Classificação de sinais eletromiográficos do músculo masseter de bovinos baseada em dicionários para reconhecimento de padrões ingestivos
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
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/1/4637 |
Resumo: | Esse trabalho apresenta uma proposta de um novo método de reconhecimento de padrões em sinais de eletromiografia de superfície do músculo masseter de vacas leiteiras para classificação de padrões de ingestão e ruminação, bem como a definição de uma metodologia de segmentação desse sinal. O método, chamado de Aprendizado de Dicionário por Discriminante de Fisher (FDDL), é baseado no treinamento de dicionários específicos à classe, o qual é constituído de uma matriz composta de protótipos de sinais. Os dicionários definem um vetor esparso que codifica o sinal com a finalidade de reconstrução. As informações de erro de reconstrução para cada dicionário são usadas como métricas para classificação, dessa forma dispensando etapas de extração de característica. Resultados em bovinos com 2000 exemplos de mastigação e validação cruzada mostraram uma classificação com desempenho significativamente superior (p < 0,05) em relação aos métodos presentes na literatura, apresentando taxa de acerto média de 90%. O método se demonstrou robusto à presença de ruídos, com ganho na taxa de acerto de 2,45% com adição de ruídos severos (0 dB) no treino e no teste e 14,75% com adição apenas no teste, sendo superior à todos os métodos na faixa de 0-20 dB. A continuação do trabalho deve avaliar a capacidade de implementação do método em tempo-real e expandir a classificação para outros padrões ingestivos, como identificação da altura de pasto. |
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2020-01-14T19:00:36Z2020-01-14T19:00:36Z2019-10-29CAMPOS, Daniel Prado de. Classificação de sinais eletromiográficos do músculo masseter de bovinos baseada em dicionários para reconhecimento de padrões ingestivos. 2019. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4637Esse trabalho apresenta uma proposta de um novo método de reconhecimento de padrões em sinais de eletromiografia de superfície do músculo masseter de vacas leiteiras para classificação de padrões de ingestão e ruminação, bem como a definição de uma metodologia de segmentação desse sinal. O método, chamado de Aprendizado de Dicionário por Discriminante de Fisher (FDDL), é baseado no treinamento de dicionários específicos à classe, o qual é constituído de uma matriz composta de protótipos de sinais. Os dicionários definem um vetor esparso que codifica o sinal com a finalidade de reconstrução. 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A continuação do trabalho deve avaliar a capacidade de implementação do método em tempo-real e expandir a classificação para outros padrões ingestivos, como identificação da altura de pasto.This work presents a proposal for a new pattern recognition method of surface electromyography signals of cows masseter muscle for classification of ingestion and rumination patterns, as well as the definition of a segmentation methodology for this signal. The method, called Fisher Discriminant Dictionary Learning (FDDL), is based on the training of class-specific dictionaries, which is a matrix composed of signal prototypes. Dictionaries define a sparse vector that encodes the signal for the purpose of signal reconstruction. The reconstruction error information from each dictionary is used as a metric for classification, thus eliminating the feature extraction step. Results in cows with 2000 examples of chewing and cross-validation showed a significantly higher performance rating (p < 0.05) in relation to the current methods found in the literature, with an average accuracy of 90 %. The method proved to be robust in the presence of noise, with a performance gain of 2.45% with addition of severe noise (0 dB) in the training and test and 14.75% with addition in the test only, being superior to all methods in the range of 0-20 dB. Further works should evaluate the method’s ability to be implemented for real-time opperation and expand the classification to other ingestive patterns, such as identification of pasture height.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAEngenharia ElétricaProcessamento de sinaisSistemas de reconhecimento de padrõesPecuária - AutomaçãoBovinos - Alimentação e rações - Simulação por computadorNutrição animalAnimais - ProteçãoEletromiografiaEngenharia elétricaSignal processingPattern recognition systemsAnimal culture - AutomationCattle - Feeding and feeds - Computer simulationAnimal nutritionAnimal welfareElectromyographyElectric engineeringClassificação de sinais eletromiográficos do músculo masseter de bovinos baseada em dicionários para reconhecimento de padrões ingestivosDictionary-based classification of electromyographic signals of the masseter muscle of cows to recognize ingestive patternsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisCuritibaAbatti, Paulo Joséhttp://lattes.cnpq.br/2771856898735617Bertotti, Fabio Luizhttps://orcid.org/0000-0002-9402-0824http://lattes.cnpq.br/4739401775990139Britto Jr, Alceu de Souzahttp://lattes.cnpq.br/4251936710939364Lazzaretti, André Eugêniohttp://lattes.cnpq.br/7649611874688878Setti, João Antônio Palmahttp://lattes.cnpq.br/5231547788496074Vale, Marcos Martinez dohttps://orcid.org/0000-0002-3010-6602http://lattes.cnpq.br/5028362636820102https://orcid.org/0000-0001-6233-6077http://lattes.cnpq.br/2260564602839139Campos, Daniel Prado deinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALCT_CPGEI_D_Campos,_Daniel_Prado_de_2019.pdfapplication/pdf17983585http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/4637/1/CT_CPGEI_D_Campos%2c_Daniel_Prado_de_2019.pdfcd9b4532c2d3dd966d9838ef00046860MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/4637/2/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD52TEXTCT_CPGEI_D_Campos,_Daniel_Prado_de_2019.pdf.txtCT_CPGEI_D_Campos,_Daniel_Prado_de_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain221284http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/4637/3/CT_CPGEI_D_Campos%2c_Daniel_Prado_de_2019.pdf.txtf6d97cc79fc822cb70de3dedc592475dMD53THUMBNAILCT_CPGEI_D_Campos,_Daniel_Prado_de_2019.pdf.jpgCT_CPGEI_D_Campos,_Daniel_Prado_de_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1273http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/4637/4/CT_CPGEI_D_Campos%2c_Daniel_Prado_de_2019.pdf.jpgfebde9b28341bbc21d4e79b8479cd52aMD541/46372020-01-15 04:00:46.407oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2020-01-15T06:00:46Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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