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dc.creatorPereira, Raissa Macedo-
dc.date.accessioned2021-11-19T14:07:38Z-
dc.date.available2021-11-19T14:07:38Z-
dc.date.issued2021-05-21-
dc.identifier.citationPEREIRA, Raissa Macedo. Análise de técnicas de pré-processamento para a segmentação de imagens de vitiligo. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Santa Helena, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26437-
dc.description.abstractVitiligo is a disease identified by the loss of skin pigmentation, due to the decrease or absence of melanocytes. In order to evaluate these vitiligo images, this work presents some pre-processing techniques with white indexes and related images with the k-means and Otsu algorithms. The evaluation of these techniques was performed using four metrics: accuracy, precision, f1-score, and recall. The best results of white indexes with associated k-means obtained values between 90 and 91% of accuracy and 90 to 94% of f1-score.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectVitiligopt_BR
dc.subjectAlgorítmos computacionaispt_BR
dc.subjectProcessamento de imagens - Técnicas digitaispt_BR
dc.subjectComputer algorithmspt_BR
dc.subjectImage processing - Digital techniquespt_BR
dc.titleAnálise de técnicas de pré-processamento para a segmentação de imagens de vitiligopt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of pre-processing techniques for the transformation of vitiligo imagespt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoO vitiligo é uma doença identificada pela perda da pigmentação da pele, devido a diminuição ou ausência de melanócitos. Com o intuito de avaliar essas imagens de vitiligo, este trabalho apresenta algumas técnicas de pré-processamento com índices de branco e segmentação de imagens com o algoritmo k-means e algoritmo de Otsu. A avaliação dessas técnicas foi realizada por meio de quatro métricas: accuracy, precision, f1-score e recall. Os melhores resultados de índices de branco com seg mentação k-means obtiveram valores entre 90 e 91% de accurracy e 90 a 94% de f1-score.pt_BR
dc.degree.localSanta Helenapt_BR
dc.publisher.localSanta Helenapt_BR
dc.contributor.advisor1Beuren, Arlete Teresinha-
dc.contributor.referee1Beuren, Arlete Teresinha-
dc.contributor.referee2Brilhador, Anderson-
dc.contributor.referee3Sepulveda, Gloria Patricia Lopez-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programCiência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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