• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2017.tde-29052017-141908
Documento
Autor
Nome completo
Mariela Atausinchi Fernandez
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Hirata, Nina Sumiko Tomita (Presidente)
Lopes, Rubens Mendes
Papa, João Paulo
Título em português
Classificação de imagens de plâncton usando múltiplas segmentações
Palavras-chave em português
Avaliação de algoritmos de segmentação
Classificação de imagens de plâncton
Detecção de plâncton
Extração de características
Segmentação de imagens de plâncton
Resumo em português
Plâncton são organismos microscópicos que constituem a base da cadeia alimentar de ecossistemas aquáticos. Eles têm importante papel no ciclo do carbono pois são os responsáveis pela absorção do carbono na superfície dos oceanos. Detectar, estimar e monitorar a distribuição das diferentes espécies são atividades importantes para se compreender o papel do plâncton e as consequências decorrentes de alterações em seu ambiente. Parte dos estudos deste tipo é baseada no uso de técnicas de imageamento de volumes de água. Devido à grande quantidade de imagens que são geradas, métodos computacionais para auxiliar no processo de análise das imagens estão sob demanda. Neste trabalho abordamos o problema de identificação da espécie. Adotamos o pipeline convencional que consiste dos passos de detecção de alvo, segmentação (delineação de contorno), extração de características, e classificação. Na primeira parte deste trabalho abordamos o problema de escolha de um algoritmo de segmentação adequado. Uma vez que a avaliação de resultados de segmentação é subjetiva e demorada, propomos um método para avaliar algoritmos de segmentação por meio da avaliação da classificação no final do pipeline. Experimentos com esse método mostraram que algoritmos de segmentação distintos podem ser adequados para a identificação de espécies de classes distintas. Portanto, na segunda parte do trabalho propomos um método de classificação que leva em consideração múltiplas segmentações. Especificamente, múltiplas segmentações são calculadas e classificadores são treinados individualmente para cada segmentação, os quais são então combinados para construir o classificador final. Resultados experimentais mostram que a acurácia obtida com a combinação de classificadores é superior em mais de 2% à acurácia obtida com classificadores usando uma segmentação fixa. Os métodos propostos podem ser úteis para a construção de sistemas de identificação de plâncton que sejam capazes de se ajustar rapidamente às mudanças nas características das imagens.
Título em inglês
Plankton image classification using multiple segmentations
Palavras-chave em inglês
Detection of plankton
Feature extraction
Plankton image classification
Plankton image segmentation
Segmentation algorithms assessment
Resumo em inglês
Plankton are microscopic organisms that constitute the basis of the food chain of aquatic ecosystems. They have an important role in the carbon cycle as they are responsible for the absorption of carbon in the ocean surfaces. Detecting, estimating and monitoring the distribution of plankton species are important activities for understanding the role of plankton and the consequences of changes in their environment. Part of these type of studies is based on the analysis of water volumes by means of imaging techniques. Due to the large quantity of generated images, computational methods for helping the process of image analysis are in demand. In this work we address the problem of species identification. We follow the conventional pipeline consisting of target detection, segmentation (contour delineation), feature extraction, and classification steps. In the first part of this work we address the problem of choosing an appropriate segmentation algorithm. Since evaluating segmentation results is a subjective and time consuming task, we propose a method to evaluate segmentation algorithms by evaluating the classification results at the end of the pipeline. Experiments with this method showed that distinct segmentation algorithms might be appropriate for identifying species of distinct classes. Therefore, in the second part of this work we propose a classification method that takes into consideration multiple segmentations. Specifically, multiple segmentations are computed and classifiers are trained individually for each segmentation, which are then combined to build the final classifier. Experimental results show that the accuracy obtained with the combined classifier is superior in more than 2% to the accuracy obtained with classifiers using a fixed segmentation. The proposed methods can be useful to build plankton identification systems that are able to quickly adjust to changes in the characteristics of the images.
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
dissertacaoMAF.pdf (8.03 Mbytes)
Data de Publicação
2017-07-24
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2021. Todos os direitos reservados.