Classificação automática de espécies de abelhas utilizando rede neural convolucional com técnicas de aumento de dados e transferência de aprendizado

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Assunção, Danilo Souza de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aumento de dados; CNN; Convolutional Neural Networks; Data augmentation; Digital image recognition; Morfologia das asas; Recognition of bee species; Reconhecimento de espécies; Reconhecimento de espécies de abelhas; Reconhecimento por imagens digitais; Redes Neurais Convolucionais; Species recognition; Transfer learning; Transferência de aprendizado; Wing morphology
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-19122022-132426/

O processo de classificação de espécies de abelhas é uma atividade importante para a preservação das abelhas, pois possibilita o estabelecimento de estratégias mais precisas de conservação ao obter informações detalhadas de uma determinada espécie numa localidade específica. A realização automática da análise estatística da morfologia das abelhas se convém devido às despesas necessárias nos processos de identificação manual, e, para esta análise morfológica, o conjunto de características extraídos a partir das asas têm se mostrado uma eficiente maneira para a identificação das espécies utilizando métodos estatísticos ou computacionais. O aprendizado profundo tem sido amplamente aplicado em atividades relacionadas à visão computacional. Diferente dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina, o modelo de aprendizado profundo pode aprender características automaticamente a partir de uma grande quantidade de instâncias de dados, e não requer a assistência de um especialista no domínio para a extração destas características. No aprendizado profundo, as Redes Neurais Convolucionais (CNN) são bem conhecidas por seu sucesso em muitas tarefas de visão computacional. Neste trabalho foi desenvolvido um método utilizando CNN para classificação de espécies de abelhas através da morfologia de suas asas através do auxílio de técnicas de aumento de dados e transferência de aprendizado. A solução desenvolvida atingiu resultados superiores a 97% para acurácia e medida F.