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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Cavalcanti, Pablo Gautério | - |
Autor(es): dc.contributor | Casanova, Dalcimar | - |
Autor(es): dc.contributor | Pola, Ives Rene Venturini | - |
Autor(es): dc.contributor | Cavalcanti, Pablo Gautério | - |
Autor(es): dc.creator | Fernandes, André Luís Trigo | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-08-04T20:16:17Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-08-04T20:16:17Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-08-10 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28134 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/705814 | - |
Descrição: dc.description | The ocean has been studied for many years, aiming to better understand this environment, observe and analyze its characteristics. However, these studies demand a lot of observation for researchers, as both the data acquisition and its interpretation can be quite laborious. Seeking to facilitate and improve the accuracy of the analysis, this work proposes the development of a system for the acquisition, segmentation, classification and subsequent analysis of data obtained from the coastal zone. Starting from segmentation via the mean shift algorithm, characteristics of each region are extracted by first-order statistical descriptors, and these are classified with K-nearest neighbors. Finally, the classification results are shown through temporal visualizations. | - |
Descrição: dc.description | O oceano tem sido estudado por muitos anos, visando conhecer melhor este ambiente, observar e analisar suas características. Porém, estes estudos demandam muito tempo de observação por parte dos pesquisadores, pois tanto a aquisição dos dados quanto sua interpretação pode ser bastante trabalhosa. Buscando facilitar e melhorar a precisão da análise, neste trabalho foi proposto o desenvolvimento de um sistema de aquisição, segmentação, classificação e posterior análise dos dados obtidos da zona costeira. Partindo da segmentação via algoritmo mean shift, são extraídas características de cada região por descritores estatísticos de primeira ordem, e estes são classificados com K-vizinhos mais próximos. Por fim, os resultados de classificação são demonstrados através de gráficos temporais. | - |
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 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mapeamento digital | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência computacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Image processing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Digital mapping | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computational intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Sistema de análise de imagens de zona costeira | - |
Título: dc.title | Coastal zone image analysis system | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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