Reconhecimento de pokémon por meio de visão computacional e aprendizado de máquina

Abstract

Este trabalho aborda a identificação de Pokémon utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina. O objetivo é construir um modelo que possa reconhecer diferentes espécies de Pokémon a partir de imagens, facilitando sua classificação automática. A fundamentação teórica explora conceitos de visão computacional e redes neurais convolucionais, analisando a importância da detecção de padrões visuais. O método utilizado inclui a coleta de um conjunto de dados com diversas imagens de Pokémon e o treinamento de um modelo de deep learning para realizar a classificação. Os resultados demonstraram alta precisão, validando a eficácia do modelo proposto e sua aplicabilidade em diferentes cenários. Conclui-se que a combinação de aprendizado profundo e técnicas de visão computacional é promissora para a identificação de imagens no contexto de jogos e aplicativos interativos.

This study addresses the identification of Pokémon using computer vision and machine learning techniques. The objective is to develop a model capable of recognizing different Pokémon species from images, enabling automatic classification. The theoretical foundation explores concepts of computer vision and convolutional neural networks, emphasizing the importance of visual pattern detection. The methodology includes the collection of a dataset containing various Pokémon images and the training of a deep learning model to perform classification. The results demonstrated high accuracy, validating the effectiveness of the proposed model and its applicability in diverse scenarios. It is concluded that the combination of deep learning and computer vision techniques is promising for image identification in the context of games and interactive applications.