Título:	Um estudo de descritores e classificadores para reconhecimento de bagas de café.
Autoria:	STRINGHINI, P. H. F. SANTOS, T. T.
Afiliação:	PEDRO HENRIQUE FERREIRA STRINGHINI, Unicamp, Bolsista CNPq (PIBIC); THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Ano de publicação:	2016
Referência:	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA 10., 2016, Campinas. Anais... Campinas: Embrapa Monitoramento por Satélite, 2016.
Páginas:	p. 1-9.
Conteúdo:	RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos baseados na utilização de diferentes descritores e classificadores foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 3.393 imagens de café e não-café anteriormente criada e rotulada manualmente. Testes quantitativos demonstraram a identificação de bagas com 93% de precisão e 77% de cobertura utilizando descritores HoG adicionados a mediana dos componentes de cor do formato La*b*, aliados ao classificador Gradient Boosting. Esses resultados melhoram o método anteriormente proposto por Santos (2015), e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em metodologias de agricultura de precisão, monitoramento e predição de safra.
Thesagro:	Cafeicultura
NAL Thesaurus:	Image analysis Artificial intelligence
Palavras-chave:	Aprendizado de máquina Reconhecimento de imagens Image recognition Coffee production Machine learning
ISBN:	978-85-7029-135-6
Notas:	CIIC 2016. Nº 16605.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)