PARAMETRIZAÇÃO DE REDE MULTILAYER PERCEPTRON PARA CLASSIFICAÇÃO DE IMPRESSÕES DIGITAIS - Neves, Conrado Henrique Alves Sanches C.; Eiras, Denis; Peretta, Maxwell; Moraes, João Roberto de; Lopes, Reuel Adimar; Ferreira, Paulo Roberto; Testi, Andrei; Nascimento, Jean Carlos; Almeida, Luis Fernando de (Revista Ciências Exatas, 2017)
O presente trabalho apresenta a junção de conceitos de processamento digital de imagens e redes neurais artificiais para o reconhecimento de indivíduos a partir de impressão digital. Como principal objetivo, destaca-se o estudo da rede neural Multilayer Perceptron para o processo de treinamento e reconhecimento de padrões de impressões digitais. Foi observado o processo para reconhecimento de minúcias em digitais, armazenamento de dados significantes para redes neurais processarem, após coleta de amostras. Além disso, nota-se resultados satisfatórios, com grande taxa de eficácia da rede neural apresentada para a base de dados utilizada. Na primeira seção deste trabalho, Introdução, será apresentada uma contextualização e especificação do que foi proposto; em seguida, em Fundamentação Teórica, é fornecida uma base e explicação de termos para entendimento do trabalho; enquanto que em Metodologia é mencionado como foi realizada a pesquisa para, na sequência, apresentar os Testes e Resultados, e, por fim, em Conclusão, averiguar sucintamente o que foi apresentado, assim como propor estudos futuros.