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Automated bee species identification through wing images

Felipe Leno da Silva Anna Helena Reali Costa 1960-

2015

Localização: EPBC - Esc. Politécnica-Bib Central    (FD-6512 versão corr. ) e outros locais(Acessar)

  • Título:
    Automated bee species identification through wing images
  • Autor: Felipe Leno da Silva
  • Anna Helena Reali Costa 1960-
  • Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; VISÃO COMPUTACIONAL; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Notas Locais: Programa Engenhartia Elétrica
  • Descrição: Diversas pesquisas focam no estudo e conservação das abelhas, em grande parte por sua importância para a agricultura. Entretanto, a identificação de espécies de abelhas vem sendo um impedimento para a condução de novas pesquisas, já que demanda tempo e um conhecimento muito especializado. Apesar de existirem diversos métodos para realizar esta tarefa, muitos deles são excessivamente custosos, restringindo sua aplicabilidade. Por serem facilmente acessíveis, as asas das abelhas vêm sendo amplamente utilizadas para a extração de características, já que é possível aplicar técnicas morfométricas utilizando apenas uma foto da asa. Como a medição manual de diversas características é tediosa e propensa a erros, sistemas foram desenvolvidos com este propósito. Entretanto, os sistemas ainda possuem limitações e não há um estudo voltado às técnicas de classificação que podem ser utilizadas para este fim. Esta pesquisa visa avaliar as técnicas de extração de características e classificação de modo a determinar o conjunto de técnicas mais apropriado para a discriminação de espécies de abelhas. Nesta pesquisa foi demonstrado que o uso de uma conjunção de características morfométricas e fotométricas obtêm melhores resultados que o uso de somente características morfométricas. Também foram analisados os melhores algoritmos de classificação tanto usando somente características morfométricas, quanto usando uma conjunção de características morfométricas e fotométricas, os quais são, respectivamente, o Naïve Bayes e o classificador Logístico. Os Resultados desta pesquisa podem guiar o desenvolvimento de novos sistemas para identificação de espécies de abelha, objetivando auxiliar pesquisas conduzidas por biólogos.
  • Data de criação/publicação: 2015
  • Formato: 82 p.
  • Idioma: Inglês
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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