Classificação visual de mudas de plantas ornamentais: análise da eficácia de técnicas de seleção de atributos. - Silva, Luiz Otávio Lamardo Alves (2013)
A automação da classificação visual de produtos vem ganhando cada vez mais importância nos processos produtivos agrícolas. Isto posto, uma das principais dificuldades encontradas por produtores de flores e plantas ornamentais é garantir o crescimento homogêneo de suas plantas. Nesse cenário, as mudas utilizadas para gerar as plantas são importantes uma vez que se pode estimar seu potencial de crescimento através de uma inspeção visual. Sendo assim, um sistema de visão computacional pode ser empregado para automatizar essa tarefa. Porém, diferentemente de indústrias tradicionais, a indústria agrícola apresenta grande variabilidade entre os produtos analisados. Técnicas de aprendizado de máquina supervisionado conseguem avaliar um conjunto de atributos referentes ao objeto inspecionado para classificá-lo corretamente, de forma a lidar tanto com a variabilidade dos produtos em inspeção quanto com a incorporação do conhecimento de especialistas pelo sistema. A definição do conjunto de atributos a ser extraído das imagens dos produtos é de extrema importância, pois é ele quem fornece toda a informação utilizada no sistema. Um conjunto com diversos atributos assegura que toda a informação necessária é capturada, porém atributos irrelevantes ou redundantes podem prejudicar o desempenho dos classificadores. Técnicas de seleção de atributos podem ser utilizadas para equilibrar essas necessidades. O objetivo do trabalho foi o de avaliar a eficácia dessas técnicas para a classificação de mudas de violeta. Vinte e seis parâmetros foram extraídos de seiscentas imagens rotuladas em quatro níveis de qualidade. Em seguida, os desempenhos de seis classificadores foram comparados considerando-se um universo de subconjuntos gerados por quatro técnicas de seleção de atributos. Os resultados mostraram que essas técnicas são realmente vantajosas, gerando ganhos de até 8,8% nas taxas de acertos e ao mesmo tempo reduzindo de 26 para 11 o número médio de atributos utilizados. O classificador Logistic Regression associado ao subconjunto gerado pelo Chi-quadrado foi o que apresentou melhor desempenho global, atingindo 80% de acerto. O classificador Random Forest ficou em segundo lugar, porém se mostrou menos sensível a seleção de atributos.