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http://hdl.handle.net/1843/SLSS-7YCHMH
Tipo: | Dissertação de Mestrado |
Título: | Uma metodologia para validação fotométrica em sistemas interativos veiculares baseada em inteligência computacional |
Autor(es): | Alexandre Wagner Chagas Faria |
Primeiro Orientador: | Arnaldo de Albuquerque Araujo |
Primeiro Coorientador: | David Menotti Gomes |
Primeiro membro da banca : | Hani Camille Yehia |
Segundo membro da banca: | Clodoveu Augusto Davis Junior |
Terceiro membro da banca: | Arnaldo de Albuquerque Araujo |
Quarto membro da banca: | David Menotti Gomes |
Resumo: | O presente trabalho propõe uma metodologia para validação automática do sistema de ilumina ção interna de um veículo, avaliando a qualidade visual de um painel de instrumentos veicular, baseada na percepção de seres humanos. Embora a avaliação da qualidade visual seja uma questão subjetiva, ela é inuenciada por algumas características fotométricas da iluminação do instrumento, como por exemplo, a distribuição da intensidade luminosa. Neste trabalho é desenvolvida uma metodologia visando identicar e quanticar regiões não homogêneas na distribuição da iluminação de um instrumento, a partir de uma imagem digital. A m de realizar tal tarefa, foram capturadas 107 imagens de instrumentos (velocímetros, indicação de rotações por minuto do motor (RPM), indicadores de velocidade e temperatura). Estes instrumentos foram avaliados por seres humanos a m de identicar as regiões que eram homogêneas e não homogêneas. Então, para cada região encontrada no instrumento, foram extraídos um conjunto de descritores de homogeneidade. É proposto também neste trabalho, um descritor relacional com objetivo de entender a inuência da homogeneidade de uma região em relação às outras regiões que compõem instrumento. Estes descritores foram associados às rotulações efetuadas pelos seres humanos, e assim fornecidas a dois algoritmos de Aprendizado de Máquina (Redes Neurais Articiais - RNA e Máquinas Vetores de Suporte - SVM). Estes algoritmos foram treinados para classicar as regiões como homogêneas ou não. O trabalho apresenta também uma análise criteriosa sobre as avaliações subjetivas realizadas pelos usuários e especialista. Após análise dos resultados a metodologia apresentou uma precisão superior a 94%, tanto para classicação das regiões quanto para a classicação nal do instrumento. |
Abstract: | This work proposes a methodology for automatically validating the internal lighting system of an automobile, by assessing the visual quality of an instrument cluster (IC) based on the user's perceptions. Although the visual quality assessment of an instrument is a subjective matter, it is inuenced by some photometric features of the instrument, such as the light intensity distribution. In this work a methodology aiming to identify and quantify non homogeneous regions in the lighting distribution of these instruments, starting from a digital image, is presented. In order to accomplish this task, a set of 107 digital images of some gauges (speedometer, tachometer, temperature and fuel) was acquired and preprocessed. The same instruments were evaluated by users to identify their non-homogenous regions. Then, for each instrument region, we extracted a set of homogeneity descriptors. It is also proposed in this work, a relational descriptor to study the homogeneity inuence of a region in relation with the others regions in the gauges. These descriptors were associated with the results of the user labeling, and given to two machine learning algorithms (Articial Neural Network - ANN and Support VectorMachine - SVM). These algorithms were trained to identify a region as being homogeneous or not. The work also accomplished a meticulous analysis of the user and the specialist evaluation. After the analysis of the results, the proposed methodology obtained a precision above 94%, for both regions and nal classications. |
Assunto: | Fotometria Otimização matemática Redes neurais (Computação) Inteligência artificial Computação |
Idioma: | Português |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/SLSS-7YCHMH |
Data do documento: | 1-Dez-2009 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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