No projeto de um sistema de reconhecimento facial para contr...

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Q3882852
Engenharia de Software Inteligencia Artificial ,
Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-RO Prova: FGV - 2026 - AL-RO - Analista Legislativo (Engenharia de Computação) |
Q3882852 Engenharia de Software
No projeto de um sistema de reconhecimento facial para controle de acesso, a Engenharia de Computação utiliza Redes Neurais Convolucionais (CNNs).

O papel principal da camada convolucional em uma CNN na análise de imagens é
Alternativas

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Gabarito: E

Fundamento decisivo: O enunciado cobrou identificar, entre as etapas da CNN, qual corresponde à extração de padrões em imagens por meio de filtros; essa função aponta para a camada convolucional, o que leva ao gabarito E.

Tema central: camada convolucional em CNN
Análise das alternativas
A
Errada
Incorreta, porque aplicar função de ativação não linear corresponde à etapa de ativação, não à função principal da camada convolucional. A alternativa confunde convolução com ativação.
B
Errada
Incorreta, porque reduzir dimensionalidade por amostragem é papel típico de pooling ou subamostragem, não da camada convolucional como função principal. A alternativa confunde convolução com pooling.
C
Errada
Incorreta, porque gerar texto descritivo a partir da imagem é outra tarefa de IA, ligada a captioning ou modelos multimodais, e não à função principal da camada convolucional em CNN para análise de imagens.
D
Errada
Incorreta, porque tratar a imagem como vetor plano e calcular soma ponderada caracteriza camada totalmente conectada ou densa. Isso contraria a lógica da convolução, que preserva e explora a estrutura espacial local.
E
Certa
A alternativa E é a correta porque descreve a camada convolucional como a etapa que usa filtros ou kernels para captar padrões locais e espaciais da imagem.
Pegadinha da questão
A questão explorou a troca entre funções de etapas diferentes da CNN, principalmente confundir convolução com pooling ou com ativação, além de induzir pela ideia genérica de 'reduzir' como se isso definisse a convolução.
Dica para questões semelhantes
  • Se a alternativa fala em filtros, regiões locais e padrões espaciais, ela aponta para convolução.
  • Se a alternativa fala em amostragem ou redução de dimensionalidade, verifique se está descrevendo pooling, não convolução.
  • Se a descrição envolve não linearidade, identifique ativação.

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Comentários

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Nas Redes Neurais Convolucionais (CNNs), a camada convolucional tem como principal função:

  • detectar padrões locais;
  • identificar bordas, texturas, formas;
  • extrair características espaciais da imagem.

Isso é feito por meio de:

  • filtros (kernels);
  • operações de convolução.

Análise das alternativas

  • A) funções de ativação são aplicadas em outras etapas.
  • B) redução dimensional é papel típico de pooling.
  • C) geração de texto não é função da convolução.
  • D) tratar imagem como vetor plano é mais típico de redes densas.
  • E) correta.

Gabarito: E

REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS CNN

As Redes Neurais Convolucionais são projetadas para processar dados que possuem estrutura em forma de grade, como imagens. Elas utilizam camadas de convolução, que aplicam filtros sobre pequenas regiões dos dados, extraindo padrões visuais como bordas, texturas e formas. Esse processo reduz a necessidade de intervenção humana na identificação de características e torna as CNNs altamente eficientes para reconhecimento de imagem, visão computacional e detecção de objetos.

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