Redes Neurais Artificiais para auxiliar o reconhecimento de cores por portadores de Daltonismo", p. 61-66 . In: Anais do X Encontro Científico de Física Aplicada. São Paulo: Blucher, 2019.
ISSN 2358-2359, DOI 10.5151/ecfa2019-14

últimos 30 dias | último ano | desde a publicação


downloads


visualizações


indexações