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Previous issue date: 2016-04-19 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A great number of recent projects have, as their focus, the preservation of fauna and flora through monitoring and research centered on regions with very heterogenic ecosystems, such as the Amazon Rain Forest. In fact, research projects based on animal monitoring are carried out in various parts of the world. The main problem of this type of monitoring lies on the cataloguing aspect that is still completed manually, consuming precious time of the researchers which could be better used in truly achieving the objectives of the research. As an example, in Australia, the lack of monitoring in several species of felines, especially domestic cats, is a concern of scientists because of questionable decisions made by governments that consider these animals as pests and treat them as a menace for environment balance. In Brazil, similar researches are conducted in order to maintain conservation of wild cats, such as jaguars. In this context, the objective of this work is to collaborate in this area with the study of pattern recognition and digital image processing in order to build a more effective method for animal segmentation in pictures, particularly the domestic cat. This method consists in creating a combined process that integrates a contrast enhance Color Boost filter, homomorphic filter, Mean- Shift filter and Distance Map in order to achieve an unsupervised way for segmenting cats on picture scenes. In addition to this method, a merge rule for decreasing the process of over-segmentation in images is applied, avoiding this common issue in many Watershed algorithms. The results can reach up to 84% on average accuracy in feline segmentation, with the possibility, in the future, to be extrapolated to others objects or species. / Muitos trabalhos atuais têm como foco principal a preservação da fauna e flora através do monitoramento e de pesquisas centradas em regiões com ecossistemas bem diversos, como é o caso da Amazônia. Pesquisas sobre monitoramento de animais sempre são realizadas em diversas partes do inundo. O problema principal deste tipo de monitoramento é que sua catalogação ainda é realizada de forma manual, consumindo o tempo dos pesquisadores que poderia ser melhor utilizado no alcance dos objetivos das pesquisas propriamente ditas. Na Austrália por exemplo, a falta de monitoramento em diversas espécies de felinos, principalmente gatos domésticos, preocupa cientistas devido a tornada de decisões errôneas por parte dos governos, que deseja combatê-los como se realmente fossem pragas. No Brasil, pesquisas similares são realizadas para prover a melhor conservação das espécies de felinos selvagens. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é de colaborar nessa área com o estudo de reconhecimento de padrões e processamento digital de imagens para a construção de um método mais eficaz de segmentação de um animal, em especial: o felino doméstico. O método consiste na criação de um processo combinado de um filtro de aumento de contraste Color Boost, filtro homomórfico, filtro Mean-Shift e do Mapa de distância para conseguir de forma não-supervisionada, segmentar o felino em uma cena. Além de conter uma regra para diminuir o processo de sobre segmentação em imagens, que é muito comum em segmentadores do tipo Watershed Os resultados conseguem alcançar até 84% em média de exatidão na extração do felino, tendo a possibilidade de no futuro ser extrapolado para outros objetos ou espécies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/5303 |
| Date | 19 April 2016 |
| Creators | Fontoura, Anderson Gadelha |
| Contributors | Carvalho, José Reginaldo Hughes |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, Brasil, Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -312656415484870643, 600, 500, 4163267508810754609 |
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