Navegando por Assunto "Imagens como recursos de informação"

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Comparação de métodos baseados em redes convolucionais para classificação de fava
(2022-05-26T03:00:00Z) Silva, Erico André da; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/0529785947460222
A cultura da fava tem recebido pouca atenção por parte dos órgãos de pesquisa e extensão, o que tem resultado em limitações do conhecimento das características agronômicas da cultura. Isso tem afetado a precisão em classificá-las. Tal classificação é de grande importância porque a identificação correta de plantas permite boa resposta da cultura em termos de produtividade e comportamento em diferentes condições ambientais. Neste contexto de informações limitadas sobre as características apresentamos uma solução que aplica o poder da visão computacional à agronomia, que visa melhorar a produtividade, reduzir desperdícios e auxiliar na tomada de decisões e na seleção de cultura que mais se adéqua a uma região em particular. As técnicas de visão computacional são um conjunto de métodos utilizados para interpretar imagens, extraindo padrões e características. Visando contribuir com esse cenário de desenvolvimento tecnológico do setor do agronômico, este trabalho compara algumas das abordagens de classificação supervisionada para identificação de forma automática de espécies de favas. O escopo deste trabalho consiste em classificar imagens de mudas geradas por produtores rurais em duas categorias de favas: orelha de vó e cearense. A partir das comparações realizadas entre métodos de classificadores que utilizam redes convolucionais como extratores de características, selecionamos o melhor método que foi a combinação de rede convolucional com máquina de vetores de suporte (SVM), para ao final apresentarmos esse método para automatizar a classificação das imagens de favas.