Uma abordagem comparativa de algoritmos de aprendizado supervisionado para classificação dos cultivares da planta Paullinia cupana.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SOUSA, A. de L.
Data de Publicação: 2017
Outros Autores: SALAME, M. F. A.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1093528
Resumo: O guaranazeiro (Paullinia cupana) vem sendo estudado pela Embrapa Amazonia Ocidental desde o final da década de 70, resultando no desenvolvimento e disponibilizac¸ao de 19 cultivares resistentes as principais pragas e doenças. Contudo, a distinção dentre esses espécimes ainda é restrita a procedimentos manuais e técnicos, sujeitos à falha humana. Dessa forma, buscou-se identificar os melhores métodos de aprendizado supervisionado para o contexto de classificação desses cultivares a partir de imagens de suas folhas. Das técnicas utilizadas como Árvores de Decisao, Maquinas de Vetores de Suporte e Redes Neurais Convolucionais, essa última obteve melhor performance alcançando 89,6% de acurácia.
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