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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29594| Título: | Uso de rede neural convolucional no reconhecimento de artrópodes da classe insecta |
| Título(s) alternativo(s): | Use of convolutional neural network in the recognition of insecta class arthropods |
| Autor(es): | Morais, Rodrigo de |
| Orientador(es): | Reinaldo, Francisco Antonio Fernandes |
| Palavras-chave: | Insetos Biodiversidade Redes neurais (Computação) Inteligência computacional Insects Biodiversity Neural networks (Computer science) Computational intelligence |
| Data do documento: | 24-Ago-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Francisco Beltrao |
| Citação: | MORAIS, Rodrigo de. Uso de rede neural convolucional no reconhecimento de artrópodes da classe insecta. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental: Análise e Tecnologia Ambiental) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Francisco Beltrão, 2022. |
| Resumo: | O presente trabalho objetiva amparar pesquisadores e especialistas ao reconhecer imagens de animais pertencentes ao filo Arthropoda da classe Insecta por computação científica. Por ser a maior e mais diversa, reconhecer as nuances destes animais por referência e a olho nu para os distinguir então torna-se uma tarefa fatigante para especialistas humanos, complexa e muito propensa a erros. Embora especialistas humanos tenham o knowhow e mesmo amparados por literatura digital, a inteligência computacional na automatização e reconhecimento de imagens pode efetivamente ampliar o horizonte até mesmo para detectar novas espécies não categorizadas, preservando o especialista para novas descobertas neste fabuloso reino de únicos animais invertebrados com capacidade de voo. |
| Abstract: | The work aims to support research and specialists by recognizing images of animals belonging to the phylum Arthropoda of the class Insecta by computation scientific. As it is the largest and most diverse, we recognize the nuances of these animals by reference and with the naked eye to distinguish them then it becomes a tiring task for human experts,complex and very error-prone. Although experts humans had the know-how and even supported by digital literature, the intelligence Automation and image recognition can compute on the expand the horizon even to detect new uncategorized species preserving the expert for new discoveries in this fabulous realm of unique invertebrate animals capable of flight. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29594 |
| Aparece nas coleções: | FB - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental: Análise e Tecnologia Ambiental |
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