| Identificação de Espécies de Animais do Pantanal usando Imagens Térmicas e Redes Neurais Convolucionais |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/09/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Mauro dos Santos de Arruda
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| Banca |
- Bruno Brandoli Machado
- Hemerson Pistori
- Wesley Nunes Goncalves
- Willian Paraguassu Amorim
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| Resumo |
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| Download |
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| Agrupamento hierárquico e semissupervisionado de eventos |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
27/09/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Ronaldo de Oliveira Florence
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Edson Takashi Matsubara
- Marcos Aurelio Domingues
- Rafael Geraldeli Rossi
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| Resumo |
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| Uma Ferramenta de Visualização Multiescala de Documentos na Web |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
14/09/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Afonso Paiva Neto
- Douglas Cedrim Oliveira
- Edson Takashi Matsubara
- Paulo Aristarco Pagliosa
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| Resumo |
A análise visual de coleções de documentos é um importante recurso para descoberta de conhecimento. Um mecanismo utilizado por vários sistemas é a combinação de metáforas visuais distintas para permitir a visualização de informações em vários níveis exploratórios. MIST (\textit{Multiscale Information and Summaries of Texts}) é uma técnica de sumarização e visualização exploratória de coleções de documentos que emprega metáforas que evidenciam a relevância e similaridade de cada documento em relação aos demais documentos de uma base de dados. Neste trabalho, foi desenvolvida uma nova ferramenta para plataforma Web chamada Web-MIST, inpirada em MIST. Web-MIST permite realizar interativamente a análise de coleções contendo dezenas de milhares de documentos classificados de acordo com a similaridade e faixas de relevância. A ferramenta usa metáforas visuais tais como o discos com raios variados para representar instâncias de dados mais relevantes no espaço visual, nuvens de palavras para sumários de conteúdos de documentos, e projeção multidimensional para agrupamento de documentos similares no espaço visual, bem como técnicas de mapeamento de densidade para exibir regiões da visualização com maior concentração de documentos considerados menos relevantes. A ferramenta permite a realização de consultas por termos, autor, data, entre outras. O projeto foi desenvolvido para plataforma Web, podendo ser utilizada em qualquer dispositivo com um navegador Web conectado a Internet. |
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| Engenharia reversa de redes de regulação gênica por meio de modelos gráficos probabilísticos |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
18/05/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Carlos Henrique Aguena Higa
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Mariana Caravanti de Souza
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| Banca |
- Augusto Cesar de Aquino Ribas
- Carlos Henrique Aguena Higa
- Francisco Eloi Soares de Araujo
- Leonardo Rippel Salgado
- Marco Aurelio Stefanes
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| Resumo |
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| Download |
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| Abordagem de Apoio ao Reúso de Requisitos em Linhas de Processos de Negócio |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/05/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
- Debora Maria Barroso Paiva
- Marcelo Fantinato
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Resumo |
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| Seleção de Instância em Espaço Métrico de Word Embeddings |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
27/03/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Eliton Luiz Scardin Perin
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Edson Takashi Matsubara
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Ricardo Marcondes Marcacini
- Solange Oliveira Rezende
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| Resumo |
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| Download |
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| Classificação Transdutiva de Eventos usando Redes Heterogêneas |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
27/03/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Diego Furtado Silva
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Resumo |
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| Soluções Paralelas para o Problema da Seleção de Segmentos |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/02/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bianca de Almeida Dantas
- Marco Aurelio Stefanes
- Nahri Balesdent Moreano
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| Resumo |
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| Avaliação de Aceleradores em GPU e FPGA a partir de Programas OpenMP |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
09/02/2018 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Paulo Eduardo Suriano Tiene
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Liana Dessandre Duenha Garanhani
- Nahri Balesdent Moreano
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| Resumo |
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| Aprendizado de métricas de distância por meio de restrições em nível de cluster |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
22/12/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Yuri Karan Benevides Tomas
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Resumo |
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| Agrupamento Multivisão de Eventos para Construção de Websensors |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
22/12/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Marcondes Marcacini
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- João Domingos Ferreira Mundim
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
- Solange Oliveira Rezende
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| Resumo |
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| Subsídios para Apoiar a Evolução da Descrição de Arquiteturas de Referência |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Debora Maria Barroso Paiva
- Elisa Yumi Nakagawa
- Maria Istela Cagnin Machado
- Rosana Terezinha Vaccare Braga
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| Resumo |
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| Download |
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| Informações Espaciais no Histograma de Palavras Visuais usando Grafos |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Jonatan Patrick Margarido Oruê
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Dionisio Machado Leite Filho
- Jonathan de Andrade Silva
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
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| Reconhecimento de Doenças da Cultura da Soja usando Vetores Localmente Agregados e Atribuições Leves |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
04/08/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Rillian Diello Lucas Pires
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| Banca |
- Anderson Vicoso de Araujo
- Denilson de Oliveira Guilherme
- Hemerson Pistori
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
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| Download |
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| O Problema da Seleção de Segmentos Específicos: algoritmos e aplicações |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
31/07/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Francisco Eloi Soares de Araujo
- Leonardo Rippel Salgado
- Nahri Balesdent Moreano
- Said Sadique Adi
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| Resumo |
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| Download |
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| Utilização de Técnicas de Integração de Software para Aplicações Web no Contexto de Ferramentas de Acessibilidade |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
29/06/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Andre Cavalcante Hora
- Debora Maria Barroso Paiva
- Maria Istela Cagnin Machado
- Tiago Guerreiro
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| Resumo |
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| BovChewing - Ferramenta de segmentação e classificação de comportamento bovino por meio de bioacústica e aprendizado de máquina |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/04/2017 |
| Área |
LÓGICAS E SEMÂNTICA DE PROGRAMAS |
| Orientador(es) |
- Claudio Leonardo Lucchesi
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Claudio Leonardo Lucchesi
- Edson Takashi Matsubara
- Fabiana Villa Alves
- Jonathan de Andrade Silva
- Julio Kuhn da Trindade
- Marcelo Henriques de Carvalho
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| Resumo |
O uso de métodos da bioacústica para análises comportamentais têm se desenvolvido com intensidade nos últimos anos, por se tratar de métodos não invasivos buscando uma melhora no monitoramento de precisão de rebanhos. Entretanto, a análise desses dados geralmente requer especialistas e muito tempo tornando-se assim uma tarefa geralmente difícil, tendo a necessidade de construir maneiras de automatizar a fase da análise dos dados.
Existem trabalhos que focam na automatizac~ao da análise dos dados com resultados satisfatórios, mas utilizam de base dados com gravitações feitas em condições controladas e poucos classificam eventos de ruminação. Essa dissertação propõe o BovChewing, uma ferramenta capaz de detectar e classificar eventos ingestivos, baseados em métodos semisupervisionado para a detecção e supervisionado para a classificação, realizando assim a análise dos dados. Experimentos mostraram resultados que a ferramenta é sufi ciente e satisfatória para com a tarefa obtendo uma acurácia de 63% na tarefa de segmentação e 91% na tarefa de classificação. Trabalhos futuros apontam para a melhora do segmentador, integrac~ao com outras ferramentas de análises de comportamentos bovinos e processamento dos dados na nuvem como uma forma de construir um sistema completo. |
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| Inferência de Redes de Regulação Gênica usando Computação Paralela Híbrida |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
19/04/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Carlos Henrique Aguena Higa
- Francisco Eloi Soares de Araujo
- Luiz Carlos da Silva Rozante
- Marco Aurelio Stefanes
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| Resumo |
A inferência é o processo de esclarecer as relações formadas entre produtos gênicos/proteínas por meio de um modelo matemático. Conceitualmente este é um problema mal-posto, uma vez que a partir de uma amostra de
dados de expressão gênica é possível inferir diversas redes consistentes com essa amostra. Dependendo do algoritmo, o processo de inferência pode levar horas e até dias devido ao tamanho da rede e complexidade do algoritmo. O algoritmo sequencial de inferência utilizado neste trabalho baseia-se no paradigma de crescimento da semente e possui dois passos: passo de crescimento da semente e passo de inferência. Neste trabalho, desenvolvemos três versões paralelas desse algoritmo de inferência com as seguintes abordagens: cluster e CPUs, GPU/CUDA e híbrida. Essas versões apresentam custos aceitáveissendo comparadas com o algoritmo sequencial.
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| Redes Neurais Convolucionais Profundas na Detecção de Plantas Daninhas em Cultura de Soja |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
16/03/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Alessandro dos Santos Ferreira
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| Banca |
- Eraldo Luis Rezende Fernandes
- Hemerson Pistori
- Marcelo Theophilo Folhes
- Marco Hiroshi Naka
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| Resumo |
Ervas daninhas são plantas indesejadas que crescem em culturas agrícolas, como as de soja, competindo por diversos fatores como luz e água e causando prejuízos às lavouras. O objetivo deste trabalho foi utilizar Redes
Neurais Convolucionais para realizar a detecção de ervas daninhas em imagens de lavouras de soja e classificar essas ervas daninhas entre gramíneas e folhas largas, visando direcionar o herbicida específico ao tipo de erva daninha detectado. Para esse objetivo foi realizada uma plantação de soja em Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil e com o uso do drone Phantom DJI 3 Professional foi capturado um grande número de imagens da
cultura. Com essas fotografias foi construído um banco de imagens contendo mais de quinze mil imagens do solo, soja e ervas daninhas de folhas largas e gramíneas. As Redes Neurais Convolucionais utilizadas representam uma arquitetura de Aprendizado Profundo que vêm alcançando notável destaque no reconhecimento de imagens. Para o treinamento da Rede Neural foi utilizada a arquitetura CaffeNet, disponível no software Caffe, que consiste de uma replicação da conhecida rede AlexNet, que venceu a competição ImageNet LSRVC de 2012. Foi implementado também um software, Pynovisão, que através do uso do segmentador SLIC Superpixel, ajudou na construção de um banco de imagens robusto e na classificação das imagens utilizando o modelo treinado pelo software Caffe. Para comparar os resultados da Rede Neural Convolucional, foram utilizados os algoritmos Máquina de Vetores de Suporte, AdaBoost e Florestas Aleatórias em conjunto com uma coleção de extratores de atributos de forma, cor e textura. Como resultado, utilizando as Redes Neurais Convolucionais, este trabalho obteve precisão acima de 98% na detecção de ervas daninhas de folhas largas e gramíneas em relação ao solo e a soja, com média de precisão entre todas as imagens superior a 99%. |
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| Exploração do Espaço de Projetos de Sistemas Multiprocessadores Guiado por Dark Silicon |
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| Curso |
Mestrado em Ciência da Computação |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
03/03/2017 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Ribeiro dos Santos
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Ana Caroline dos Santos Silva
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| Banca |
- Edson Takashi Matsubara
- Liana Dessandre Duenha Garanhani
- Ricardo Ribeiro dos Santos
- Sarita Mazzini Bruschi
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| Resumo |
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