VI SBAI - Bauru Set/2003 APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS DE HOPFIELD PARA DETECÇÃO E ESTIMAÇÃO DE MOVIMENTO ENTRE DOIS QUADROS DE UM SINAL DE VÍDEO DIGITAL Eng. Carlos E. C. Santana (MSc.), EMBRAER Prof. Dr. Cairo L. Nascimento Jr., ITA Prof. Dr. Fernando T. Sakane, ITA
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VI SBAI - Bauru Set/2003 APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS DE HOPFIELD PARA DETECÇÃO E ESTIMAÇÃO DE MOVIMENTO ENTRE DOIS QUADROS DE UM SINAL DE VÍDEO DIGITAL.
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VI SBAI - Bauru Set/2003
APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS DE HOPFIELD PARA DETECÇÃO E ESTIMAÇÃO
DE MOVIMENTO ENTRE DOIS QUADROS DE UM SINAL DE VÍDEO DIGITAL
Eng. Carlos E. C. Santana (MSc.), EMBRAERProf. Dr. Cairo L. Nascimento Jr., ITA
Prof. Dr. Fernando T. Sakane, ITA
Objetivo
• Estudo e aplicação de técnicas que utilizam redes neurais de Hopfield para detecção e estimação de movimento na codificação digital de sinais de vídeo.
Justificativa do Estudo em Questão
• Detecção e estimação de movimento permite melhorar a eficiência do codificador digital de sinais de vídeo.
• Métodos atuais de detecção de movimento, como casamento de blocos, métodos recursivos e métodos bayesianos, requerem grande capacidade de processamento.
Justificativa do Estudo em Questão
• A pesquisa de técnicas de detecção e estimação de movimento ainda é um campo aberto de pesquisa, e que pode ser colocado como um problema de otimização.
• Redes neurais de Hopfield é uma ferramenta que tem se mostrado eficiente para tal tipo de problema, particularmente pela possibilidade de processamento paralelo.
Abordagem Utilizando Rede Neural de Hopfield
• A rede neural de Hopfield é um sistema dinâmico não-linear.
• Determinam-se os parâmetros da rede neural utilizando-se o valor da luminância dos pixels dos quadros atual e referência.
• A rede parte de um estado inicial e atinge um estado final que define a solução do problema (o vetor movimento).
N
1jijiji biaskywknet
Abordagem Utilizando Rede Neural de Hopfield
• Rede neural uni-dimensional:
bias 1 bias 2 bias 3 bias N
y 1 y 2 y 3 y N
w 1N
w 13 w 23
w 2N w 3N
w 33
w NN
w N3
w 12
w 11
Abordagem Utilizando Rede Neural de Hopfield
• A rede converge para um ponto de equilíbrio estável se:• 1) a atualização das suas unidades for
assíncrona e usar a função “threshold”,
• 2) W simétrica e Wii 0.
N
1iii
N
1i
N
1jjiij kybiaskykyw
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1kE
Abordagem Utilizando Rede Neural de Hopfield
• Para problemas de otimização utilizando redes neurais de Hopfield:
onde: Ej é a expressão da função pseudo-energia da restrição j;