Validação da abordagem de segmentação via superpixel seguida de uma classificação via redes neurais covolucionais
| dc.contributor | Antonelo, Eric Aislan | |
| dc.contributor | Universidade Federal de Santa Catarina | |
| dc.creator | Baltezan, Henrique Roos | |
| dc.date | 2022-02-15T18:51:26Z | |
| dc.date | 2022-02-15T18:51:26Z | |
| dc.date | 2021-12-13 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-02T09:04:29Z | |
| dc.date.available | 2023-09-02T09:04:29Z | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/231290 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8587275 | |
| dc.description | TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação. | |
| dc.description | A tarefa principal a ser realizada pelo sistema de visão computacional e aprendizado de máquina, é receber uma série de imagens, capturadas por uma câmera, e retornar, a porcentagem de cada uma das classes em cada imagem. Para realizar tal tarefa, foi utilizado um método de segmentação, com objetivo de separar as classes na imagem, seguido por um método de classificação, para classificar cada região segmentada como sendo de uma classe ou de outra. O método utilizado na segmentação, foi o de segmentação por superpixel, que consiste, basicamente, no agrupamento de pixeis, com base em suas posições e cores. Para a classificação, diversos métodos foram utilizados e comparados ao longo deste documento. Constatou-se que o método de classificação por redes neurais convolucionais, supera, na precisão, de forma consistente, as demais técnicas consideradas no estudo. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | pt_BR | |
| dc.publisher | Florianópolis, SC. | |
| dc.rights | Open Access | |
| dc.subject | Superpixel | |
| dc.subject | Redes neurais convolucionais | |
| dc.title | Validação da abordagem de segmentação via superpixel seguida de uma classificação via redes neurais covolucionais | |
| dc.type | TCCgrad |