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Título: Seta: ambiente de realidade aumentada para o ensino de algoritmos de aprendizagem de máquina
Autor(es): Machado, Renan Kruchelski
Farinhaki, Ricardo
Silva, Thiago Avelino da
Orientador(es): Borba, Gustavo Benvenutti
Palavras-chave: Algorítmos computacionais
Software - Desenvolvimento
Interação homem-máquina
Sistemas de computação virtual
Computer algorithms
Computer software - Development
Human-computer interation
Virtual computer systems
Data do documento: 19-Dez-2013
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: MACHADO, Renan Kruchelski; FARINHAKI, Ricardo; SILVA, Thiago Avelino da. Seta: ambiente de realidade aumentada para o ensino de algoritmos de aprendizagem de máquina. 2013. 82 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2013.
Resumo: A realidade aumentada (RA) consiste na sobreposição de imagens virtuais em imagens de um ambiente real, em tempo real. Ambientes de RA podem ser utilizados como recursos didáticos complementares para o ensino de diferentes conteúdos. Este trabalho apresenta um ambiente de realidade aumentada, denominado Seta, para o ensino de algoritmos de aprendizagem de máquina, especificamente de diferentes versões do algoritmo de clusterização k-means e dos algoritmos de regressão linear e polinomial. Dado um conjunto de pontos em um quadro branco. A imagem é capturada através de uma webcam conectada a um computador, que consiste na plataforma do sistema. O algoritmo de processamento de imagens que realiza a segmentação e interpretação das imagens de entrada utiliza as técnicas de limiarização global, morfologia matemática, rotulação e transformada de Hough. O professor pode selecionar quais algoritmos aplicar e então projetar os resutados do algoritmo sobre a imagem real, em tempo real, contendo os pontos desenhados O software foi desenvolvido em Java e utilizadas as bibliotecas de processamento de imagens OpenCV e ImageJ e a biblioteca de aprendizagem de máquina Weka. Os testes realizados demonstraram que o sistema é capaz de operar satisfatoriamente sob as condições de iluminação observadas nas situações reais, e com uma taxa de atualização satisfatória para a aplicação.
Abstract: Augmented reality (AR) is the overlay of virtual images into images of a real environment, in real time. AR environments can be used as supplementary teaching resources for different content . This paper presents an augmented reality environment called SETA, for teaching machine learning algorithms, specifically different versions of k -means clustering algorithm and algorithms of linear and polynomial regression. Given a set of points on a whiteboard , the teacher can select which algorithms to apply and then display the results on the real image in real time, containing the plotted points . The image is captured using a webcam connected to a computer, which is the system platform. The image processing algorithm which performs segmentation and interpretation of the input images uses a global thresholding technique , mathematics morphology, labelling and Hough transform. The software was developed in Java and it was used image processing libraries (ImageJ and OpenCV) and machine learning library Weka . The tests showed that the system is able to operate satisfactorily under the lighting conditions observed in real situations , and with a refresh rate suitable for the application .
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2219
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