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Visão artificial e morfometria na análise e classificação de espécies biológicas (2010)

  • Authors:
  • Autor USP: PLOTZE, RODRIGO DE OLIVEIRA - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; MORFOMETRIA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; BIOINFORMÁTICA
  • Language: Português
  • Abstract: A descoberta da história taxonômica e evolutiva das espécies é a principal fronteira das pesquisas científicas em diversas áreas do conhecimento. A biodiversidade dos indivíduos associada a grande variabilidade morfológica, torna essa tarefa um verdadeiro desafio. Os métodos tradicionais baseados na inspeção visual estão ultrapassados. Hoje em dia, os avanços tecnológicos têm colocado à disposição dos pesquisadores um arcabouço de ferramentas para o estudo das espécies. Este trabalho tem como objetivo investigar e desenvolver modelos computacionais capazes de analisar e classificar espécies biológicas por meio de características morfométricas. Para isso, técnicas de análise de imagens foram utilizadas para determinar a variabilidade das espécies em função de três informações de interesse: forma, estrutura tubular e textura. A potencialidade das metodologias foi avaliada por meio das seguintes espécies biológicas: maracujás silvestres do gênero Passiflora, eucaliptos do gênero Eucalyptus e arroz do gênero Oryza. Os experimentos produziram um conjunto de dados que representam uma detalhada descrição sobre a morfometria das espécies. Os resultados demonstraram que as técnicas de visão artificial são importantes para o estudo das espécies. As técnicas de análise de formas indicaram a viabilidade dessas metodologias na classificação das espécies, em particular, as redes complexas, a transformada de wavelets e a dimensã fractal multiescala que alcançaram altas taxas de classificações corretas. Os métodos desenvolvidos para análise de estruturas tubulares também demonstraram grande potencialidade na discriminação das espécies, principalmente a assinatura fractal multiescala a partir de pontos biométricos. As técnicas de análise de textura desenvolvidas também contribuírampara o estudo das espécies. Os resultados obtidos com as abordagens sinalizam que a revelação entre biiologia e computação é essencial para o desenvolvimento de metodologias eficientes. A inferência evolutiva das espécies foi um importante resultado obtido com os dados morfométricos, tanto a partir da forma, quanto da estrutura tubular e da textura. Testes estatísticos comprovaram a correlação entre os dados morfométricos obtidos por visão artificial e os dados moleculares de reconstrução filogenética. A multidisciplinaridade é o ponto central do trabalho, que está inserido na fronteira das áreas de visão artificial, morfometria e biologia. Com isso, essa simbiose resultou em promissoras contribuições para as áreas envolvidas
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 11.02.2010
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      PLOTZE, Rodrigo de Oliveira; BRUNO, Odemir Martinez. Visão artificial e morfometria na análise e classificação de espécies biológicas. 2010.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2010. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15042010-105936/ >.
    • APA

      Plotze, R. de O., & Bruno, O. M. (2010). Visão artificial e morfometria na análise e classificação de espécies biológicas. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15042010-105936/
    • NLM

      Plotze R de O, Bruno OM. Visão artificial e morfometria na análise e classificação de espécies biológicas [Internet]. 2010 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15042010-105936/
    • Vancouver

      Plotze R de O, Bruno OM. Visão artificial e morfometria na análise e classificação de espécies biológicas [Internet]. 2010 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15042010-105936/

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