Neural-genetic approach for patterns recall : case of study : gesture recognition in intelligent environments

Orientador: José Raimundo de OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Esta tese apresenta uma nova e efetiva abordagem neuro-genética denominada MAAM-GA constituída por um algoritmo genético e uma rede neural associativa morfológica para a solução de problemas de reconhecimento de padrões. Especificamente, uma rede neural associativa morfológica é combinada com um algoritmo genético que é utilizado na construção da rede neural com a finalidade de aumentar a eficiência e robustez no reconhecimento de padrões. Um estudo detalhado do desempenho da abordagem é apresentado, utilizando imagens em níveis de cinza como padrões. Resultados numéricos e visuais da recuperação dos padrões são apresentados e o desempenho alcançado é comparado com outros modelos neurais associativos morfológicos relevantes para padrões de valor real, mostrando a eficiência e a robustez da abordagem proposta na recordação de imagens em níveis de cinza. Esta abordagem faz parte do desenvolvimento dos sistemas inteligentes que impulsionam o avanço de outras áreas. Pensando em uma potencial aplicação, a proposta neuro-genética é utilizada para resolver o problema de reconhecimento de gestos da mão. O reconhecimento de gestos é um caminho natural de interação humano-computador, e considerando a diversidade e a diferença manifestada pelo ser humano, para muitas pessoas que possuem deficiência física e sensorial, os gestos da mão são o meio principal de comunicação. Várias tecnologias têm sido propostas para trazer benefícios às pessoas com limitações de comunicação. Os ambientes inteligentes surgiram com o principal propósito de melhorar a qualidade de vida do ser humano baseados em ferramentas computacionais, facilitando o desenvolvimento de processos e ações de nosso cotidiano. O reconhecimento de gestos da mão é uma função do ambiente inteligente. Assim, para pessoas portadoras de deficiências físicas que limitem a sua comunicação oral, o reconhecimento de gestos em um ambiente inteligente poderá lhes trazer múltiplos benefícios na comunicação, interação e acessibilidade, permitindo a sua integração com o ambiente. Embora preocupados com pessoas portadoras de deficiências físicas, o sistema de reconhecimento de gestos da mão como parte de um ambiente inteligente destina-se, sobretudo a beneficiar todo e qualquer cidadão que dele tenha acesso. Assim, nesta tese é apresentado um estudo de um sistema de reconhecimento de gestos da mão baseado em visão artificial capaz de reconhecer gestos estáticos específicos da mão. Este sistema foi dividido em três módulos, módulo de detecção e segmentação, módulo de extração de características e o módulo de identificação e reconhecimento propriamente dito que utiliza a abordagem neuro-genética proposta. Métodos utilizados no pré-processamento das imagens para segmentação e caracterização também são apresentados. Resultados alcançados com a abordagem proposta são muito incentivadores e sugerem que a proposta possa ser considerada como uma ferramenta eficiente e robusta para recuperação e identificação a ser usada em diversas aplicações relacionadas à interface natural humano-computador. O ótimo desempenho do sistema é um passo para continuar na busca de novas tecnologias para criar um ambiente inteligente que dê suporte às necessidades de pessoas com deficiência visual, auditiva ou motora lhes dando certo nível de autonomia, capacidade de controle do entorno e de comunicaçãoAbstract: This thesis presents an innovative approach to solving problems of pattern recognition using a neural-genetic combination. Specifically, a morphological associative neural network is combined with a genetic algorithm that is used in the construction of the neural network for increasing the efficiency and robustness of pattern recall. A detailed study about the performance of the approach is presented, using grayscale images as patterns. Numerical and visual results are presented and the performance achieved is compared with other morphological associative neural models showing its effectiveness and robustness in the grayscale images recall. Thinking about a potential application, the proposed approach is used to solve the problem of hand gestures recognition. The hand gestures recognition is a natural way of human-computer interaction and considering the diversity and difference manifested by the human, for many people who have physical and sensory disabilities, the hand gestures is the primary means of communication. Several technologies have been proposed to bring benefits to people with limited communication. The intelligent environments emerged with the main purpose of improving the quality of human life based in computational tools facilitating the development of processes and actions of everyday life. The hand gestures recognition is a function of intelligent environments. So, for people with physical disabilities that limit their oral communication gesture recognition in an intelligent environment can take many benefits in communication, interaction and accessibility allowing its integration with the environment. Although concerned about people with disabilities, the hand gestures recognition system is mainly intended to benefit every people who has access to the environment. Thus, this thesis presents a study of a hand gestures recognition system. The system is able to recognize static hand gestures using the proposed Neural-Genetic Approach. Methods used in the image preprocessing and characterization are also presented. Results achieved with the proposed approach are very encouraging and suggest that the proposal can be considered as an efficient and robust tool for recovery and identification to be used in various applications related to natural human-computer interface. The optimal system performance is a big step to continue the search for new technologies to create an intelligent environment that supports the needs of people with visual, hearing or motor disabilityMestradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétric

A comparative study on associative memories with emphasis on morphological associative memories

Orientador: Peter SussnerDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Memórias associativas neurais são modelos do fenômeno biológico que permite o armazenamento de padrões e a recordação destes apos a apresentação de uma versão ruidosa ou incompleta de um padrão armazenado. Existem vários modelos de memórias associativas neurais na literatura, entretanto, existem poucos trabalhos comparando as varias propostas. Nesta dissertação comparamos sistematicamente o desempenho dos modelos mais influentes de memórias associativas neurais encontrados na literatura. Esta comparação está baseada nos seguintes critérios: capacidade de armazenamento, distribuição da informação nos pesos sinápticos, raio da bacia de atração, memórias espúrias e esforço computacional. Especial ênfase dado para as memórias associativas morfológicas cuja fundamentação matemática encontra-se na morfologia matemática e na álgebra de imagensAbstract: Associative neural memories are models of biological phenomena that allow for the storage of pattern associations and the retrieval of the desired output pattern upon presentation of a possibly noisy or incomplete version of an input pattern. There are several models of neural associative memories in the literature, however, there are few works relating them. In this thesis, we present a systematic comparison of the performances of some of the most widely known models of neural associative memories. This comparison is based on the following criteria: storage capacity, distribution of the information over the synaptic weights, basin of attraction, number of spurious memories, and computational effort. The thesis places a special emphasis on morphological associative memories whose mathematical foundations lie in mathematical morphology and image algebraMestradoMatematica AplicadaMestre em Matemática Aplicad

Fundamentals and applications of fuzzy morphological associative memories

Orientador: Peter SussnerTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Uma Memória Associativa (AM, Associative Memory) é um modelo projetado para armazenar pares de entrada e saída. Sobretudo, uma AM deve ser capaz de recordar uma sida desejada ao mesmo após a apresentação de uma versão incompleta ou destorcida de um padrão de entrada. Essa tese de doutorado discute as Memórias Associativas Morfológicas Nebulosas (FMAMs, Fuzzi Morphological Associative Memories), uma classe de memórias associativas elaboradas para armazenar padrões nebulosas cujos neurÔnios realizam operações elementares da morfologia matemática, i.e., dilatação, erosão, anti-dilatação e anti-erosão. É verificado que os principais modelos de Memória Associativa Nebulosa (FAM, Fuzzy Associative Memory) pertencem à classe das FMAMs. Essa tese introduz as Memórias Associativas Nebulosas Implicativas (IFAMs, Implicative Fuzzy Associative Memories) e suas versões duas com respeito à negação e adjunção. Uma IFAM é uma FMAM onde os pares de entrada e saída são armazenados usando o armazenamento nebuloso implicativo. No armazenamento nebuloso implicativo, os pesos sinápticos. Resultados sobre a fase de armazenamento faz IFAMs e das IFAMs duas são apresentados. Em particular, são demonstrados teoremas sobre a convergência, capacidade de armazenamento, tolerância à ruído e pontos fixos das IFAMs e das IFAMs duais para o caso autoassoplos e resultados teóricos. Finalmente, são apresentadas duas aplicações das FMAMs em problemas de previsão de séries temporais. O primeiro problema trata da previsão da mão-de-obra requerida em industrias metalúrgicas enquanto que a segunda aplicação refere-se a previsão da vazão média mensal da usina hidrelétrica de FurnasAbstract: Associative memories (AMs) are models that allow for the storage of pattern associations and the retrieval of the desired output pattern upon presentation of a possibly noisy or incomplete version of an input pattern. This thesis discusses fuzzy morphological associative memories (FMAMs), a general class of AMs designed to store fuzzy patterns and described by fuzzy neural networks. Each neuron of a FMAM model performs an elementary operation of mathematical morphology such as dilation, erosion, anti-dilation, and anti-erosion. We show that the most widely known models of fuzzy associative memories (FAMs) belong to the FMAM class. This thesis introduces the implicative fuzzy associative memories (IFAMs) and their dual versions with respect to negation and adjunction. An IFAM is a FMAM model where the patterns are stored by means of implicative fuzzy learning. Specifically, in implicative fuzzy learning, the synaptic weights are given by the minimum of the implication of pre- and postsynaptic activations. We present results concerning the recall and storing phase of IFAM and the dual IFAM models. In particular, we present theorems concerning the convergence, the storage capacity, the noise tolerance, and the fixed points of the IFAM and dual IFAM models in the auto-associative case. We compare the IFAMs with several others FAM models by means of theoretical results and examples. Finally, we present two applications of FMAM models in problems of time-series prediction. The first problem concerns the engineering manpower requirement in steel manufacturing industry while the second refers to the stream flow prediction of a large hydroelectric plant, namely FurnasDoutoradoDoutor em Matemática Aplicad