Laboratório de Pesquisas Interdisciplinares em Informação Multimídia
Evaluating cluster detection and feature extraction techniques in automatic classification of fish specie

Este trabalho aborda o problema de classificação automática de espécies de peixes, por meio do uso de técnicas de análise de imagens e sistemas imunológicos artificiais. Diferentemente da grande maioria das abordagens atuais, as quais se baseiam em procedimentos manuais de alto custo financeiro, baixa eficiência e baixa exatidão, este trabalho apresenta um novo sistema automático fundamentado em: (i) duas técnicas robustas para extração de características: Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) e Análise de Componentes Principais (ACP) para parametrização da forma, aparência e movimento dos indivíduos, (ii) dois algoritmos imunológicos: Artificial Immune Network (AINET) e Adaptive Radius Immune Algorithm (ARIA) para agrupamento de indivíduos da mesma espécie e (iii) uma estratégia simples de classificação baseada na estima- ção do vizinho mais próximo. O sistema proposto foi validado com sucesso utilizando imagens de espécies de peixes de alto valor econômico, atingindo uma exatidão de até 92 por cento.

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