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Identificação de espécies vegetais por meio da análise do contorno foliar: uma abordagem bio-inspirada (2005)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: FALVO, MAURICIO - ICMC
  • USP Schools: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCE
  • Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; ALGORITMOS GENÉTICOS; BIOLOGIA VEGETAL (ANÁLISE;FUNDAMENTOS;CLASSIFICAÇÃO;DESCRIÇÃO)
  • Language: Português
  • Abstract: A identificação de uma planta exige, pelos padrões de taxionomia vegetal, a análise de folhas, flores e frutos. O projeto TreeVis surge com uma proposta de auxiliar na identificação de espécies vegetais, por meio do uso de métodos biométricos, a partir da análise de alguns atributos de uma folha. A contribuição inicial deste trabalho de mestrado, para o projeto TreeVis, está obtenção de classificadores por meio do uso de assinaturas de contorno, sob o domínio da freqüência, possibilitando a composição de diversos tipos de assinaturas e classificadores para uma mesma espécie. Devido à baixa eficiência obtida por métodos de classificação como distância mínima, optou-se pelo uso de redes neurais. Essa abordagem evidenciou a necessidade de solução de dois problemas: o grande número de possibilidades de composição de sinais - o que ocasionaria um grande esforço computacional para a obtenção de todas respectivas redes neurais; e o reduzido número das amostras utilizadas no trabalho - o qual comprometeria as etapas de treinamento e teste de uma rede neural. Para a solução desses problemas, foram desenvolvidos dois métodos: o primeiro método identifica e seleciona as assinaturas que apresentam um maior potencial de sucesso em obter um classificador por meio de redes neurais, solucionando o problema e desperdício de esforço computacional; o segundo método possibilita a geração de amostras artificiais de folhas através da combinação dos espectros de freqüência do contorno dasamostras reais por meio operadores genéticos de cross-over e mutação. Solucionadas as duas questões, foram obtidas diversas redes neurais, através da indicação das assinaturas de melhor potencial e treinadas com amostras artificiais. Do total de 31 classes, 7 foram descartadas da tentativa de obtenção de classificadores por não apresentarem nenhuma assinatura com potencial de classificação - conforme indicação do método desenvolvido. Das 24 espécies restantes, foram obtidos classificadores para 18 espécies (75%) com taxas médias de 85% de acerto. A execução deste trabalho necessitou do desenvolvimento de arcabouço para a automatização da geração, treinamento e teste das redes neurais
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 12.08.2005

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    ICMC30300034421T F197ie e.1
    How to cite
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    • ABNT

      FALVO, Maurício; BRUNO, Odemir Martinez. Identificação de espécies vegetais por meio da análise do contorno foliar: uma abordagem bio-inspirada. 2005.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2005.
    • APA

      Falvo, M., & Bruno, O. M. (2005). Identificação de espécies vegetais por meio da análise do contorno foliar: uma abordagem bio-inspirada. Universidade de São Paulo, São Carlos.
    • NLM

      Falvo M, Bruno OM. Identificação de espécies vegetais por meio da análise do contorno foliar: uma abordagem bio-inspirada. 2005 ;
    • Vancouver

      Falvo M, Bruno OM. Identificação de espécies vegetais por meio da análise do contorno foliar: uma abordagem bio-inspirada. 2005 ;

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