1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

ORCID:	http://orcid.org/0000-0001-6919-2571
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto Attribution 3.0 United States
Title:	Aplicação de redes neurais convolucionais na classificação de amostras de carne suína por meio da capacidade de retenção de água
Author:	Reis, Vinicius Clemente de Sousa
First Advisor:	Backes, André Ricardo
First member of the Committee:	Fernandes, Henrique Coelho
Second member of the Committee:	Souza, Jefferson Rodrigo de
Summary:	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.
Keywords:	Capacidade de retenção de água Carne suína Redes neurais convolucionais Segmentação de imagens Unet
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	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
Date of defense:	17-Jun-2021
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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