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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Ascari, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz | - |
Autor(es): dc.contributor | Casanova, Dalcimar | - |
Autor(es): dc.contributor | Ascari, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz | - |
Autor(es): dc.contributor | Casanova, Dalcimar | - |
Autor(es): dc.contributor | Ascari, Soelaine Rodrigues | - |
Autor(es): dc.contributor | Ferronato, Marlene de Lurdes | - |
Autor(es): dc.creator | Sagioratto, Patrick de Souza | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:48:24Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:48:24Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-08-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-08-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-06-21 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34382 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1083581 | - |
Descrição: dc.description | Plant identification is an important task as it provides valuable information about plant characteristics and helps determine the population and distribution of species. This work presents an Artificial Intelligence solution developed for the automatic classification of subspecies of the plant species Acer palmatum based on images. A database containing subspecies of Acer palmatum was created, and supervised learning algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and Convolutional Neural Network (CNN) were used to classify them. The experiments included different scenarios, such as original images, feature extraction, and data augmentation techniques. The results showed that the CNN with transfer learning and data augmentation performed best, standing out as the best model tested regardless of the dataset evaluated. These findings suggest that the use of advanced Machine Learning techniques can be highly effective in classifying subspecies of Acer palmatum, providing a valuable tool for biodiversity monitoring and mapping. | - |
Descrição: dc.description | Identificação de plantas é uma tarefa importante, pois fornece valiosas informações sobre suas características, além de ajudar a determinar a população e distribuição das espécies. Pensando nisto, este trabalho apresenta uma solução de Inteligência Artificial desenvolvida para a classificação automática de subespécies de plantas da espécie Acer palmatum com base em imagens. Foi criada uma base de dados contendo subespécies de Acer palmatum e foram utilizados os algoritmos de aprendizado supervisionado Support Vector Machine (SVM) e Convolutional Neural Network (CNN) para a classificação. Os experimentos realizados incluíram diferentes cenários, como imagens originais, extração de características, e técnicas de data augmentation. Os resultados mostraram que a CNN com transfer learning e data augmentation teve um desempenho superior, destacando-se como o melhor modelo testado, independentemente do conjunto avaliado. Esses resultados indicam que o uso de técnicas avançadas de Aprendizado de Máquina pode ser altamente eficaz na classificação de subespécies de Acer palmatum, proporcionando uma ferramenta valiosa para o monitoramento e mapeamento da biodiversidade. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Pato Branco | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Informática | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia de Computação | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência computacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computational intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Aprendizado de máquina aplicado na classificação de diferentes subespécies de plantas da espécie Acer palmatum | - |
Título: dc.title | Machine learning applied to the classification of different plant subspecies of the species Acer palmatum | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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