Análise do padrão cinemático da marcha em equinos por meio de redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Andre Gustavo Pereira de Andrade
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/VETD-7VSQ79
• topic: Algoritmo multi-objetivo; Classificação racial; Redes neurais (Computação); Cavalo marchador; Zootecnia; Cavalo Passos, andamentos, etc; Locomoção animal

No experimento que compõe o capítulo II, avaliaram-se 39 equinos adultos (29 machos e 10 fêmeas), campeões ou reservados campeões de andamento em exposições nacionais das raças Campolina, Mangalarga, Mangalarga Marchador e Pampa, cujas imagens digitalizadas de oito ângulos dos membros foram utilizadas para caracterizar o padrão do andamento dessas raças e para comparar os algoritmos multi-objetivo (MOBJ) e back-propagation (BP) em um sistema de Redes Neurais Artificiais aplicadas para identificação racial. O padrão de movimento de cada animal foi identificado em ciclo de três passadas e, como informação de entrada para as Redes Neurais Artificiais, foi utilizada a variável delta, calculada como a diferença entre os valores máximo e mínimo de cada ângulo. As imagens foram obtidas por câmera comfrequência de aquisição de 200 Hz, conectada a um computador e digitalizadas por meio do aplicativo Simi Motion 3D, versão 7.2. As rotinas, implementadas em ambiente Matlab 7.0, foram executadas 100 vezes para possibilitar o desempenho médio de classificação. A acurácia média de identificação das raças foi de 98,4 % para o MOBJ e de 93,0% para o BP. Na validação cruzada, o desempenho do MOBJ foi de 95,1%, melhor do que o do BP (84,1%). O algoritmo MOBJ mostrou-se melhor em relação ao método padrão (BP), tanto na capacidade de generalização, quanto nas estatísticas acurácia, sensibilidade e especificidade para a identificação do padrão racial, porque o MOBJ minimiza tanto o erro quanto a norma dos pesos, e o BP minimiza apenas o erro quadrático médio. No experimento que compõe o capítulo III, utilizaram-se 36 equinos adultos (26 machos e 10 fêmeas) da raça Mangalarga, participantes da exposição nacional da raça, para investigar a aplicabilidade de Redes Neurais Artificiais no estudo do comprimento da passada. Foram utilizadas como variáveis de entrada 28 medidas lineares e as imagens digitalizadas de oito ângulos dos membros para caracterizar o padrão do andamento e comparar os algoritmos multi-objetivo (MOBJ) e mult-objetivoLASSO (MOBJ-LASSO), em um sistema de Redes Neurais Artificiais. O padrão do movimento de cada animal foi identificado em ciclo de três passadas e, como informação de entrada para as Redes Neurais Artificiais, foi utilizada a variável angular delta e as 28 medidas lineares. A acurácia média de identificação do comprimento de passada foi de 98,3% para o MOBJ e de 97,2% para o MOBJ-LASSO. Na validação cruzada, o desempenho do MOBJ foi de 96,0%, semelhante ao MOBJ-LASSO (96,5%). O algoritmo MOBJ-LASSO por eliminar entradas e realizar seleção automática de parâmetros da rede mostrou-se melhor em relação ao algoritmo MOBJ, tornando-o uma ferramenta mais efetiva de identificação das características mais informativas para as redes neurais. Assim, das 36 informações utilizadas na entrada da rede (8 ângulos e 28 medidas lineares), o MOBJ-LASSO selecionou os ângulos do carpo, o jarrete e o comprimento da canela posterior como variáveis cinemáticas que melhor definem o comprimento da passada.