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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32522| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0001-6919-2571 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto Attribution 3.0 United States |
| Título: | Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de amostras de carne suína por meio da capacidade de retenção de água |
| Autor(es): | Reis, Vinicius Clemente de Sousa |
| Primeiro orientador: | Backes, André Ricardo |
| Primeiro membro da banca: | Fernandes, Henrique Coelho |
| Segundo membro da banca: | Souza, Jefferson Rodrigo de |
| Resumo: | Para analisar a qualidade de carne Suínas podemos utilizar várias técnicas, entre elas podemos destacar a capacidade de retenção de água (CRA). Normalmente, a CRA é estimada medindo o suco liberado após a compressão de amostras de carne. Entretanto, após gerar as marcações no filtro de papel, ainda é necessário a presença de profissional para analisar as amostras, esse trabalho sugere a utilização de redes neurais convolucionais para a segmentação automática das fotos dessas amostras. Para tanto utilizamos a arquitetura Unet e avaliamos duas abordagem: segmentação binária utilizando a função de ativação sigmoide e a segmentação multi classe utilizando a função de ativação softmax. Através de experimentos demonstramos a superioridade da segmentação multi classe que apresentou uma média de 97,78% utilizando a função de métrica IoU, além disso apresentaremos as vantagens e as limitações de se utilizar essa abordagem. |
| Palavras-chave: | Capacidade de retenção de água Carne suína Redes neurais convolucionais Segmentação de imagens Unet |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | REIS, Vinicius Clemente de Sousa. Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de amostras de carne suína por meio da capacidade de Retenção de Água. 2021. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32522 |
| Data de defesa: | 17-Jun-2021 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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