Sobre a otimização de redes neurais por convolução e sua aplicação para o reconhecimento de expressões faciais

Resumo

Técnicas de aprendizado em profundidade têm sido amplamente usadas nos últimos anos devido aos seus promissores resultados em várias aplicações, principalmente para detecção de faces e objetos. Contudo, uma de suas principais deficiências está relacionada à seleção de parâmetros adequados que permitam resultados razoáveis. Uma vez que se pode ter milhões de parâmetros, seria inviável um ajuste manual destes. Nessa proposta de pesquisa, lidamos com esse problema por meio de técnicas baseadas em meta-heurísticas, especificamente o algoritmo de Otimização de Aves Migratórias (Migration Birds Optimization), uma vez que este ainda não foi explorado no contexto do presente projeto. Apesar de nos depararmos com várias técnicas baseadas em aprendizado em profundidade, optamos por estudar Redes Neurais por Convolução devido a sua elevada habilidade em aprender boas representações de dados. Além disso, o presente trabalho está inserido no contexto de reconhecimento de expressões faciais, conforme previsto no projeto principal do aluno. (AU)