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dc.creatorBorges, Thiago Henrique-
dc.date.accessioned2016-06-22T18:38:53Z-
dc.date.available2013-06-13-
dc.date.available2016-06-22T18:38:53Z-
dc.date.issued2013-04-12-
dc.identifier.citationBORGES, Thiago Henrique. Plants classication system through their leaves using a hybrid architecture composed of genetic algorithms and backpropagation neural network. 2013. 119 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2013. DOI https://doi.org/10.14393/ufu.di.2013.232por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14538-
dc.description.abstractThe number of plants at risk of extinction has increased gradually. With the purpose of reducing the risk is necessary identify the species for planning protection methods. The biodiversity of species existing in the plant kingdom make the use of traditional models of recognition and taxonomy a process very complex and slow. The identification of a plant can be performed observing his features, such as: fruits, seeds, flowers, roots, leaves and stems. But the simplest feature used are the leaves.This paper presents a hybrid system for identifying plant based on leaf image. This system is composed by Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN). The role played by the GA is to perform a preselection of plants forming a group that the answer of an unknown leaf is more probable and the purpose of ANN, trained by backpropagation algorithm, is to classify the unknown leaf performing the search only in the group calculated by the AG. Several tests were conducted and the results obtained demonstrate that the hybrid system achieved a recognition rate of 93,2%.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectReconhecimento de padrõespor
dc.subjectReconhecimento de plantaspor
dc.subjectAlgoritmos genéticospor
dc.subjectRedes neurais artificiaispor
dc.subjectPatterns recognitioneng
dc.subjectPlants recognitioneng
dc.subjectGenetic algorithmseng
dc.subjectArticial neural networkeng
dc.subjectPlantas - Identificaçãopor
dc.subjectRedes neurais (Computação)por
dc.titleSistema de classificação de plantas por meio de suas folhas usando uma arquitetura híbrida composta por algoritmos genéticos e rede neural artificialpor
dc.title.alternativePlants classication system through their leaves using a hybrid architecture composed of genetic algorithms and backpropagation neural networkeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Carrijo, Gilberto Arantes-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781864Y0por
dc.contributor.referee1Flores, Edna Lúcia-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4703666H2por
dc.contributor.referee2Veiga, Antônio Cláudio Paschoarelli-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782222Y6por
dc.contributor.referee3Arruda, Benedito Alencar de-
dc.contributor.referee3Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4772587E5por
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4509016Y2por
dc.description.degreenameMestre em Ciênciaspor
dc.description.resumoO número de plantas com risco de extinção tem aumentado gradativamente. Com a finalidade de diminuir esse risco, faz-se necessário planejar métodos de proteção e identificação das espécies. A grande biodiversidade de plantas existentes no reino vegetal torna os modelos tradicionais de identificação e de taxonomia uma função muito complexa e lenta. A identificação de uma planta pode ser realizada observando várias características, tais com: frutos, sementes, ores, raízes, folhas e caule. A característica mais simples de ser utilizada nessa identificação são as folhas. Este trabalho apresenta um sistema híbrido e automático de identificação de plantas por meio de suas folhas. Esse sistema é composto por Algoritmos Genéticos (AG) e pela Rede Neural Artificial (RNA). O objetivo do AG é realizar uma pré-seleção de plantas formando um grupo de folhas desconhecidas que seriam a resposta mais provável, enquanto que a finalidade da RNA, treinada pelo algoritmo backpropagation, é classificar a folha considerando apenas o grupo calculado pelo AG. Vários testes foram realizados e os resultados obtidos mostram que o sistema híbrido atingiu uma taxa de reconhecimento de 93,2 %.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétricapor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.publisher.departmentEngenhariaspor
dc.publisher.initialsUFUpor
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.14393/ufu.di.2013.232-
dc.orcid.putcode81754528-
dc.crossref.doibatchide72b5109-30b5-440f-b725-5e2ba2fdd804-
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

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