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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26420| Título: | Classificação de espécies de plantas utilizando caracteristicas de textura |
| Título(s) alternativo(s): | Classification of plants species using texture features |
| Autor(es): | Peccin, Richard Felipe |
| Orientador(es): | Brilhador, Anderson |
| Palavras-chave: | Processamento de imagens Sistemas de reconhecimento de padrões Botânica - Classificação Image processing Pattern recognition systems Botany - Classification |
| Data do documento: | 23-Ago-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Santa Helena |
| Citação: | PECCIN, Richard Felipe. Classificação de espécies de plantas utilizando características de textura. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Santa Helena, 2021. |
| Resumo: | Atualmente existe uma geração enorme de informações de todos os tipos, que são de extrema importância para o mundo, entre elas, destacam-se as informações armazenadas em bioimagens, que são de extrema importância para a biodiversidade, salvando uma espécie em extinção por exemplo, e para os interesses humanos também, identificando plantas para uso em áreas como medicina e farmácia. Para isso, a análise dessas bioimagens se torna uma atividade necessária, porém exaustiva também. Portanto, a união com técnicas automatizadas de identificação e classificação se torna essencial. Este trabalho se propoõe em apresentar a criação de uma metodologia que seja capaz de adquirir as informações da imagem da folha e classifica-las em espécies corretas. Os experimentos realizados utilizando a base de imagens (ImageCLEF) encontraram resultados ótimos, atingindo F-Measure 96% no desempenho de classificação. |
| Abstract: | Currently, there is a massive generation of information of all kinds, which are of extreme importance to world, among them, the data stored in bioimages stand out, which are of extreme importance for biodiversity, saving an endangered species, for example, and human interests as well, identifying plants for use in areas such as medicine and pharmacy. For this, the analysis of these bioimages becomes a necessary activity but also exhaustive. Therefore, the union with automated identification and classification techniques becomes essential. This work proposes to present a methodology that can acquire information from the leaf image and classify them into correct species. The experiments carried out using the image database (ImageCLEF) found excellent results, reaching 96% F-Measure in the classification performance |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26420 |
| Aparece nas coleções: | SH - Ciência da Computação |
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