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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5027

Title: A caminhada determinística do turista para a extração de características em imagens de cana de açúcar
???metadata.dc.creator???: Batista, Antônio José de Lima
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Castro, Cristiano Leite de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Lacerda, Wilian Soares
Coutinho, Gabriel Chaves Afonso
Keywords: Caminhada Determinística do Turista
Máquinas de Vetores de Suporte
Análise de Textura
???metadata.dc.date.submitted???: 21-Aug-2013
Issue Date: 6-Feb-2015
Citation: BATISTA, A. J. L. A caminhada determinística do turista para a extração de características em imagens de cana de açúcar. 2013. 95 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
???metadata.dc.description.resumo???: A Caminhada Determinística do Turista (CDT) é um método capaz de explorar um conjunto de dados. A quantidade de informações, provenientes da exploração desse conjunto, depende de aspectos pré-determinados, tais como a memória do turista, a função determinística de caminhada e a disposição dos dados no ambiente modelado. Neste trabalho, objetivou-se modelar a CDT para análise de texturas de imagens de cortes, manuais e mecânicos, de canas de açúcar. Foram exploradas estratégias para a extração das características das informações obtidas pela CDT, com o objetivo de testar sua discriminação diante de classificadores baseados em Máquinas de Vetores de Suporte. Os resultados obtidos permitiram concluir que a CDT é um método promissor para análise de texturas.
Abstract: Deterministic Tourist Walk (DTW) is a method to explore a set of data. The amount of information extracted from a studied dataset depends on predetermined aspects such as memory tourist, walk deterministic function and arrangement of data in the modeled environment. In this work the main goal was to model the DTW for analyzing textures pictures of cuts, manual and mechanical, of the sugar cane. We explored strategies for getting features from DTW information in order to test the differentiation based on classifiers Support Vector Machines. The results showed that the DTW is a promising method in texture analysis.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5027
???metadata.dc.language???: pt_BR
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