O Dr. Josep Alemany, pesquisador da Universidad Internacional Iberoamericana (Universidade Internacional Iberoamericana, UNIB), participa num estudo que propõe um modelo revolucionário que combina redes neuronais e algoritmos de classificação para superar os desafios atuais no reconhecimento de formas geométricas desenhadas à mão.
As figuras geométricas desenhadas à mão, como círculos, quadrados e triângulos, são uma forma rápida e natural de expressar conceitos matemáticos. No entanto, estas representações são frequentemente imperfeitas, com traços irregulares, ângulos variáveis e formas incompletas. Tradicionalmente, os sistemas de reconhecimento de padrões têm tido dificuldades em interpretar estas imagens com precisão, o que limita a sua aplicação em ferramentas tecnológicas educativas, ferramentas matemáticas e aplicações digitais de tomada de notas, onde uma interpretação correta pode melhorar significativamente a experiência do utilizador. Por conseguinte, é urgente encontrar métodos mais robustos e adaptáveis que possam ultrapassar as limitações das abordagens tradicionais.
Para tal, o estudo introduz um modelo denominado CnN-RFc, que combina redes neurais convolucionais (CNN) para extrair caraterísticas espaciais de imagens, com um classificador de floresta aleatória (RFC) que optimiza a interpretação dessas caraterísticas. Esta abordagem híbrida permitiu uma maior precisão no reconhecimento de formas geométricas, mesmo quando estas são desenhadas de forma irregular ou em diferentes orientações.
Além disso, foi avaliado o desempenho de cinco algoritmos avançados de aprendizagem automática, aplicando técnicas de otimização de hiperparâmetros e de validação cruzada para melhorar a generalização dos modelos. Os resultados mostram que a abordagem proposta superou os métodos existentes, alcançando uma precisão extraordinária de 98%, estabelecendo um novo padrão neste domínio.
O modelo tem aplicações práticas significativas em plataformas educativas e ferramentas de desenho assistido por computador (CAD). No ensino, permite que os alunos desenhem formas geométricas à mão, que o software pode reconhecer e interpretar, fornecendo feedback instantâneo e incentivando a aprendizagem interactiva. No caso das ferramentas CAD, o modelo acelera a conceção ao digitalizar com precisão os esboços preliminares, melhorando a acessibilidade e a eficiência tanto para os profissionais como para os principiantes. Além disso, foram propostas estratégias para implementar o modelo em dispositivos móveis, reduzindo o seu tamanho de 15,51 MB para um intervalo de 5-10 MB através de compressão, arquitecturas leves e cálculos a pedido, garantindo uma utilização eficiente da memória sem comprometer a precisão.
No entanto, o modelo enfrenta algumas limitações. O seu desempenho pode ser afetado em conjuntos de dados mais complexos que incluem formas intrincadamente detalhadas, linhas sobrepostas ou estilos de desenho variáveis. Estas variações, como a espessura das linhas ou os estilos artísticos, podem influenciar a sua precisão, uma vez que os modelos de aprendizagem profunda têm frequentemente dificuldade em generalizar para dados que se desviam da distribuição de treino.
No futuro, há planos para alargar o modelo a categorias mais complexas, como fluxogramas ou texto manuscrito, e combiná-lo com outras técnicas para melhorar ainda mais a sua precisão e robustez. Este avanço promete contribuir significativamente para o domínio do reconhecimento de imagens e para o desenvolvimento de ferramentas interactivas em vários sectores.
Em conclusão, este estudo representa um avanço significativo no reconhecimento de figuras geométricas desenhadas à mão, com implicações que vão para além do meio académico. Ao combinar técnicas avançadas de aprendizagem automática, este estudo abriu as portas a uma nova era de interação homem-máquina, onde a criatividade e a tecnologia convergem harmoniosamente.
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