Validação da abordagem de segmentação via superpixel seguida de uma classificação via redes neurais covolucionais

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Validação da abordagem de segmentação via superpixel seguida de uma classificação via redes neurais covolucionais

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Antonelo, Eric Aislan
dc.contributor.author Baltezan, Henrique Roos
dc.date.accessioned 2022-02-15T18:51:26Z
dc.date.available 2022-02-15T18:51:26Z
dc.date.issued 2021-12-13
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/231290
dc.description TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação. pt_BR
dc.description.abstract 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. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC. pt_BR
dc.rights Open Access
dc.subject Superpixel pt_BR
dc.subject Redes neurais convolucionais pt_BR
dc.title Validação da abordagem de segmentação via superpixel seguida de uma classificação via redes neurais covolucionais pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


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