O projeto consiste em uma aplicação de Machine Learning utilizando a linguagem de programação Python. Utilizando algumas bibliotecas como SKlearn, stats, numpy, os, entre outras; foi possível construir, um classificador de imagens. O qual, recebendo uma imagem qualquer, consegue com acurácia significativa, identificar qual seria o Pokemón que está na imagem (ou caso não haja Pokémon na imagem, com qual pokémon a imagem mais se assemelha).
Arquivo responsável por transformar as imagens, obtidas pelo dataset disponível online, em imagens menores buscando melhorar o desempenho e a extração de features de cada uma. Além disso, também separa todo o dataset limpo e organizado em dois grupos: Treinamento e Teste. Por fim, executa uma rotação de cada imagem em 90 graus para assim obter mais dados diferentes para treinamento do classificador.
Arquivo responsável por, após limpas as imagens no DataSet, extrair as diversas Features de cada imagem de cada Pokemón e utiliza-lás para o treinamento de fato do modelo. Dessa forma, este arquivo executa todo o classificador.
Dados (dataset) devidamente redimensionados, e filtrados inicialmente à mão, removendo imagens muito discrepantes, como por exemplo, memes de pokemóns com rosto substituído pelo de pessoas, fundos muito tumultuosos (que afetariam muito a extração de features), etc.
Dados do tamanho devido e separados para teste.
Dados do tamanho devido e separados para treinamento.
Dados do tamanho devido e adicionados os dados rotacionados separados para teste.
Dados do tamanho devido e adicionados os dados rotacionados separados para treinamento.
- André Luís Silva Lopes
- Carlos Eduardo Dip
- Gianluca Lazaris Giudici
- João Pedro Andrade Gianfaldoni
- Modelo Bag of Visual Words, e parte da análise exploratória produzidos por/com assistência de Fábio Ayres.
- Dataset: Pokémon Gen One da plataforma Kaggle.com
- https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html