Um estudo de descritores e classificadores para reconhecimento de bagas de café.
RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos baseados na utilização de diferentes descritores e classificadores foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 3.393 imagens de café e não-café anteriormente criada e rotulada manualmente. Testes quantitativos demonstraram a identificação de bagas com 93% de precisão e 77% de cobertura utilizando descritores HoG adicionados a mediana dos componentes de cor do formato La*b*, aliados ao classificador Gradient Boosting. Esses resultados melhoram o método anteriormente proposto por Santos (2015), e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em metodologias de agricultura de precisão, monitoramento e predição de safra.
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| Main Authors: | , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
| Language: | pt_BR por |
| Published: |
2016-11-04
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| Subjects: | Aprendizado de máquina, Reconhecimento de imagens, Image recognition, Coffee production, Learning machine., Cafeicultura, Image analysis, Artificial intelligence., |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1055882 |
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