%0 Conference Proceedings
%4 sid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.16.23.33
%2 sid.inpe.br/sibgrapi/2018/10.16.23.33.05
%T Reconhecimento de rascunhos offline em cenários para simulação de corpos rígidos
%D 2018
%A Bouzon, Murillo F.,
%A Zulli, Rafael,
%A Andrijauskas, Adriana,
%A Grassl, Eric,
%A Lopes, Fernando M.,
%A Santos, Ricardo M.,
%A Rodrigues, Paulo Sérgio Silva,
%@affiliation Centro Universitário FEI
%@affiliation Centro Universitário FEI
%@affiliation Centro Universitário FEI
%@affiliation Centro Universitário FEI
%@affiliation Centro Universitário FEI
%@affiliation Centro Universitário FEI
%@affiliation Centro Universitário FEI
%E Ross, Arun,
%E Gastal, Eduardo S. L.,
%E Jorge, Joaquim A.,
%E Queiroz, Ricardo L. de,
%E Minetto, Rodrigo,
%E Sarkar, Sudeep,
%E Papa, João Paulo,
%E Oliveira, Manuel M.,
%E Arbeláez, Pablo,
%E Mery, Domingo,
%E Oliveira, Maria Cristina Ferreira de,
%E Spina, Thiago Vallin,
%E Mendes, Caroline Mazetto,
%E Costa, Henrique Sérgio Gutierrez,
%E Mejail, Marta Estela,
%E Geus, Klaus de,
%E Scheer, Sergio,
%B Conference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)
%C Foz do Iguaçu, PR, Brazil
%8 29 Oct.-1 Nov. 2018
%I Sociedade Brasileira de Computação
%J Porto Alegre
%S Proceedings
%K Reconhecimento de rascunhos, YOLO, Redes Neurais Convolutivas, Sketch Dataset.
%X O reconhecimento de rascunhos a mão livre é uma pré-tarefa importante para aplicações de simulações físicas. A interpretação de uma primitiva geométrica pode ser uma tarefa simples ou demasiadamente complexa, dependendo da orientação da figura e do ângulo de perspectiva da câmera. Este trabalho propõe 7 modelos de Deep learning, para reconhecimento de rascunhos feitos a mão, que são comparados e analisados. Além disso, é proposta uma base de dados chamada PhySketch, contendo 9.008 rascunhos de elementos naturais e, a partir destes, 359.784 rascunhos artificiais. De todos os modelos analisados, o modelo PHS−TA8 obteve a melhor capacidade de detecção, com mAP de 79.31% em cenários naturais mostrando-se invariante à escala, distorção, localização e orientação dos elementos em cenários de ruídos variados.
%@language pt
%3 paper-scketch-recognition (3).pdf