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dc.creatorMassucatto, Jean Daniel Prestes
dc.date.accessioned2020-11-18T14:01:25Z-
dc.date.available2020-11-18T14:01:25Z-
dc.date.issued2018-07-05
dc.identifier.citationMASSUCATTO, Jean Daniel Prestes. Aplicação de conceitos de redes neurais convolucionais na classificação de imagens de folhas. 2018. 68 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14595-
dc.description.abstractThis work proposes an algorithm to solve one of the problems faced by taxonomists, the classification of leaves, a process that is done manually and takes a lot of time to accomplish, where the success rate depends simply on the professional capacity of the taxonomist. With the advance of technology and the emergence of deep learning, the convolutional neural networks were the focus of large studies in the area of image classification. Nowadays several researchers dedicate their time in developing algorithms for classification of foliar images based on the intrinsic concepts of convolutional neural networks. The developed neural network in this work was trained and tested on an image dataset available by the PlantCLEF project in the year 2016 among others.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectBotânica - Classificaçãopt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectBotany - Classificationpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.titleAplicação de conceitos de redes neurais convolucionais na classificação de imagens de folhaspt_BR
dc.title.alternativeApplication of concepts of Convolutional Neural Networks in classification of leavespt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho propõe um algoritmo para solucionar um dos problemas enfrentados por taxonomistas, a classificação de folhas, um processo que até então é feito manualmente e emprega muito tempo para sua realização, no qual a taxa de sucesso depende simplesmente da capacidade profissional do taxonomista. Com o avanço da tecnologia e surgimento do aprendizado profundo ou deep learning, as redes neurais convolucionais foram foco de grandes estudos na área de classificação de imagens. Atualmente, diversos pesquisadores dedicam seu tempo em desenvolver algoritmos para classificação de imagens foliares baseados nos conceitos intrínsecos as redes neurais convolucionais. A rede neural desenvolvida neste trabalho foi treinada e testada com um banco de imagens disponível pelo projeto PlantCLEF no ano de 2016 entre outros.pt_BR
dc.degree.localPato Brancopt_BR
dc.publisher.localPato Brancopt_BR
dc.contributor.advisor1Casanova, Dalcimar
dc.contributor.referee1Casanova, Dalcimar
dc.contributor.referee2Pola, Ives Renê Venturini
dc.contributor.referee3Cavalcanti, Pablo Gautério
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Informáticapt_BR
dc.publisher.programEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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