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- W2148562333 abstract "O presente trabalho busca demonstrar que o uso de cores, pode ser uma forma eficiente, rapida e com baixo custo computacional na pre-identificacao de especies florestais. Sendo consideradas imagens nao tratadas de amostras de madeira da flora brasileira, serao extraidas informacoes de cor, buscando-se assim similaridades desta amostra com outras amostras de uma base de treinamento, identificando-se assim a qual especie florestal ela pertence. Aborda-se tambem neste trabalho a teoria geral de processamento de imagens, enfocando canais de cor e histograma, reconhecimento de padroes, extracao de caracteristicas e classificadores. Para a base de treinamento e testes foram usadas imagens adquiridas junto ao laboratorio de anatomia da madeira da Universidade Federal do Parana (UFPR), sendo a aquisicao das imagens feitas por meio de uma câmera fotografica digital de baixo custo. Foram usadas para este estudo um total de 163 imagens de 14 especies florestais distintas, e cada imagem foi subdividida em 540 sub-imagens, para aumentar eficiencia do treinamento do classificador, perfazendo um total de 88.560 sub-imagens. Destas foram extraidas caracteristicas baseando-se em areas de interesse dos histogramas dos canais de cor RGB, HSV, Lab e XYZ, e gerados vetores de caracteristicas usados para o treinamento e classificacao usando-se uma rede neural artificial (RNA). Com a utilizacao da metodologia proposta obteve-se uma taxa de reconhecimento de 80,9%." @default.
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