Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40279Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.creator | Melo, Marcio Vitor de | - |
| dc.date.accessioned | 2026-04-28T11:17:00Z | - |
| dc.date.available | 2026-04-28T11:17:00Z | - |
| dc.date.issued | 2023-12-21 | - |
| dc.identifier.citation | MELO, Marcio Vitor de. Identificação de espécies de aves através do aprendizado de múltiplas instancias em redes neurais profundas. 2023. Monografia (Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2023. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40279 | - |
| dc.description.abstract | The application of deep learning to image classification for the automated identification of bird species represents a field of artificial intelligence that employs advanced image processing and machine learning techniques, aiming at the automatic recognition of species through images. This work presents a model for image classification that combines convolutional neural networks, multiple instance learning and transfer learning for the automatic recognition of the diverse bird species found in Brazil. The results obtained showed an accuracy of 64,20% in the species classification capacity. This study emphasizes the importance of offering society a tool that can facilitate the identification of one of the most extensive biodiversity found on the planet. | pt_BR |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
| dc.rights | openAccess | pt_BR |
| dc.rights | Attribution-ShareAlike 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | * |
| dc.subject | Processamento de imagens | pt_BR |
| dc.subject | Aprendizado do computador | pt_BR |
| dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
| dc.subject | Image processing | pt_BR |
| dc.subject | Machine learning | pt_BR |
| dc.subject | Neural networks (Computer science) | pt_BR |
| dc.title | Identificação de espécies de aves através do aprendizado de múltiplas instancias em redes neurais profundas | pt_BR |
| dc.title.alternative | Identification of bird species through multiple instance learning in deep neural networks | pt_BR |
| dc.type | specializationThesis | pt_BR |
| dc.description.resumo | A aplicação do aprendizado profundo na classificação de imagens para a identificação automatizada de espécies de aves representa um campo da inteligência artificial que emprega técnicas de processamento de imagens e aprendizado de máquina avançadas, visando o reconhecimento automático das espécies por meio de imagens. Este trabalho apresenta um modelo para classificação de imagens que combina redes neurais convolucionais, aprendizado de múltiplas instâncias e aprendizado por transferência para o reconhecimento automático das diversas espécies de aves encontradas no Brasil. Os resultados obtidos demonstraram uma precisão de 64,20% na capacidade de classificação das espécies. Este estudo enfatiza a importância de oferecer à sociedade uma ferramenta capaz de facilitar a identificação de uma das biodiversidades mais amplas encontradas no planeta. | pt_BR |
| dc.degree.local | Dois Vizinhos | pt_BR |
| dc.publisher.local | Dois Vizinhos | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1 | Casanova, Dalcimar | - |
| dc.contributor.referee1 | Oliva, Jefferson Tales | - |
| dc.contributor.referee2 | Teixeira, Eduardo Cotrin | - |
| dc.contributor.referee3 | Casanova, Dalcimar | - |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.program | Especialização em Ciência de Dados | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados | |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| identificacaoespeciesavesredesneurais.pdf | 5,85 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
