APÉNDICE C Manual de Usuario del sistema de Reconocimiento
Contents
1. Portentae de Dentakraci n m de Caraciersicas Resolucion o Coprright C 1999 1000 Leonel Q amp C 4 Almacenamiento de la arquitectura de la Red Neuronal 6 Modificaci n de Par metros de Entrenamiento La Red Neuronal tiene un conjunto de par metros predeterminados para realizar el entrenamiento si estos par metros no son modificados antes de realizar un Nuevo Entrenamiento entonces el entrenamiento ser realizado utilizando los par metros predeterminados Para cambiar los par metros del entrenamiento tales como el coeficiente de aprendizaje y el intervalo en el cual se generar n los pesos de la red vaya a la opci n RNA Red Neuronal Artificial y luego a Opciones como se muestra en C 5 named del Liiirenamenie guey a de Caractenedi ag O C 5 Modificaci n de los par metros de entrenamiento Al seleccionar esta opci n aparecer un cuadro de di logo que le permitir modificar los par metros de entrenamiento Los par metros que puede modificar son el coeficiente de aprendizaje y el intervalo en el cual se generar n los pesos de la red 7 Entrenamiento Existen dos formas de realizar el entrenamiento de la Red Neuronal la primera es realizar un nuevo entrenamiento y la segunda es continuar con un entrenamiento previo Para realizar un nuevo entrenamiento vaya a la opci n Entrenar y seleccione la opci n Nuevo E Esta opci n inicializar autom ticamente2. de Generalizaci n Para obtener el Porcentaje de Generalizaci n utilizando el Conjunto de Prueba vaya a la opci n Reconocer y seleccione la opci n Porc Rec Como se muestra en C 7 Esta opci n cargar de manera autom tica el Conjunto de Prueba y obtendr el Porcentaje de Generalizaci n El formato del Conjunto de Prueba deber tener el mismo formato que fue descrito en la secci n Conjunto de Entrenamiento EUR onocareento de Horini MA E Resolucion Porentaje de Reconocimiento Resolucion 100 0 Porentaje de Generalizacion e Caracierisicas de Caraciensicas Copsmight E 1 999 2000 Leonel G 6 C 7 Obtenci n del Porcentaje de Generalizaci n
3. todos los pesos y umbrales de la red adem s empezar a realizar el entrenamiento Para continuar con un entrenamiento previo vaya a la opci n Entrenar y seleccione la opci n Continuar E Esta opci n continuar con un entrenamiento previo sin inicializar los pesos y los umbrales de la red con valores nuevos 8 Como detener el Entrenamiento El entrenamiento de la Red Neuronal se detiene autom ticamente cuando la diferencia entre el Error Total de la poca anterior y el de la poca actual es lo suficientemente peque a 0 001 pero si por alguna raz n se desea detener el entrenamiento vaya a la opci n Entrenar y seleccione la opci n Detener E Esta opci n detendr el entrenamiento y calcular el Porcentaje de Reconocimiento 9 Reconocimiento Para poder realizar el reconocimiento de una imagen dada vaya a la opci n Reconocer y seleccione la opci n Reconocimiento En C 6 se muestra este proceso Numero de baridas C 6 Selecci n de una imagen para el Reconocimiento Esta opci n le permitir seleccionar la imagen que se desea reconocer despleg ndola del lado izquierdo de la pantalla y despu s realizar el reconocimiento de la imagen seleccionada dando como resultado la identidad de la persona cuya imagen fue dada como entrada Tanto la identidad de la persona como la imagen del rostro correspondiente ser n desplegados del lado derecho de la pantalla 10 Porcentaje
4. AP NDICE C Manual de Usuario del sistema de Reconocimiento de Rostros El manual de usuario est dividido en los siguientes puntos 1 Conjunto de Entrenamiento Conjunto de Prueba Acerca de las Im genes Creaci n de la Arquitectura de la Red Neuronal 2 3 4 5 6 7 8 9 Almacenamiento de la arquitectura de la Red Neuronal Modificaci n de Par metros de Entrenamiento Entrenamiento Como detener el Entrenamiento Reconocimiento 10 Porcentaje de Generalizaci n 1 Conjunto de Entrenamiento El conjunto de entrenamiento es un grupo de archivos que contienen las im genes de los rostros en formato PGM estos archivos ser n utilizados para entrenar a la Red Neuronal El nombre de los archivos debe estar en el siguiente formato NumImagen s NumSujeto pgm donde NumImagen es el n mero de la imagen de un sujeto dado NumsSujeto es el n mero de un sujeto dado Por ejemplo si se van a utilizar 4 im genes por cada sujeto entonces los archivos que contienen las im genes de cada uno de los sujetos tendr an nombres como los siguientes 1s1 pgm 2s1 pgm 3s1 pgm 4s1 pgm 1s2 pgm 2s2 pgm 3s2 pgm 4s2 pgm 1s3 pgm 2s3 pgm 3s3 pgm 4s3 pgm El n mero de sujetos y de im genes por sujeto que ser n utilizadas para realizar el entrenamiento y prueba de la Red Neuronal se especifica en el momento de crear la arquitectura 2 Conjunto de Prueba El conjunto de prueba es el grup
5. aparecer un cuadro de dialogo que muestra los par metros predeterminados El significado de cada uno de ellos se muestra a continuaci n e N mero de clases este par metro indica el n mero de clases sujetos en este caso a ser reconocidas e Patrones por clase el valor de este par metro indica el n mero de patrones que ser n utilizados por cada una de las clases para formar el conjunto de entrenamiento e Coeficiente de Aprendizaje este par metro indica el valor del coeficiente de aprendizaje que ser utilizado durante el entrenamiento de la Red Neuronal e Intervalo de Pesos este par de valores indican el intervalo en el que ser n inicializados los pesos de la Red Neuronal e Ancho y Alto de la Ventana estos dos valores indican el ancho y alto de las ventanas que ser n utilizadas para obtener el vector de caracter sticas e Traslape Horizontal y Traslape Vertical estos dos valores indican la cantidad de pixeles que ser n traslapados entre ventana y ventana tanto horizontal como verticalmente Usted puede modificar cada uno de estos par metros y entonces crear la arquitectura con esos par metros con lo cual tambi n se inicializar n todos las variables necesarias para realizar el entrenamiento tales como los valores de los pesos y de los umbrales adem s cargar el conjunto de entrenamiento y generar sus salidas correspondientes La segunda forma de crear una arquitectura es cargar una arquitectura ya existe
6. nte para esto vaya a la opci n Archivo y despu s seleccione la opci n Cargar Arq como se muestra en C 3 Pumara de baridas C 3 Lectura de una Arquitectura existente Esta opci n le permitir cargar un archivo almacenado previamente el cual contenga toda la informaci n necesaria para crear la arquitectura de la Red Neuronal tal como el n mero de neurones en cada una de las capas el n mero de clases el n mero de patrones por clase etc Adem s cargar todos los par metros necesarios para realizar el entrenamiento tales como los valores de los pesos el coeficiente de aprendizaje y los valores de los umbrales al igual que el Conjunto de Entrenamiento y sus salidas correspondientes 5 Almacenamiento de la arquitectura de la Red Neuronal Para almacenar la arquitectura de la Red Neuronal vaya a la opci n Archivo y seleccione la opci n Salvar como se muestra en C 4 Esta opci n almacenar en un archivo toda la informaci n de la Red Neuronal tal como el n mero de clases el n mero de patrones por clase los porcentajes de reconocimiento y generalizaci n el n mero de neurones en cada una de las capas el coeficiente de aprendizaje etc adem s de esto tambi n se almacenar el Conjunto de Entrenamiento los valores de los Umbrales y las salidas correspondientes wm Eror ttal 032777103 Resolucion Porcentaje de Reconocimiento Resolucion 35
7. o de archivos que ser n usados para obtener el porcentaje de generalizaci n una vez terminado el entrenamiento El nombre de estos archivos deben de tener el mismo formato utilizado para el Conjunto de Entrenamiento La numeraci n de este conjunto de im genes debe de continuar la numeraci n del Conjunto de Entrenamiento Por ejemplo si en el Conjunto de Entrenamiento se utilizaron 4 im genes por cada sujeto entonces las im genes de los sujetos que pertenecen al Conjunto de Prueba deber n tener nombres como los siguientes Ss1 pgm 6s1 pgm 7s1 pgm 5s2 pgm 6s2 pgm 7s2 pgm 5s3 pgm 6s3 pgm 7s3 pgm 3 Acerca de las Im genes Todas las im genes utilizadas tanto para el Conjunto de Entrenamiento como para el Conjunto de Prueba deber n estar en el formato gr fico PGM y con 256 tonos de gris adem s deber n tener un tama o de 92x 112 pixeles En C 1 se muestra una imagen de ejemplo C 1 Imagen de ejemplo tanto para el Conjunto de Entrenamiento como para el Conjunto de Prueba 4 Creaci n de la Arquitectura de la Red Neuronal Para poder realizar el entrenamiento de la red neuronal primero debe crear la arquitectura de la red neuronal Hay dos formas de realizar esto la primera es la siguiente vaya a la opci n RNA Red Neuronal Artificial del Men principal y seleccione Crear Arq como se muestra en C 2 C 2 Creaci n de la arquitectura de la Red Neuronal Al seleccionar esta opci n
Download Pdf Manuals
Related Search