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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Ferreira, André Luiz Nascente-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2542944460504966pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Teles, Ronneesley Moura-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5291472167140786pt_BR
dc.contributor.referee1Ferreira, André Luiz Nascente-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2542944460504966pt_BR
dc.contributor.referee2Faria, Lucas José de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3766134688368012pt_BR
dc.contributor.referee3Silva, Luiz Fernando Calaça-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7358903660204562pt_BR
dc.creatorRibeiro, Andrey Silva-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4401246390680245pt_BR
dc.date.accessioned2019-12-10T18:43:16Z-
dc.date.available2019-12-20-
dc.date.available2019-12-10T18:43:16Z-
dc.date.issued2019-11-21-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/752-
dc.description.abstractThe present work seeks the segmentation of images to identify leaf veins of plants available onthe Flavia dataset through Convolutional Neural Networks. Images have been preprocessed formask segmentation, grayscale conversion, rescaling and normalization.The creation of segmentation architectures using Convolutional Neural Networks is based onhyperparameters such as the number of training times, batch size, activation function, learningalgorithm, among others. The number of neural network parameters and the loss function valuewere used to choose the best model. The results show that the best model is using the U-Netarchitecture with binary crossentropy loss function in the value of 0.0209.pt_BR
dc.description.resumoO presente trabalho busca a segmentação de imagens para identificação de nervuras de folhas de plantas disponíveis no dataset Flavia por meio de Redes Neurais Artificiais. As imagens passaram por um pré-processamento para criação de máscaras de segmentação, conversão em escala de cinza, redimensionamento e normalização. A criação de arquiteturas para a segmentação utilizando Redes Neurais Convolucionais tem como base hiperparâmetros como a quantidade de épocas de treinamento, tamanho do lote, função de ativação, algoritmo de aprendizagem, dentre outros. A quantidade de parâmetros da rede neural e o valor da função de perda foram utilizados para escolha do melhor modelo. Os resultados mostram que o melhor modelo foi utilizando a arquitetura U-Net com função deperda binary crossentropy no valor de perda de 0.0209.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Andrey Silva Ribeiro (2016103202030311@ifgoiano.edu.br) on 2019-12-10T18:41:27Z No. of bitstreams: 1 tcc_ Andrey_Silva_Ribeiro.pdf: 1127003 bytes, checksum: 04a9e36574100874c93c5230071b7fef (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2019-12-10T18:42:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tcc_ Andrey_Silva_Ribeiro.pdf: 1127003 bytes, checksum: 04a9e36574100874c93c5230071b7fef (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-12-10T18:43:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tcc_ Andrey_Silva_Ribeiro.pdf: 1127003 bytes, checksum: 04a9e36574100874c93c5230071b7fef (MD5) Previous issue date: 2019-11-21en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Cerespt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRedes Neurais Artificiaispt_BR
dc.subjectReconhecimento de Nervuraspt_BR
dc.subjectVisão Computacionalpt_BR
dc.subjectIdentificação de Plantaspt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleRECONHECIMENTO DE NERVURAS DE FOLHAS EM PLANTAS UTILIZANDO REDES NEURAIS CONVOLUCIONAISpt_BR
dc.title.alternativeLeaf vein recognition in plants using Convolutional Neural Networkspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Aparece nas coleções:Bacharelado em Sistemas de Informação

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