Proposta de bag-of-visual-words por meio de redes complexas

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Lima, Geovana Veloso Loureiro de
• Orientador(a): Bugatti, Pedro Henrique
• Banca de defesa: Bugatti, Pedro Henrique, Saito, Priscila Tiemi Maeda, Lopes, Fabrício Martins, Kaster, Daniel dos Santos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Cornelio Procopio
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Tetrazolio; Soja; Visão por computador; Tetrazolium; Soybean; Computer vision
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3243

O uso de sementes vigorosas é primordial para o sucesso da lavoura. Dentre as técnicas de análise de sementes que objetivam identificar o vigor do lote das sementes, o teste tetrazólio se destaca pelo número de informações fornecidas. Porém, o teste tetrazólio tem o resultado fortemente atrelado ao empirismo dos analistas de sementes. O presente trabalho objetiva o desenvolvimento de uma metodologia de avaliação automática por meio de imagens do vigor da sementes de soja submetidas ao teste tetrazólio, que sirva de contraprova para o analista de sementes, a fim de aumentar a confiabilidade e acelerar os resultados. Foi utilizado o método Bag-of-Visual-Words e realizado experimentos com diferentes detectores e descritores da literatura a fim de encontrar o pipeline que apresentasse o melhor custo-benefício na categorização do vigor de sementes, sendo obtido 78.95% de acurárica média como melhor resultado. Neste trabalho também foi proposto a utilização de Redes Complexas na etapa de descrição do método Bag-of-Visual-Words. A metodologia proposta utilizando apenas um limiar na etapa de análise de subgrafos apresentou resultados melhores que utilizando todos os limiares, além de apresentar maior custo-benefício do que alguns métodos de descrição em Bag-of-Visual-Words populares na literatura. Tais resultados identificam o conjunto de detectores e descritores do método Bag-of-Visual-Words que apresentam maior acurácia e melhor custo-benefício para a análise do vigor das sementes submetidas ao teste tetrazólio, além da proposta da fusão dos métodos Bag-of-Visual-Words e Redes Complexas e da utilização de apenas um limiar na descrição de imagens utilizando Redes Complexas.