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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Book chapters
  4. Conference papers

Academic literature on the topic 'Classificação de imagens de plâncton'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 17 February 2022

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Journal articles on the topic "Classificação de imagens de plâncton"

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Bernardes, Tiago, Marcos Adami, Antônio Roberto Formaggio, Maurício Alves Moreira, Daniela de Azeredo França, and Maikon Roberth de Novaes. "Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso." Pesquisa Agropecuária Brasileira 46, no. 11 (2011): 1530–37. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-204x2011001100015.

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Abstract:
O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.
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2

Vargas, Rosa, James Thrasher, and James Sargent. "A Classificação Indicativa de Filmes de Popularidade nos Cinemas Brasileiros e sua Implicação para o Tabagismo entre Jovens." Revista Brasileira de Cancerologia 57, no. 3 (2011): 365–77. http://dx.doi.org/10.32635/2176-9745.rbc.2011v57n3.671.

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Abstract:
Introdução: A maioria dos fumantes adultos iniciou o uso do tabaco antes dos 18 anos de idade. A exposição intensa, nos filmes, a imagens de produtos de tabaco e seu consumo contribui para a iniciação de jovens ao tabagismo sendo importante reduzir essa exposição. Objetivo: O presente estudo visa a comparar a classificação indicativa atribuída a filmes de popularidade no Brasil e nos Estados Unidos, assim como refletir sobre a quantidade de imagens de produtos de tabaco e seu consumo, presentes nos filmes estrangeiros classificados para adolescentes. Método: Estudo documental em 412 filmes estrangeiros entre os 100 com maior bilheteria no Brasil e Estados Unidos (2002 a 2009), identificando a classificação indicativa nos dois países e quantidade de exposição a imagens de tabaco. A classificação indicativa nos dois países foi harmonizada em quatro categorias: criança, início da adolescência, final da adolescência e adultos. A quantidade de exposição a imagens produtos de tabaco e consumo nos filmes foi determinada para cada categoria. Resultados: A atribuição de classificação indicativa dos filmes é mais baixa no Brasil. Filmes acessíveis a adolescentes no Brasil têm maior quantidade de imagens de uso de tabaco comparados aos filmes para este grupo nos Estados Unidos. Conclusão: A quantidade de imagens de produtos de tabaco e de consumo é alta em filmes com classificação indicativa para adolescentes no Brasil. Há diferenças de classificação entre os países. A classificação indicativa em filmes considerando esse conteúdo como inadequado poderia diminuir a exposição de adolescentes a essas imagens.
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3

Silva, Paulo Renato Baliza, Arlindo Rodrigues Galvão Filho, Heber Valdo Nogueira, Igor Savioli Flores, and Clarimar José Coelho. "Classificação de Espécies de Pimentas Empregando Análise de Imagens Digitais de Componentes Principais." Revista Arithmós - Revista da Escola de Ciências Exatas e da Computação 1, no. 1 (2019): 18. http://dx.doi.org/10.18224/arithmos.v1i1.6856.

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Abstract:
O objetivo do trabalho é a classificação automática de imagens de pimentas por espécie. A classificação é feita empregando a análise de componentes principais (Principal Component Analysis, PCA) a partir de um conjunto de dados de 345 imagens de pimentas no padrão vermelho, verde e azul (Red, Green, Blue, RGB) obtidas com a câmera JAI AD-080GE. Os resultados obtidos mostram uma acurácia de 72,97% do modelo proposto para classificação das pimentas.
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Resende, Marcos Ribeiro, Liedi Légi Barianni Bernucci, and José Alberto Quintanilha. "Classificação híbrida: pixel a pixel e baseada em objetos para o monitoramento da condição da superfície dos pavimentos rodoviários." Boletim de Ciências Geodésicas 18, no. 3 (2012): 397–420. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702012000300004.

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Abstract:
Monitorar a condição de uso de toda a extensão das rodovias brasileiras é tarefa dispendiosa e demorada. Este trabalho trata de novas técnicas que permitem o levantamento da condição da superfície dos pavimentos rodoviários de forma ágil utilizando imagens hiperespectrais de sensor digital aeroembarcado. Nos últimos anos, um número crescente de imagens de alta resolução espacial tem surgido no mercado mundial com o aparecimento dos novos satélites e sensores aeroembarcados de sensoriamento remoto. Propõe-se uma metodologia para identificação dos pavimentos asfálticos e classificação das principais ocorrências dos defeitos na superfície do pavimento. A primeira etapa da metodologia é a identificação da superfície asfáltica na imagem, utilizando uma classificação híbrida baseada inicialmente em pixel e depois refinada por objetos. A segunda etapa da metodologia é a identificação e classificação das ocorrências dos principais defeitos nos pavimentos flexíveis que são observáveis nas imagens de alta resolução espacial. Esta última etapa faz uso intensivo das novas técnicas de classificação de imagens baseadas em objetos. O resultado final é a geração de índices da condição da superfície do pavimento a partir das imagens que possam ser comparados com os indicadores vigentes da condição da superfície do pavimento já normatizados pelos órgãos competentes no país.
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5

Silva Junior, Carlos A. da, Thiago Frank, and Taíssa C. S. Rodrigues. "Discriminação de áreas de soja por meio de imagens EVI/MODIS e análise baseada em geo-objeto." Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 18, no. 1 (2014): 44–53. http://dx.doi.org/10.1590/s1415-43662014000100007.

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Abstract:
Neste trabalho objetivou-se estimar e mapear áreas plantadas com soja [Glycine max (L.) Merr.] por meio de imagens multitemporais EVI/MODIS e classificação de imagens baseada em geo-objeto. A área de estudo compreendeu o Sul do estado do Maranhão. Para o mapeamento das lavouras de soja foram utilizados o índice de vegetação realçado (EVI) e o índice de valorização das culturas (CEI) para a classificação das imagens do sistema-sensor Terra/MODIS. Para tal cálculo foram utilizadas doze imagens compreendendo entressafra e safra da cultura, conforme calendário agrícola do Estado. Além disto, foi empregada a segmentação utilizando-se parâmetros de escala 250, os algoritmos "classification" e "merge region" e extração de atributos para classificação baseada em geo-objeto. Foram empregados, para avaliar a precisão da classificação, os parâmetros Kappa e Exatidão Global e nas suas resultantes foi aplicado o teste Z; logo, foram estabelecidos, como hipótese nula (H0) a igualdade dos índices e o inverso para suas diferenças (H1), a um nível de 0,05 de significância. Os resultados obtidos indicam que a metodologia proposta se mostrou eficiente para mapeamento da soja, com 0,89 para o parâmetro Kappa.
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Rudorff, Conrado de Moraes, Rodrigo Rizzi, Bernardo Friedrich Theodor Rudorff, Luciana Miura Sugawara, and Carlos Antônio Oliveira Vieira. "Superfícies de resposta espectro-temporal de imagens do sensor MODIS para classificação de área de soja no Estado do Rio Grande do Sul." Ciência Rural 37, no. 1 (2007): 118–25. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-84782007000100019.

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Abstract:
Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul, foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para a classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e também para uma região de latifúndios e outra de minifúndios. O método STRS subestimou em 6,6% a área de soja para toda a região estudada, sendo que a estatística Kappa foi de 0,503. Para as regiões de latifúndios e minifúndios, a área de soja foi superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do método STRS, demonstraram ter potencial para classificar a área de soja, principalmente em regiões de latifúndios. Em regiões de minifúndios, a correta identificação e classificação das áreas de soja mostrou-se pouco eficiente em razão da baixa resolução espacial das imagens MODIS.
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Justino, Rodrigo Cesário, Marcos Roberto Martines, and Fernando Shinji Kawakubo. "Classificação do Uso da Terra e Cobertura Vegetal Utilizando Técnicas de Mineração de Dados." Geography Department University of Sao Paulo 33 (August 23, 2017): 36. http://dx.doi.org/10.11606/rdg.v33i0.122888.

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Abstract:
O objetivo deste estudo é apresentar o mapeamento do uso da Terra e cobertura vegetal utilizando técnicas de mineração de dados. A área teste selecionada corresponde à bacia do Rio São Tomé, localizada na região de Alfenas, sul do estado de Minas Gerais. Para a realização deste estudo, foram utilizadas imagens multiespectrais geradas pelo sensor Linear Imaging Self-Scanner (LISS III) a bordo do satélite Indian Resource Satellite (IRS). A classificação das imagens foi feita utilizando o aplicativo Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA) que possui algoritmos para segmentação de imagens, extração de atributos, seleção de feições e classificação. A análise dos resultados foi feita de maneira visual e quantitativa por meio de uma matriz de confusão. Para a geração desta matriz, 3000 pontos de referência foram coletados de maneira totalmente aleatória. Os resultados desta pesquisa mostraram o grande potencial da técnica de mineração de dados na classificação do uso da Terra e cobertura vegetal. As principais vantagens observadas de sua utilização foram: (1) permitiu incorporar no processo de classificação um grande número de variáveis tanto espectrais, espaciais quanto atributos do relevo; (2) simplificou a interpretação das regras de classificação por meio dos resultados das árvores de decisão; (3) gerou uma classificação consistente.
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8

QUEIROZ, Túlio Barroso, Rita dos Santos SOUSA, Talita BALDIN, et al. "AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DA CLASSIFICAÇÃO DO USO E COBERTURA DA TERRA A PARTIR DE IMAGENS LANDSAT 8 E RAPIDEYE NA REGIÃO CENTRAL DO RIO GRANDE DO SUL." Geosciences = Geociências 36, no. 3 (2017): 569–78. http://dx.doi.org/10.5016/geociencias.v36i3.11910.

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Abstract:
Imagens digitais com diferentes resoluções espaciais podem ser utilizadas para conhecer a dinâmica do uso e cobertura da superfície terrestre. O Planalto Meridional Sul-rio-grandense apresenta diversificada ocupação do solo, assim, imagens obtidas dessa região podem apresentar comportamento espectral diferenciado. Desse modo, este estudo teve como objetivo avaliar a classificação temática do uso e cobertura da terra na região central do Rio Grande do Sul por meio de imagens de média (OLI/Landsat 8) e alta (REIS/RapidEye) resolução espacial. As classes temáticas (CT) foram identificadas e quantificadas com auxílio do software Spring v.5.1.8 e avaliadas pela distribuição de 200 pontos aleatórios com o uso do QGis v.2.10.1. Na área estudada as CT’s mais representativas em ambos os sensores foram agricultura e floresta nativa. As classes menos representativas para o Landsat 8 foram água e solo exposto e para o RapidEye água e floresta plantada. O sistema de classificação resultou em quociente Kappa de 0,59% (bom) e 0,73% (muito bom), para as imagens Landsat 8 e RapidEye, respectivamente. A utilização de ambas as imagens foi satisfatória para a classificação de uso do solo adotada neste estudo, entretanto, as imagens RapidEye são mais adequadas para classificações que necessitam maior detalhamento da área.
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Francisco, Cristiane Nunes, and Cláudia Maria de Almeida. "Interpretação de imagens orbitais por meio de sistema especialista para o mapeamento de cobertura da terra em região montanhosa." Sociedade & Natureza 24, no. 2 (2012): 283–302. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-45132012000200009.

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Abstract:
Mapas de cobertura da terra constituem uma importante fonte de dados para a elaboração de diagnóstico, ordenamento e gestão do território, sendo fundamentais em projetos de zoneamentos, estudos de impactos ambientais, mapeamentos de áreas de riscos, entre outras aplicações. Em geral, são elaborados com base na interpretação de imagens aerotransportadas ou orbitais e/ou na análise de documentos cartográficos, conjugadas a trabalhos de campo. As técnicas tradicionais de classificação de imagens baseiam-se na análise pixel a pixel ou por regiões, enfocando as diferenças espectrais para extração de informações. A abordagem de análise de imagens baseada em objeto (OBIA), embora se utilize de regiões, representa um avanço em relação às classificações tradicionais por regiões, pois pressupõe necessariamente a existência de um modelo de conhecimento (rede semântica) atrelado ao processo de interpretação da cena, que explicita o conhecimento do intérprete, aproximando-se dos processos cognitivos humanos de interpretação. Este artigo tem como objetivo analisar a classificação de cobertura da terra feita a partir de imagens orbitais por meio de OBIA. Foram utilizados atributos estatísticos e texturais extraídos de imagens ALOS/AVNIR fusionadas com imagens ALOS/PRISM e de dados de relevo do banco de dados geomorfométricos TOPODATA. A área de estudo foi o município de Nova Friburgo, situado na região serrana do Rio de Janeiro. Para a validação da classificação, foi utilizado o índice Kappa, que confronta amostras classificadas com a verdade de campo. O valor do Kappa obtido neste trabalho alcançou 0,85, sendo superior aos encontrados em trabalhos similares que utilizam técnicas tradicionais de classificação.
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Silva, Marco Aurélio Oliveira da, and Frederico dos Santos Liporace. "DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE NUVEM E SOMBRA DE NUVEM EM IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO." Boletim de Ciências Geodésicas 22, no. 2 (2016): 369–88. http://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702016000200021.

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Abstract:
Nesse trabalho é apresentada uma metodologia para a detecção automática de nuvem e sombra de nuvem em imagens de sensores que atuam na faixa do visível e do infravermelho próximo. O trabalho visa à detecção em imagens do sensor AWFI que estará a bordo do satélite AMAZONIA-1. O método de detecção de nuvem baseia-se na aplicação de três filtros. Valores de NDVI, WI e HOT, calculados a partir das reflectâncias das bandas espectrais, são usados na detecção. A detecção de sombra de nuvem é feita a partir da integração das máscaras de pixeis escuros e água com a imagem resultante da diferença entre a cena a ser classificada e uma referência da mesma região, idealmente sem nuvens e bem registrada. Na inexistência de imagens AWFI, visto que o satélite se encontra em fase de construção, os testes foram conduzidos com imagens LANDSAT-5 TM. A acurácia média da classificação de nuvem foi de 88.70% e da classificação de sombra de nuvem de 75.03%. A acurácia global da classificação mostrou que mais de 90% dos pixeis das imagens problemáticas selecionadas para o teste foram classificados corretamente como nuvem, não nuvem, sombra e não sombra
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Dissertations / Theses on the topic "Classificação de imagens de plâncton"

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Fernandez, Mariela Atausinchi. "Classificação de imagens de plâncton usando múltiplas segmentações." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29052017-141908/.

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Abstract:
Plâncton são organismos microscópicos que constituem a base da cadeia alimentar de ecossistemas aquáticos. Eles têm importante papel no ciclo do carbono pois são os responsáveis pela absorção do carbono na superfície dos oceanos. Detectar, estimar e monitorar a distribuição das diferentes espécies são atividades importantes para se compreender o papel do plâncton e as consequências decorrentes de alterações em seu ambiente. Parte dos estudos deste tipo é baseada no uso de técnicas de imageamento de volumes de água. Devido à grande quantidade de imagens que são geradas, métodos computacionais para auxiliar no processo de análise das imagens estão sob demanda. Neste trabalho abordamos o problema de identificação da espécie. Adotamos o pipeline convencional que consiste dos passos de detecção de alvo, segmentação (delineação de contorno), extração de características, e classificação. Na primeira parte deste trabalho abordamos o problema de escolha de um algoritmo de segmentação adequado. Uma vez que a avaliação de resultados de segmentação é subjetiva e demorada, propomos um método para avaliar algoritmos de segmentação por meio da avaliação da classificação no final do pipeline. Experimentos com esse método mostraram que algoritmos de segmentação distintos podem ser adequados para a identificação de espécies de classes distintas. Portanto, na segunda parte do trabalho propomos um método de classificação que leva em consideração múltiplas segmentações. Especificamente, múltiplas segmentações são calculadas e classificadores são treinados individualmente para cada segmentação, os quais são então combinados para construir o classificador final. Resultados experimentais mostram que a acurácia obtida com a combinação de classificadores é superior em mais de 2% à acurácia obtida com classificadores usando uma segmentação fixa. Os métodos propostos podem ser úteis para a construção de sistemas de identificação de plâncton que sejam capazes de se ajustar rapidamente às mudanças nas características das imagens.<br>Plankton are microscopic organisms that constitute the basis of the food chain of aquatic ecosystems. They have an important role in the carbon cycle as they are responsible for the absorption of carbon in the ocean surfaces. Detecting, estimating and monitoring the distribution of plankton species are important activities for understanding the role of plankton and the consequences of changes in their environment. Part of these type of studies is based on the analysis of water volumes by means of imaging techniques. Due to the large quantity of generated images, computational methods for helping the process of image analysis are in demand. In this work we address the problem of species identification. We follow the conventional pipeline consisting of target detection, segmentation (contour delineation), feature extraction, and classification steps. In the first part of this work we address the problem of choosing an appropriate segmentation algorithm. Since evaluating segmentation results is a subjective and time consuming task, we propose a method to evaluate segmentation algorithms by evaluating the classification results at the end of the pipeline. Experiments with this method showed that distinct segmentation algorithms might be appropriate for identifying species of distinct classes. Therefore, in the second part of this work we propose a classification method that takes into consideration multiple segmentations. Specifically, multiple segmentations are computed and classifiers are trained individually for each segmentation, which are then combined to build the final classifier. Experimental results show that the accuracy obtained with the combined classifier is superior in more than 2% to the accuracy obtained with classifiers using a fixed segmentation. The proposed methods can be useful to build plankton identification systems that are able to quickly adjust to changes in the characteristics of the images.
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Gomes, Alessandra Colombo Simões. "Desenvolvimento e utilização de um novo sistema submersível de imageamento e visão computacional para o estudo da dinâmica de partículas e organismos planctônicos na Enseada do Flamengo, Ubatuba (SP)." Universidade de São Paulo, 2018. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/21/21134/tde-12022019-160230/.

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Abstract:
Neste trabalho foi desenvolvida uma instrumentação óptica in-line para filmagem de partículas in situ, utilizando a técnica de sombreamento, acompanhada de softwares para processamento das imagens. As novas ferramentas foram implementadas e foi conduzido um estudo de caso para a avaliação da dinâmica de partículas e suas forçantes ambientais em uma região costeira de Ubatuba. O sistema com 4 sensores acoplados, adquiriu dados oceanográficos e de imagens a cada 40 minutos, no período entre 20 de fevereiro e 7 de junho de 2017. Dados metereológicos adicionais foram obtidos para análises correlativas. Testes com os softwares de visão computacional estabeleceram o uso dos filtros de tamanho entre 500 e 16300 pixels e contraste maior que 50% para segmentação das Regiões de Interesse (ROIs). Os testes também indicaram a melhor performance do algoritmo de segmentação ModeValue e de uma base de treinamento composta por 9 classes com 300 organismos cada para a classificação automática. Devido à baixa acurácia obtida na etapa de classificação automática de imagens desconhecidas de organismos (27%), os objetos foram analisados nesse estudo como partículas, divididos de acordo com o tamanho de seu eixo maior em três ranges (&#60;385 &#956;m; 385-620 &#956;m; &#62;620&#956;m). A análise das partículas, por questões estatísticas, considerou o maior intervalo de amostragens contínuas da série, de 5 de abril a 7 de maio de 2017. Primeiramente a série de cada variável foi decomposta em componentes harmônicas, com base na análise de Fourier, visando detectar padrões recorrentes e, em seguida, as variáveis com picos de densidade espectral mais expressivos em frequências da ordem de uma semana e de um dia foram comparadas por meio da coerência quadrada. As partículas menores, do range 1, foram as que melhor representaram a abundância total e os maiores valores de coerência foram entre as variáveis com período característico de um dia. A instrumentação implementada e testada ao longo de cerca de 3 meses possibilitou a aquisição de imagens de qualidade e de resultados iniciais úteis para o aprimoramento do sistema, visando instalações futuras de longo prazo em ambientes costeiros.<br>In this work, in-line optical optical instrumentation was developed for in situ particle filming, using the shadowgraphic technique, accompanied by image processing software. The new tools were implemented and a case study was carried out to evaluate the dynamics of particles and their environmental forcing in a coastal region of Ubatuba. The system, with 4 coupled environmental sensors, acquired oceanographic and image data every 40 minutes, between February 20 and June 7, 2017. Aditional meteorological data were obtained for correlative analyzes. Tests with the implemented computer vision software have stablished the use of size filters between 500 and 16300 pixels and contrast level greater than 50% for the segmentation of Regions of Interest (ROIs). The test also indicated the best performance of the Mode Value segmentation algorithm and of a training set composed by 9 classes with 300 organisms each for automatic classification. Due to the low global accuracy obtained in the automatic classification stage of unknown images of organisms (27%), the objects were analyzed in this study as particle, divided according to the size of their major axis in three ranges (&#60;385 &#956;m; 385 - 620 &#956;m; &#62;620&#956;m). Particle analysis, for statistical reasons, considered the largest continuous sampling range of the series, from April 5 to May 7, 2017. First, the series of each variables decomposed into harmonic components, based on Fourier analysis, aiming to detect recurrent patterns, and then the variables with more expressive spectral density peaks at frequencies of the order of one week and one day were compared by means of square coherence. The smaller particles of range 1 were the ones that best represented the total abundance, and the highest values of coherence were among the variables with characteristic period of one day. The instrumentation implemented and tested over about 3 months allowed the acquisition og high-quality images and the initial results were useful for improving the system, aiming at future long-term deployments in coastal environments.
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Costa, André Fonseca. "Classificação de pedestres em imagens degradadas." Universidade Federal de Pernambuco, 2013. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11505.

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Abstract:
Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-09T14:45:09Z No. of bitstreams: 2 dissertacao Andre Costa.pdf: 10722387 bytes, checksum: bff242b1a21e34e27f228538f8f5d6b1 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2015-03-09T14:45:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 dissertacao Andre Costa.pdf: 10722387 bytes, checksum: bff242b1a21e34e27f228538f8f5d6b1 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-11-25<br>Capes<br>Um detector de pedestres básico geralmente possui dois componentes principais: um que seleciona regiões da imagem que possivelmente contêm um pedestre (gerador de candidatos) e outro que classifica estas regiões em grupos de pedestres e não-pedestres (classificador). Estes classificadores normalmente baseiam-se em extratores de características, que são transformações que alteram a intensidade ou cor original dos pixels de uma imagem em uma nova representação, para ressaltar algum tipo de conhecimento sobre o conteúdo da imagem. Quando o ambiente é não-controlado, fatores externos podem influenciar negativamente no desempenho do classificador. Baixa resolução, ruído, desfoque e oclusão são alguns efeitos que podem ser gerados por estes fatores, degradando a qualidade das imagens obtidas e, consequentemente, das características extraídas. Esta dissertação propõe-se a avaliar como extratores de características comportam-se nesse tipo de ambiente. Estes cinco tipos de degradação foram simulados nas bases de imagem usadas nos experimentos: INRIA Person e Caltech Pedestrian. Como estamos interessados apenas na etapa de classificação, as imagens foram transformadas em janelas de tamanho fixo na etapa de pré-processamento. Os experimentos usam uma combinação de extratores de características (HOG, LBP, CSS, LGIP e LTP) e modelos de aprendizagem (AdaBoost e SVM linear) para formar classificadores. Os classificadores foram treinados com as imagens intactas e testados com imagens em diversos níveis de degradação. O HOG (42%) e LTP (54%) foram superiores aos demais em aproximadamente metade dos pontos de teste na INRIA Person e Caltech Pedestrian, respectivamente. Foi confirmada a queda de desempenho do LBP quando exposto a ruído, mostrando que o LGIP e o LTP amenizam isso. Também observou-se que o CSS é robusto a ruído, mas gera características fracas no geral. Por fim, notou-se que classificadores que combinam mais de um extrator de características foram superiores aos individuais em boa parte dos pontos de teste. Combinando-se todos os extratores, tem-se um classificador superior em 95,8% das situações ao criado somente com o melhor extrator no geral (HOG, na base da INRIA, e LTP, na base da Caltech).
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Oliveira, Hermeson Nobrega Barros de. "Segmentação e classificação de imagens LANDSAT TM." reponame:Repositório Institucional da UFPR, 2010. http://hdl.handle.net/1884/24745.

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Cogo, Sandra Eliza Vielmo. "Feições de textura para classificação de imagens." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 1994. http://hdl.handle.net/10183/6337.

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Abstract:
Presentemente, os métodos utilizados no processo classificação de imagens, em sua grande maioria, fazem uso exclusivamente dos atributos espectrais. Nesta pesquisa,são introduzidos os atributos espaciais, em particular a textura, no processo de classificação de imagens digitais. As informações de textura são quantificadas pelo método das matrizes de co-ocorrência, proposto por Haralick, e organizadas em um formato similar ao utilizado nas bandas espectrais, gerando desta forma canais de textura. Com a implementação deste atributo em adição aos espectrais, obtêm-se um acréscimo na exatidão obtida no processo de classificação de imagens.
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Balduino, Luiz Wanderley Nagata. "Classificação de patologias em imagens médicas do sangue." Universidade Federal do Amazonas, 2006. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/2942.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luiz Wanderley Nagata Balduino.pdf: 5703039 bytes, checksum: c8415ccb6f3d173592fe222f1118e05d (MD5) Previous issue date: 2006-11-09<br>Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas<br>In the present work it is shown the proposal and the development of extraction of images, as well as some improvements proposed in other segmentation techniques and classification, with objective of recognizing pathology in medical images of the blood. The automatic identification of those diseases makes possible the most necessary diagnosis and with larger speed. The approach of the present work follows the stages of segmentation of the images, extraction of the visual characteristics and the classification of the pathology. In the segmentation stage the separation technique is applied by color for obtaining of the red blood cells borders, of the leukocytes and of the platelets. The extraction is the stage where the cells are separate from the image, this extraction is accomplished through proposed procedures and developed for this aim at. Finally, the classification is executed through similarities among the images of the leucócitos, using statistical techniques among spatiograms. The results were shown promising as the viability of the application of the methodology in support systems to the diagnosis for images, due to simplicity of the application of the same ones as well as of the obtained results.<br>No presente trabalho mostra-se a proposta e o desenvolvimento de extração de imagens, bem como algumas melhorias propostas em outras técnicas de segmentação e classificação, com objetivo de reconhecer hematopatologias em imagens médicas do sangue. A identificação automática dessas doenças viabiliza o diagnóstico mais preciso e com maior rapidez. A abordagem do presente trabalho segue as etapas de segmentação das imagens, extração das características visuais e a classificação da patologia. Na etapa de segmentação é aplicada a técnica de separação por cor para obtenção das bordas de hemácias, dos leucócitos e das plaquetas. A extração é a etapa onde as células são separadas da imagem, esta extração é realizada através de procedimentos propostos e desenvolvidos para este objetivo. Por fim, a classificação é executada por meio de similaridades entre as imagens dos leucócitos, usando técnicas estatísticas entre spatiograms. Os resultados mostraram-se promissores quanto a viabilidade da aplicação da metodologia em sistemas de apoio ao diagnóstico por imagens, devido a simplicidade da aplicação das mesmas bem como dos resultados obtidos.
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Villaça, Daniel Drummond. "Classificação de imagens SAR utilizando a resposta polarimétrica." Instituto Tecnológico de Aeronáutica, 2008. http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=748.

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Abstract:
Com a tendência do desenvolvimento de radares de abertura sintética (SAR) com capacidade polarimétrica, faz-se necessária a geração de algoritmos de processamento de imagens específicos e adequados para aproveitar todo o potencial do sensor. As técnicas de processamento de imagens SAR polarimétricas, baseadas em cálculos estatísticos e modelos eletromagnéticos, são relativamente recentes e muito promissoras, não só pelo estabelecimento dos chamados parâmetros polarimétricos, tais como: entropia, anisotropia e ângulos alfa e beta, como também pela possibilidade do cálculo da resposta polarimétrica de alvos presentes nas imagens. O trabalho realizado estudou os princípios da polarimétrica SAR que envolvem a matriz de espalhamento, o vetor espalhamento e a sua matriz coerência, o cálculo dos parâmetros polarimétricos, a representação de uma onda elipticamente polarizada pelo vetor de Stokes e o cálculo da resposta polarimétrica principal e cruzada de um alvo. Analisa-se, comparativamente, o desempenho da resposta polarimétrica e de uma variação da matriz de Müller na classificação de alvos em uma imagem SAR. Para o teste do desempenho da resposta polarimétrica na classificação de imagens, utilizou-se uma imagem SAR polarimétrica do sensor aerotransportado ESAR, na banda L, do Instituto de Microondas e Radar, do Centro Alemão de Pesquisa Aeroespacial (DLR).
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Andreola, Rafaela. "Support Vector Machines na classificação de imagens hiperespectrais." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2009. http://hdl.handle.net/10183/17894.

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Abstract:
É de conhecimento geral que, em alguns casos, as classes são espectralmente muito similares e que não é possível separá-las usando dados convencionais em baixa dimensionalidade. Entretanto, estas classes podem ser separáveis com um alto grau de acurácia em espaço de alta dimensão. Por outro lado, classificação de dados em alta dimensionalidade pode se tornar um problema para classificadores paramétricos, como o Máxima Verossimilhança Gaussiana (MVG). Um grande número de variáveis que caracteriza as imagens hiperespectrais resulta em um grande número de parâmetros a serem estimados e, geralmente, tem-se um número limitado de amostras de treinamento disponíveis. Essa condição causa o fenômeno de Hughes que consiste na gradual degradação da acurácia com o aumento da dimensionalidade dos dados. Neste contexto, desperta o interesse a utilização de classificadores não-paramétricos, como é o caso de Support Vector Machines (SVM). Nesta dissertação é analisado o desempenho do classificador SVM quando aplicado a imagens hiperespectrais de sensoriamento remoto. Inicialmente os conceitos teóricos referentes à SVM são revisados e discutidos. Em seguida, uma série de experimentos usando dados AVIRIS são realizados usando diferentes configurações para o classificador. Os dados cobrem uma área de teste da Purdue University e apresenta classes de culturas agrícolas espectralmente muito similares. A acurácia produzida na classificação por diferentes kernels são investigadas em função da dimensionalidade dos dados e comparadas com as obtidas com o classificador MVG. Como SVM é aplicado a um par de classes por vez, desenvolveu-se um classificador multi-estágio estruturado em forma de árvore binária para lidar como problema multi-classe. Em cada nó, a seleção do par de classes mais separáveis é feita pelo critério distância de Bhattacharyya. Tais classes darão origem aos nós descendentes e serão responsáveis por definir a função de decisão SVM. Repete-se este procedimento em todos os nós da árvore, até que reste apenas uma classe por nó, nos chamados nós terminais. Os softwares necessários foram desenvolvidos em ambiente MATLAB e são apresentados na dissertação. Os resultados obtidos nos experimentos permitem concluir que SVM é uma abordagem alternativa válida e eficaz para classificação de imagens hiperespectrais de sensoriamento remoto.<br>This dissertation deals with the application of Support Vector Machines (SVM) to the classification of remote sensing high-dimensional image data. It is well known that in many cases classes that are spectrally very similar and thus not separable when using the more conventional low-dimensional data, can nevertheless be separated with an high degree of accuracy in high dimensional spaces. Classification of high-dimensional image data can, however, become a challenging problem for parametric classifiers such as the well-known Gaussian Maximum Likelihood. A large number of variables produce an also large number of parameters to be estimated from a generally limited number of training samples. This condition causes the Hughes phenomenon which consists in a gradual degradation of the accuracy as the data dimensionality increases beyond a certain value. Non-parametric classifiers present the advantage of being less sensitive to this dimensionality problem. SVM has been receiving a great deal of attention from the international community as an efficient classifier. In this dissertation it is analyzed the performance of SVM when applied to remote sensing hyper-spectral image data. Initially the more theoretical concepts related to SVM are reviewed and discussed. Next, a series of experiments using AVIRIS image data are performed, using different configurations for the classifier. The data covers a test area established by Purdue University and presents a number of classes (agricultural fields) which are spectrally very similar to each other. The classification accuracy produced by different kernels is investigated as a function of the data dimensionality and compared with the one yielded by the well-known Gaussian Maximum Likelihood classifier. As SVM apply to a pair of classes at a time, a multi-stage classifier structured as a binary tree was developed to deal with the multi-class problem. The tree classifier is initially defined by selecting at each node the most separable pair of classes by using the Bhattacharyya distance as a criterion. These two classes will then be used to define the two descending nodes and the corresponding SVM decision function. This operation is performed at every node across the tree, until the terminal nodes are reached. The required software was developed in MATLAB environment and is also presented in this dissertation.
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Costa, Daniel dos Anjos. "Classificação de rugas cutâneas periorbitais em imagens digitais." Escola Politécnica /Instituto de Matemática, 2016. http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/22925.

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Abstract:
Submitted by Marcio Filho (marcio.kleber@ufba.br) on 2017-06-02T13:11:49Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_DANIEL_DOS_ANJOS_COSTA.pdf: 1856526 bytes, checksum: c55b33748e8c1921c173c2e5de5beed5 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-08T11:05:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_DANIEL_DOS_ANJOS_COSTA.pdf: 1856526 bytes, checksum: c55b33748e8c1921c173c2e5de5beed5 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2017-06-08T11:05:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_DANIEL_DOS_ANJOS_COSTA.pdf: 1856526 bytes, checksum: c55b33748e8c1921c173c2e5de5beed5 (MD5)<br>Esse trabalho surgiu da dificuldade apresentada por médicos dermatologistas em estabelecer um critério objetivo para o acompanhamento da evolução dos tratamentos dermatológicos antienvelhecimento, em especial o de redução de rugas periorbitais, pois elas são um dos principais indicadores visíveis de envelhecimento. Esses tratamentos requerem que o dermatologista faça um bom diagnóstico da avaliação da intensidade das rugas, de forma a estabelecer qual o melhor conjunto de medidas para cada caso clínico. Diversos trabalhos na literatura apresentam métodos para essa finalidade, alguns são precisos e trabalhosos como o da construção de moldes negativos de silicone do relevo das rugas, outros são simples e subjetivos como a comparação do caso clínico do paciente com fotografias de escalas de enrugamento validadas clinicamente. A falta de ferramentas simples e objetivas não apenas dificulta o tratamento, como também dificulta a comunicação médico-paciente, quando é necessário que o médico informe objetivamente os efeitos do tratamento ao paciente. Diante dos problemas apontados, estabeleceu-se como objetivo desse trabalho desenvolver uma ferramenta que reduza a subjetividade na avaliação de imagens de rugas periorbitais, sem, no entanto, aumentar os custos e dificultar o procedimento de diagnóstico. Para isso, foi desenvolvido um sistema computacional baseado num classificador de rugas periorbitais, capaz de categorizar o estado atual das rugas a partir de uma imagem digital obtida por uma câmera sem requisitos especiais. O sistema localiza as rugas nas imagens da região do canto do olho e classifica o grau de enrugamento do paciente na fotografia, segundo a escala de rugas de Fitzpatrick e Goldman. Os resultados apontam que o método desenvolvido obteve um desempenho de 89.6%, introduz pouca ou nenhuma interferência na rotina de consultórios dermatológicos, e auxilia na diminuição da subjetividade da classificação de rugas periorbitais.
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PIRES, Glauber Magalhães. "Redes Neurais Probabilísticas para Classificação de Imagens Binárias." Universidade Federal de Pernambuco, 2009. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1873.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009<br>Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico<br>Este trabalho propõe uma nova abordagem para classificação de objetos em imagens binárias de duas dimensões usando descritores de curvatura, descritores de momento e uma rede neural artificial. O modelo proposto classifica objetos utilizando uma rede neural supervisionada e, através do uso de uma distribuição de probabilidade, associa um coeficiente de certeza para cada classificação. Foram utilizados os descritores de imagens conhecidos por Momento de Hu e o Curvature Scale Space para prover uma representação invariante às transformações das imagens, enquanto que o modelo neural proposto utiliza a correlação máxima entre as representações dos objetos para efetuar a classificação e uma distribuição de probabilidade para calcular o coeficiente de certeza da classificação de cada imagem. A avaliação da robustez baseou-se na medida da precisão da classificação para imagens rotacionadas, escaladas e com transformações não-lineares que formam um conjunto de imagens padrão, usado pelo grupo MPEG na criação da norma MPEG-7, demonstrando assim a aplicabilidade do método
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Book chapters on the topic "Classificação de imagens de plâncton"

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Watanabe, William Tsutomu, I. L. S. Tersariol, and M. A. S. Bissaco. "Quantificação Automática de Tonalidades em Imagens de Imunohistoquímica e Classificação de Tumores." In IV Latin American Congress on Biomedical Engineering 2007, Bioengineering Solutions for Latin America Health. Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74471-9_67.

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Silva, Sara Conceição de Sousa Araújo, and Glauco Vitor Pedrosa. "CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MÉDICAS EM MODALIDADES USANDO VISÃO COMPUTACIONAL." In Sistemas de Informação e Aplicações Computacionais. Atena Editora, 2020. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.1702018082.

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Messias, Cassiano Gustavo, and Joaquim Ernesto Bernardes Ayer. "Classificação de imagens digitais LANDSAT 8 no software ENVI: material teórico-prático." In Os Desafios da Geografia Física na Fronteira do Conhecimento. INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS - UNICAMP, 2017. http://dx.doi.org/10.20396/sbgfa.v1i2017.2597.

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Xavier, Albert da Costa, João Ricardo Sato, Gilson Antônio Giraldi, Paulo Sérgio Rodrigues, and Carlos Eduardo Thomaz. "Classificação e Extração de Características Discriminantes de Imagens 2D de Ultrassonografia Mamária." In Avanços em Visão Computacional. Omnipax Editora Ltda, 2012. http://dx.doi.org/10.7436/2012.avc.4.

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Spanhol, Fabio Alexandre, Jefferson Gustavo Martins, Henrique Frederico Trentini, and Gabriel Fernando Ferrazoli. "CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS HISTOPATOLÓGICAS DE CÂNCER DE MAMA USANDO PEQUENAS SUBIMAGENS SELECIONADAS." In Inteligência computacional: Coletânea de estudos de casos. Atena Editora, 2021. http://dx.doi.org/10.22533/at.ed.9232105215.

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Fernandes, Michel Pereira, João Ricardo Sato, Geraldo Busatto Filho, and Carlos Eduardo Thomaz. "Classificação Estatística e Predição da Doença de Alzheimer por meio de Imagens Médicas do Encéfalo Humano." In Avanços em Visão Computacional. Omnipax Editora Ltda, 2012. http://dx.doi.org/10.7436/2012.avc.1.

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Oyama, Pedro Ivo de Castro, Lúcio André de Castro Jorge, Evandro Luis Linhari Rodrigues, and Carlos Cesar Gomes. "Sistema para Classificação Automática de Café em Grãos por Cor e Forma Através de Imagens Digitais." In Avanços em Visão Computacional. Omnipax Editora Ltda, 2012. http://dx.doi.org/10.7436/2012.avc.7.

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Santos, Teresa, Sérgio Freire, José António Tenedório, and Ana Fonseca. "Classificação de imagens de satélite de alta resolução com introdução de dados lidar: aplicação à cidade de Lisboa." In Trunfos de uma Geografia Activa: desenvolvimento local, ambiente, ordenamento e tecnologia. Imprensa da Universidade de Coimbra, 2011. http://dx.doi.org/10.14195/978-989-26-0244-8_82.

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Oliveira, Vinícius Martins de, Silvana Terezinha Facerolli, Sandro Roberto Fernandes, and Ricardo Santos. "APLICAÇÃO DE UMA REDE NEURAL ARTIFICIAL PARA CLASSIFICAÇÃO DE NÓDULOS A PARTIR DE DESCRITORES DE IMAGENS EXTRAÍDOS DE MAMOGRAFIAS DIGITAIS." In Engenharia Biomédica: uma abordagem holística. Editora Conhecimento Livre, 2020. http://dx.doi.org/10.37423/201103168.

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Conference papers on the topic "Classificação de imagens de plâncton"

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Kal-El Basílio Brito, Edson Guedes da Costa, Antonio Barbosa de Oliveira Neto, Bruno Albuquerque Dias, and Tarso Vilela Ferreira. "Classificação Automática de Isoladores Poliméricos Baseada em Imagens Ultravioletas." In VI Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos. Grupo de Pesquisa Otimização e Supervisão de Sistemas Elétricos Industriais – OSSEI, 2015. http://dx.doi.org/10.20906/cps/sbse2016-0366.

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Assis, Débora Ferreira, Paulo César Cortez, and Pedro Motta. "Métodos de Classificação de Glaucoma em Imagens do Disco Óptico." In Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. ABRICOM, 2020. http://dx.doi.org/10.21528/cbic2019-95.

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Araújo, Marcus, Rita Lima, and Renata Souza. "Uso de imagens termográficas para classificação de anormalidades de mama." In ncipais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2015. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2015.10369.

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Abstract:
Estudos recentes envolvem o uso da termografia como uma técnica de triagem para o câncer de mama, especialmente nos casos em que a mamografia é limitada. O objetivo deste trabalho é avaliar a utilização de imagens termográficas para classificar anomalias mamárias (maligno, benigno e cisto) a fim de detectar o câncer de mama. No primeiro passo, a imagem termográfica é obtida e processada. Em seguida quatro variáveis são obtidas com base nos intervalos de temperaturas obtidos do termograma, determinando os dados de entrada para o processo de classificação. Três classificadores clássicos foram avaliados. Por fim, obteve-se 16% de taxa de erro de classificação, 85,7% de sensibilidade e 86,5% de especificidade para o câncer.
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Martins, Lucimara, Mario Júnior, and Adriane Serapião. "Classificação de imagens de ideogramas Kuzushiji com Redes Neurais Convolucionais." In Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2019. http://dx.doi.org/10.5753/eniac.2019.9293.

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Abstract:
Este artigo avalia algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação de um conjunto de imagens de ideogramas japoneses, em estilo cursivo Kuzushiji. Atualmente tal estilo está em desuso no Japão mas foi amplamente utilizado por séculos em manuscritos. Por isso há um desafio para construir um modelo que transcreva automaticamente os antigos ideogramas Kuzushij para o hiragana a fim de recuperar documentos históricos. Este artigo propõe uma contribuição para a identificação de tais ideogramas Kuzushiji em seus diferentes estilos cursivos, usando Redes Neurais Convolucionais. Os resultados foram comparados com um trabalho de base e com outros algoritmos de classificação de Aprendizado de Máquina, obtendo resultados melhores que o trabalho de base.
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Dias, Lucas, Péricles Miranda, André Nascimento, et al. "Extração de Meta-Características de Conjuntos de Dados de Imagens para Seleção de Redes Neurais Convolucionais." In Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/eniac.2020.12113.

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Abstract:
As Redes Neurais Convolucionais (RNCs) são a principal solução para a tarefa de classificação de imagens em diferentes aplicações. No entanto, a seleção da RNC mais adequada e de seus parâmetros para uma determinada base de imagens geralmente é realizada por tentativa e erro, o que pode levar muito tempo e custo computacional. Este artigo propõe o método Dataset2Vec e emprega o método de Meta-Aprendizado (MtA) para selecionar arquiteturas de RNCs para classificação de imagens. O Dataset2Vec adota uma rede neural profunda para extrair características de bases de imagens, incorporando-as em um único vetor. Para avaliar a solução proposta, adotou-se a seleção entre seis algoritmos da RNC para 45 bases de imagens de classificação binária. Os resultados mostraram que o MtA usando o Dataset2Vec superou os diferentes métodos baseline em todas as medidas de desempenho avaliadas, indicando que a proposta foi capaz de extrair recursos representativos dos conjuntos de dados de imagens para seleção de RNCs.
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Souza, Rodrigo Gomes de, and Wellington Pinheiro dos Santos. "Coprocessador Fuzzy Para Classificação De Imagens Multiespectrais Otimizado Por Programação Evolucionária." In 10. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. SBIC, 2016. http://dx.doi.org/10.21528/cbic2011-15.3.

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Pereira Costa, Felipe, Selmo Eduardo Rodrigues Júnior, and Luís Miguel Magalhães Torres. "Metodologia Baseada em Assinatura Espectral Normalizada para Classificação Evolutiva de Imagens." In ANAIS DO 14º SIMPóSIO BRASILEIRO DE AUTOMAçãO INTELIGENTE. Galoa, 2019. http://dx.doi.org/10.17648/sbai-2019-111593.

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Filho, Francisco, Brena Lima, Maria Couto, and Iális Júnior. "Análise de Imagens Termográficas para a Classificação de Alterações nas Mamas." In XXXVI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais. Sociedade Brasileira de Telecomunicações, 2018. http://dx.doi.org/10.14209/sbrt.2018.336.

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Mallmann, Jackson, Altair Santin, Alceu Britto, and Roger Santos. "Mitigando os Efeitos de GAN em Classificação de Imagens com CNN." In Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais. Sociedade Brasileira de Computação, 2019. http://dx.doi.org/10.5753/sbseg.2019.13978.

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Abstract:
A CNN (Convolutional Neural Network) tem sido frequentemente usada para solução de problemas, gerando um modelo que pode prever a classe da imagem. Neste trabalho, a ausência de integridade na CNN é verificada usando uma GAN (Generative Adversarial Network). Para isso, modelamos um classificador de autenticidade baseado no algoritmo NB (Naive Bayes). Quando os modelos NB e CNN propostos trabalham juntos, 88,88% de acerto foram alcançados. Em 89,88% dos casos as imagens fakes foram identificadas e descartadas. No caso específico da CNN, obteve-se uma precisão de 85,06% com uma confiança de 95%.
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Do Espírito Santo, Juliana, and Jorge De Oliveira Filho. "Classificação e Contagem de Bovinos em Imagens Aéreas utilizando Visão Computacional e Aprendizagem de Máquina." In Escola Regional de Computação Ceará, Maranhão, Piauí. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/ercemapi.2020.11481.

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Abstract:
Este artigo expõe um método que faz uso da visão computacional e da aprendizagem de máquina para possibilitar a detecção, classificação e contagem de bovinos brancos em imagens aéreas obtidas através de um drone. Foram utilizadas a linguagem de programação Python e as bibliotecas OpenCV (Open Source Computer Vision) para o pré-processamento e segmentação das imagens e scikit-learn para a classificação com regressão logística. O método foi testado em imagens divididas entre os períodos seco e chuvoso para auxiliar nas etapas de pré-processamento e segmentação e obteve eficiência de 95,2% na detecção e acurácia de 90,1% na classificação de bovinos brancos.
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