Caracterização de bioimagens

• Autor(a) principal: Colonhezi, Thiago Pereira
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28313
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO; Classificação; Imagens como recursos de informação; Recuperação da informação; Classification; Pictures as information resources; Information retrieval

Com os avanços tecnológicos nas mais diversas áreas do conhecimento, principalmente na aquisição de imagens e vídeos, a necessidade em indexar e recuperar esses conteúdos em meio a um conjunto enorme de arquivos passou a ganhar destaques na comunidade acadêmica/científica. A recuperação da imagem baseada em seu conteúdo é uma estratégia que diminui a limitação em criar tags ou rótulos do conteúdo e baseia-se na extração de característica da imagem ou fonte de entrada. No mundo biológico temos grandes necessidades de pesquisa e desenvolvimento relacionado à recuperação de imagens. Entre estas necessidades destacam-se no Brasil, e em diversas partes do mundo, a necessidade de catalogar a flora de forma que o conhecimento a respeito de cada espécie seja acessível de várias formas e locais, auxiliando pesquisadores, agrônomos e biólogos. Portanto este trabalho teve como objetivo: desenvolver um software de código livre capaz de extrair características de imagens com ênfase em textura utilizando os descritores de Haralick e Histograma de Variação Quantificada; apresentar uma análise de diferentes formas de classificação para auxiliar na recuperação de folhas de várias espécies; e analisar o impacto de métodos de seleção de atributos, para reduzir o custo computacional na faze de aprendizagem e classificação. Os resultados obtidos mostram que as características selecionadas podem ser utilizada para a anotação, pois em vários classificadores foi possível obter resultados superiores a 70%. E como resultado final, foi desenvolvido um software, jImageFeature, de código livre que pode ser acessado no google code disponível em <http://code.google-.com/p/jimagefeature/ >.