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Previous issue date: 2016-03-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The biodiversity of plant species plays a key role in the Earth's ecology, providing food, shelter and maintaining a healthy breathable atmosphere for all living beings. The plants also have medicinal properties and are used for alternative energy sources, such as biofuel. However, the number of plants endangered has gradually increased and the difficulties in the plants manual recognition process, does become a complex and slow task. A viable method for the identification of plants, or to provide a categorization of the plant, is the plant image acquisition and use pattern recognition techniques. In this way, the use of computers, despite having little contribution in the area, can provide important information on the taxonomy of plants, and can serve as a basis for systems that perform tasks such as the selection of certain plants or to guide the specialist for possible decision-making. This paper proposes a method for classification of plants based on collaborative images of the world experts. This method is able to deal with some complexities imposed during the capture of images, as the presence of noise (lighting, shadows and undesirable objects) and plants position variations. To accomplish this task are used texture descriptors based on SIFT, SURF and HOG, which have shown excellent results in several works. To enable testing of the proposed method, we used an image provided by the global task basis for recognition of plants in 2011, ImageCLEF, containing about 2,586 plant samples composed by 41 species divided into two distinct categories: the first one with 13 species and images with presence of noise, and with the second species and 28 sheets of images plotted on a white background. The results of the experiments show that the classifiers trained with texture descriptors are able to achieve good hit rates close to 70%, given the complexity of the problem. Classifiers combination methods have also been used and have been shown capable to improve the performance of classifiers, especially in the test with images that has the presence of noises. / A biodiversidade das espécies de plantas desempenha um papel fundamental na ecologia da Terra, fornecendo alimento, abrigo e mantendo uma atmosfera respirável saudável para todos os seres vivos. As plantas também têm propriedades medicinais e são utilizadas para fontes alternativas de energia, como o biocombustível. No entanto, o número de plantas em risco de extinção tem aumentado gradativamente e as dificuldades presentes no processo manual de reconhecimento de plantas, torna esta tarefa muito complexa e morosa. Uma metodologia viável para a identificação das plantas, ou para fornecer uma categorização de plantas, é a aquisição da imagem da planta e o uso técnicas de reconhecimento de padrões. Dessa forma, o uso da computação, apesar de ainda ter pequena contribuição na área, pode prover informações importantes sobre a taxonomia das plantas, além de poder servir como base para sistemas que executem tarefas como a de seleção de determinado tipo de plantas ou que guiem o especialista para possíveis tomadas de decisões. Neste trabalho é proposto um método para classificação de plantas baseado em imagens colaborativas de especialistas do mundo inteiro. Esse método é capaz de lidar com algumas complexidades impostas durante a captura das imagens, como a presença de ruídos (luminosidade, sombras e objetos indesejáveis) e variações de posições das plantas. Para cumprir essa tarefa são utilizados descritores de textura baseados em SIFT, SURF e HOG, que têm mostrado excelentes resultados em diversos trabalhos. Para possibilitar os testes do método proposto, foi empregada uma base de imagens disponibilizada pela tarefa mundial de reconhecimento de plantas em 2011, ImageCLEF, que contém cerca de 2.586 amostras de plantas composta por 41 espécies divididas em duas categorias distintas: a primeira com 13 espécies e imagens com presença de ruídos, e a segunda com 28 espécies e imagens de folhas plotadas em um fundo branco. Os resultados dos experimentos mostram que os classificadores treinados com descritores de textura são capazes de atingir boas taxas de acertos, próximas a 70%, dada a complexidade do problema. Métodos de combinação de classificadores também foram utilizados e se mostraram capazes de melhorar o desempenho dos classificadores, principalmente nos testes com imagens que tem a presença de ruídos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/136 |
| Date | 04 March 2016 |
| Creators | Araújo, Voncarlos Marcelo de |
| Contributors | Britto Junior, Alceu de Souza, Falate, Rosane, Facon, Jacques, Rocha, Jose Carlos Ferreira da |
| Publisher | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Programa de Pós Graduação Computação Aplicada, UEPG, BR, Computação para Tecnologias em Agricultura |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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