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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Padilha, Adriano Sanick-
dc.creatorRosin, Juliana Isabel de Freitas-
dc.date2019-
dc.date.accessioned2020-02-03T15:19:52Z-
dc.date.available2019-
dc.date.available2020-02-03T15:19:52Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttps://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/3366-
dc.description.abstractThis paper proposes to use computer vision to classify corn grains. Due to the subjectivity that the manual method imposes, using computer vision techniques and machine learning can help to reduce the errors caused by the subjectivity of the classifier. The proposed work presents a prototype acquisition with lighting control, the creation of an image bank, an exploratory analysis on the characteristics of corn grains and tests of 3 data sets in 3 known machine learning models, KNN, Random Forest and SVM, reaching an accuracy of 83% to classify three maize grain classes.pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho propõe utilizar visão computacional para classificar grãos de milho. Em virtude da subjetividade que o método manual impõe, utilizar técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina podem auxiliar na diminuição dos erros ocasionados pela subjetividade do classificador. O trabalho proposto apresenta um protótipo de aquisição com controle de iluminação, a criação de um banco de imagens, uma análise exploratória nas características dos grãos de milho e testes de 3 datasets em 3 modelos conhecidos de aprendizado de máquina, sendo eles KNN, Random Forest e SVM, chegando a acurácia de 83% para classificar três classes de grãos de milho.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Suelen Spindola Bilhar (suelen.bilhar@uffs.edu.br) on 2019-12-20T16:37:34Z No. of bitstreams: 1 ROSIN.pdf: 10968057 bytes, checksum: c249f41f0b8360961f7105e729ffff11 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Franciele Scaglioni da Cruz (franciele.cruz@uffs.edu.br) on 2020-02-03T15:19:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ROSIN.pdf: 10968057 bytes, checksum: c249f41f0b8360961f7105e729ffff11 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-02-03T15:19:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ROSIN.pdf: 10968057 bytes, checksum: c249f41f0b8360961f7105e729ffff11 (MD5) Previous issue date: 2019en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Fronteira Sulpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Chapecópt_BR
dc.publisher.initialsUFFSpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectMilhopt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.titleVisão computacional aplicada na classificação de grãos de milhopt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
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