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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2015.tde-19102015-145442
Documento
Autor
Nome completo
Felipe Leno da Silva
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2015
Orientador
Banca examinadora
Costa, Anna Helena Reali (Presidente)
Kim, Hae Yong
Martins Junior, David Corrêa
Título em português
Identificação automatizada de espécies de abelhas através de imagens de asas.
Palavras-chave em português
Aprendizado supervisionado
Aprendizagem de máquina
Classificação de abelhas
Extração de características
Inteligência articial
Reconhecimento de padrões
Seleção de características
Visão computacional
Resumo em português
Diversas pesquisas focam no estudo e conservação das abelhas, em grande parte por sua importância para a agricultura. Entretanto, a identicação de espécies de abelhas vem sendo um impedimento para a condução de novas pesquisas, já que demanda tempo e um conhecimento muito especializado. Apesar de existirem diversos métodos para realizar esta tarefa, muitos deles são excessivamente custosos, restringindo sua aplicabilidade. Por serem facilmente acessíveis, as asas das abelhas vêm sendo amplamente utilizadas para a extração de características, já que é possível aplicar técnicas morfométricas utilizando apenas uma foto da asa. Como a medição manual de diversas características é tediosa e propensa a erros, sistemas foram desenvolvidos com este propósito. Entretanto, os sistemas ainda possuem limitações e não há um estudo voltado às técnicas de classificação que podem ser utilizadas para este m. Esta pesquisa visa avaliar as técnicas de extração de características e classificação de modo a determinar o conjunto de técnicas mais apropriado para a discriminação de espécies de abelhas. Nesta pesquisa foi demonstrado que o uso de uma conjunção de características morfométricas e fotométricas obtêm melhores resultados que o uso de somente características morfométricas. Também foram analisados os melhores algoritmos de classificação tanto usando somente características morfométricas, quanto usando uma conjunção de características morfométricas e fotométricas, os quais são, respectivamente, o Naïve Bayes e o classificador Logístico. Os Resultados desta pesquisa podem guiar o desenvolvimento de novos sistemas para identificação de espécies de abelha, objetivando auxiliar pesquisas conduzidas por biólogos.
Título em inglês
Automated bee species identification through wing images.
Palavras-chave em inglês
Articial intelligence
Bee species recognition
Computer vision
Feature extraction
Feature selection.
Machine learning
Pattern recognition
Supervised learning
Resumo em inglês
Several researches focus on the study and conservation of bees, largely because of its importance for agriculture. However, the identification of bee species has hampering new studies, since it demands a very specialized knowledge and is time demanding. Although there are several methods to accomplish this task, many of them are excessively costly, restricting its applicability. For being accessible, the bee wings have been widely used for the extraction of features, since it is possible to apply morphometric techniques using just one image of the wing. As the manual measurement of various features is tedious and error prone, some systems have been developed for this purpose. However, these systems also have limitations, and there is no study concerning classification techniques that can be used for this purpose. This research aims to evaluate the feature extraction and classification techniques in order to determine the combination of more appropriate techniques for discriminating species of bees. The results of our research indicate that the use of a conjunction of Morphometric and Pixel-based features is more effective than only using Morphometric features. OuranalysisalsoconcludedthatthebestclassicationalgorithmsusingbothonlyMorphometric features and a conjunction of Morphometric and Pixel-based features are, respectively, Naïve Bayes and Logistic classier. The results of this research can guide the development of new systems to identify bee species in order to assist in researches conducted by biologists.
 
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Data de Publicação
2015-10-22
 
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