Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2013 |
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/1/28315 |
Resumo: | Hoje em dia, existe um grande volume de dados digitais, dentre eles arquivos multimídias (por exemplo imagens), os quais são gerados diariamente em diversas áreas. A importância deste tema levou a um novo paradigma conhecido como eScience. Neste cenário, o domínio da imagem biológica (bioimagens) emerge como uma área de pesquisa importante, dado o grande impacto que ele pode levar em soluções reais e a vidas das pessoas. Por outro lado, a lidar com esses dados massivos é necessário integrar ao mesmo ambiente não só várias técnicas que envolvem processamento de imagem, descrição e classificação, mas também os métodos de seleção de recurso. Assim, neste trabalho propõe-se um novo framework capaz de juntar essas técnicas em único e eficiente pipeline, a fim de caracterizar bioimagens. Experimentos, realizados com o conjunto de dados ImageCLEF. mostraram que o framework proposto apresentou resultados notáveis, atingindo até 89,7% de precisão em relação a classificação de espécies de plantas, que é uma tarefa altamente relevante e não-trivial. |
id |
UTFPR-12_5872ad8a2d6f6f9fd5b5ad07185589fa |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/28315 |
network_acronym_str |
UTFPR-12 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
repository_id_str |
|
spelling |
2022-05-09T22:26:03Z2022-05-09T22:26:03Z2013BRILHADOR, Anderson. Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2013.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28315Hoje em dia, existe um grande volume de dados digitais, dentre eles arquivos multimídias (por exemplo imagens), os quais são gerados diariamente em diversas áreas. A importância deste tema levou a um novo paradigma conhecido como eScience. Neste cenário, o domínio da imagem biológica (bioimagens) emerge como uma área de pesquisa importante, dado o grande impacto que ele pode levar em soluções reais e a vidas das pessoas. Por outro lado, a lidar com esses dados massivos é necessário integrar ao mesmo ambiente não só várias técnicas que envolvem processamento de imagem, descrição e classificação, mas também os métodos de seleção de recurso. Assim, neste trabalho propõe-se um novo framework capaz de juntar essas técnicas em único e eficiente pipeline, a fim de caracterizar bioimagens. Experimentos, realizados com o conjunto de dados ImageCLEF. mostraram que o framework proposto apresentou resultados notáveis, atingindo até 89,7% de precisão em relação a classificação de espécies de plantas, que é uma tarefa altamente relevante e não-trivial.Nowadays, there is a large volume of digital data, including multimedia files (e.g. images) which are generated daily in several areas. The importance of this subject has led to a new paradigm known as eScience. In this scenario, the biological image domain emerges as an important research area given the great impact that it can leads in real solutions and people's lives. On the other hand, to cope with this massive data it is necessary to integrate into the same environment not only several techniques involving image processing, description and classification, but also feature selection methods. Hence, in the present paper we propose a new framework capable to join these techniques in a single and efficient pipeline, in order to characterize biological images. Experiments, performed with the ImageCLEF dataset, have shown that the proposed framework presented notable results, reaching up to 89,7% of accuracy regarding the plant species classification, which is a highly relevant and non-trivial task.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCornelio ProcopioTecnologia em Análise e Desenvolvimento de SistemasUTFPRBrasilCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOProcessamento de imagensClassificaçãoSistemas de reconhecimento de padrõesImage processingClassificationPattern recognition systemsCombinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCornélio ProcópioLopes, FabrÍcio MartinsBugatti, Pedro HenriqueLopes, Fabrício MartinsSilva, Adriano Rivolli daBugatti, Pedro HenriqueBrilhador, Andersoninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28315/2/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD52ORIGINALCP_COADS_2013_1_01.pdfCP_COADS_2013_1_01.pdfapplication/pdf2892433http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28315/1/CP_COADS_2013_1_01.pdf55e2f8607852ef4754be594aa665499eMD51TEXTCP_COADS_2013_1_01.pdf.txtCP_COADS_2013_1_01.pdf.txtExtracted texttext/plain131085http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28315/3/CP_COADS_2013_1_01.pdf.txt5757f489f5747ffb72e8c8b3f7ad8afcMD53THUMBNAILCP_COADS_2013_1_01.pdf.jpgCP_COADS_2013_1_01.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1330http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28315/4/CP_COADS_2013_1_01.pdf.jpg24e8ee7a30fb50c359a74fda4c925a84MD541/283152022-05-10 03:07:31.805oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2022-05-10T06:07:31Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF |
title |
Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF |
spellingShingle |
Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF Brilhador, Anderson CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO Processamento de imagens Classificação Sistemas de reconhecimento de padrões Image processing Classification Pattern recognition systems |
title_short |
Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF |
title_full |
Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF |
title_fullStr |
Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF |
title_full_unstemmed |
Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF |
title_sort |
Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF |
author |
Brilhador, Anderson |
author_facet |
Brilhador, Anderson |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Lopes, FabrÍcio Martins |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Bugatti, Pedro Henrique |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Lopes, Fabrício Martins |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Silva, Adriano Rivolli da |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
Bugatti, Pedro Henrique |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Brilhador, Anderson |
contributor_str_mv |
Lopes, FabrÍcio Martins Bugatti, Pedro Henrique Lopes, Fabrício Martins Silva, Adriano Rivolli da Bugatti, Pedro Henrique |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
topic |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO Processamento de imagens Classificação Sistemas de reconhecimento de padrões Image processing Classification Pattern recognition systems |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Processamento de imagens Classificação Sistemas de reconhecimento de padrões Image processing Classification Pattern recognition systems |
description |
Hoje em dia, existe um grande volume de dados digitais, dentre eles arquivos multimídias (por exemplo imagens), os quais são gerados diariamente em diversas áreas. A importância deste tema levou a um novo paradigma conhecido como eScience. Neste cenário, o domínio da imagem biológica (bioimagens) emerge como uma área de pesquisa importante, dado o grande impacto que ele pode levar em soluções reais e a vidas das pessoas. Por outro lado, a lidar com esses dados massivos é necessário integrar ao mesmo ambiente não só várias técnicas que envolvem processamento de imagem, descrição e classificação, mas também os métodos de seleção de recurso. Assim, neste trabalho propõe-se um novo framework capaz de juntar essas técnicas em único e eficiente pipeline, a fim de caracterizar bioimagens. Experimentos, realizados com o conjunto de dados ImageCLEF. mostraram que o framework proposto apresentou resultados notáveis, atingindo até 89,7% de precisão em relação a classificação de espécies de plantas, que é uma tarefa altamente relevante e não-trivial. |
publishDate |
2013 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2013 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2022-05-09T22:26:03Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2022-05-09T22:26:03Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
BRILHADOR, Anderson. Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2013. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28315 |
identifier_str_mv |
BRILHADOR, Anderson. Combinando descritores de forma e textura para classificação de bioimagens: um estudo de caso aplicado à base de imagens ImageCLEF. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2013. |
url |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28315 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UTFPR |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) instacron:UTFPR |
instname_str |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
instacron_str |
UTFPR |
institution |
UTFPR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
collection |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28315/2/license.txt http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28315/1/CP_COADS_2013_1_01.pdf http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28315/3/CP_COADS_2013_1_01.pdf.txt http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/28315/4/CP_COADS_2013_1_01.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
b9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95b 55e2f8607852ef4754be594aa665499e 5757f489f5747ffb72e8c8b3f7ad8afc 24e8ee7a30fb50c359a74fda4c925a84 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1805923033788973056 |