Banca de QUALIFICAÇÃO: RUDIARD NARDELLI

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RUDIARD NARDELLI
DATA : 08/12/2018
HORA: 08:00
LOCAL: Instituto Federal Catarinense Campus Araquari, Prédio D, sala 302b
TÍTULO:

USO DE REDES NEURAIS NA IDENTIFICAÇÃO DAS PRINCIPAIS ESPÉCIES COMERCIAIS DE CAMARÕES

PALAVRAS-CHAVES:

Processamento de imagem; identificação de espécie; matriz de confusão;  camarões.

PÁGINAS: 45
RESUMO:

Apesar da considerável comercialização de camarões extrativos e de cultivo, ainda não existem dispositivos eletrônicos para verificação das espécies de camarões dentro da indústria. Atualmente o reconhecimento da espécie dentro da indústria é feito de maneira visual por um profissional treinado no controle de qualidade, além de documentos fornecidos pelas embarcações ou produtores. Uma possível solução para auxiliar nesta tarefa seria o uso de técnicas de Processamento Digital de Imagens, sendo uma delas a classificação digital de imagens com redes neurais, as quais identificam e aprendem a reconhecer os padrões espectrais por meio da análise do valor digital de um pixel da imagem. O objetivo deste trabalho é verificar o potencial do uso de redes neurais na identificação das principais espécies comerciais de camarões em Santa Catarina. As espécies de camarões utilizadas foram o Farfantepenaeus paulensis e Farfantepenaeus brasiliensis, Pleoticus muelleri, Xiphopenaues kroyeri, Artemesia longinaris, Litopenaeus vannamei and Litopenaeus schmitti.. Os camarões foram fotografados individualmente sobre uma folha de papel branco com celular da marca Samsung modelo S8. As fotografias foram realizadas com os camarões inteiros, eviscerados e eviscerados com telson, nas posições dorsal, ventral e lateral. As imagens de camarões foram analisadas no programa Orange, versão 3.11, pacote Image Analytics. A regressão logística foi o método considerado no modelo de redes neurais e a validação cruzada estratificada para a amostragem. A avaliação do modelo apresentou um valor de 0,995 para a AUC e precisão de 0.937, quando todas as fotos foram analisadas conjuntamente. Quando se analisou o modelo para as imagens das espécies estratificadas por posição da fotografia, os índices AUC e de precisão baixaram para 0.935 e 0.626, respectivamente. Esse resultado deve-se a redução na quantidade de fotos quando estratificadas, o que não permitiu ao modelo identificar padrões para algumas espécies. Os resultados demonstraram que os modelos baseados em redes neurais podem ser utilizados para classificar as espécies comerciais de camarões.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2356802 - ROBILSON ANTONIO WEBER
Interno - 1760760 - CARLOS EDUARDO NOGUEIRA MARTINS
Interno - 1046884 - ELIZABETH SCHWEGLER
Interno - 2277465 - FABIANA MOREIRA
Interno - 2648941 - IVAN BIANCHI
Interno - 1430573 - MIGUELANGELO ZIEGLER ARBOITTE
Interno - 1830781 - ADOLFO JATOBA MEDEIROS BEZERRA
Interno - 1085177 - VANESSA PERIPOLLI