Proposta de bag-of-visual-words por meio de redes complexas

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorBugatti, Pedro Henrique-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/2177467029991118-
Autor(es): dc.contributorBugatti, Pedro Henrique-
Autor(es): dc.contributorSaito, Priscila Tiemi Maeda-
Autor(es): dc.contributorLopes, Fabrício Martins-
Autor(es): dc.contributorKaster, Daniel dos Santos-
Autor(es): dc.creatorLima, Geovana Veloso Loureiro de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T21:34:03Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T21:34:03Z-
Data de envio: dc.date.issued2018-06-19-
Data de envio: dc.date.issued2018-06-19-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3243-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/655537-
Descrição: dc.descriptionThe use of vigorous seeds is paramount to the success of the crop. Among the techniques of seed analysis that aim to identify seed batch vigor, the tetrazolium test stands out for the number of information provided. However, the tetrazolium test has the result strongly tied to the empiricism of the seed analysts. The present work aims to develop a methodology of automatic evaluation by means of images of the vigor of the soybean seeds submitted to the tetrazolium test, which serves as a check for the seed analyst, in order to increase the reliability and accelerate the results. It was used the Bag-of-Visual-Words method and conducted experiments with different detectors and descriptors of the literature in order to find the pipeline that presented the best cost-benefit in the categorization of seed vigor, obtaining 78.95% of average accuracy as the best result. In the present work it was also proposed the use of Complex Networks in the description stage of the Bag-of-Visual-Words method. The methodology proposed using only one threshold in the subgraph analysis step presented better results than all the thresholds, in addition to being more cost-effective than some methods of description in Bag-of-Visual- Words popular in the literature. These results identify the set of detectors and descriptors of the Bag-of-Visual-Words method that are more accurate and cost-effective for the vigor analysis of the seeds submitted to the tetrazolium test, besides the proposed merger of the Bag-of- Visual-Words and Complex Network.-
Descrição: dc.descriptionO uso de sementes vigorosas é primordial para o sucesso da lavoura. Dentre as técnicas de análise de sementes que objetivam identificar o vigor do lote das sementes, o teste tetrazólio se destaca pelo número de informações fornecidas. Porém, o teste tetrazólio tem o resultado fortemente atrelado ao empirismo dos analistas de sementes. O presente trabalho objetiva o desenvolvimento de uma metodologia de avaliação automática por meio de imagens do vigor da sementes de soja submetidas ao teste tetrazólio, que sirva de contraprova para o analista de sementes, a fim de aumentar a confiabilidade e acelerar os resultados. Foi utilizado o método Bag-of-Visual-Words e realizado experimentos com diferentes detectores e descritores da literatura a fim de encontrar o pipeline que apresentasse o melhor custo-benefício na categorização do vigor de sementes, sendo obtido 78.95% de acurárica média como melhor resultado. Neste trabalho também foi proposto a utilização de Redes Complexas na etapa de descrição do método Bag-of-Visual-Words. A metodologia proposta utilizando apenas um limiar na etapa de análise de subgrafos apresentou resultados melhores que utilizando todos os limiares, além de apresentar maior custo-benefício do que alguns métodos de descrição em Bag-of-Visual-Words populares na literatura. Tais resultados identificam o conjunto de detectores e descritores do método Bag-of-Visual-Words que apresentam maior acurácia e melhor custo-benefício para a análise do vigor das sementes submetidas ao teste tetrazólio, além da proposta da fusão dos métodos Bag-of-Visual-Words e Redes Complexas e da utilização de apenas um limiar na descrição de imagens utilizando Redes Complexas.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCornelio Procopio-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Informática-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectTetrazolio-
Palavras-chave: dc.subjectSoja-
Palavras-chave: dc.subjectVisão por computador-
Palavras-chave: dc.subjectTetrazolium-
Palavras-chave: dc.subjectSoybean-
Palavras-chave: dc.subjectComputer vision-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA-
Palavras-chave: dc.subjectCiência da Computação-
Título: dc.titleProposta de bag-of-visual-words por meio de redes complexas-
Título: dc.titleA bag-of-visual-words approach through complex networks-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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