Análise da classificação de símbolos de arte rupestre usando a inteligência artificial a partir da plataforma Orange Canvas
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
A classificação de símbolos de arte rupestre, a partir da semelhança entre suas variadas
formas, é fundamental para a análise desses antiquíssimos símbolos, porém, o processo
de classificação manual é demorado, trabalhoso e suscetível a erros. Assim, este estudo
investiga o uso da plataforma Orange Canvas e a sua viabilidade para automatizar essa
tarefa, utilizando modelos de Aprendizado de Máquina. Dessa forma, foram analisadas 3.137
imagens de símbolos de arte rupestre, divididas em três categorias, são elas: antropomorfos,
círculos e mãos. Antes do treinamento e classificação, as imagens passaram por um pré
processamento envolvendo redimensionamento, recorte e conversão para formatos compatíveis,
além do processo de data augmentation. Para a extração de características, foram testados
na plataforma Orange Canvas, modelos de redes neurais convolucionais, como: Inception V3,
SqueezeNet, VGG-16 e VGG-19, e a classificação foi realizada por meio dos algoritmos: Neural
Network, SVM e Logistic Regression. Os resultados indicaram que o modelo Inception V3
obteve o melhor desempenho, alcançando 97% de acurácia, F1 Score, Precisão e Recall, com
Neural Network. Com essas métricas, a abordagem demonstrou ser eficiente na classificação
de símbolos de arte rupestre, contribuindo para a análise automatizada desses símbolos.
Conclui-se que é promissor o uso da abordagem supracitada, na classificação de símbolos de
arte rupestre.
Description
Keywords
Inteligência artificial, Orange Canvas, Classificação, Arte rupestre
Citation
SANTOS, Kawan Nascimento. Análise da classificação de símbolos de arte rupestre usando a inteligência artificial a partir da plataforma Orange Canvas. Orientador: Francisco Gerson Amorim de Meneses. 2025. 22 f. TCC (Tecnólogo em Análise de Desenvolvimento de Sistemas) -- IFPI, Parnaíba, 2025.