O feijão-caupi é uma cultura de grande importância mundial, motivo pelo qual muitas variedades crioulas e cultivares melhoradas são exploradas. As sementes desses materiais possuem características intrínsecas que os distinguem. Nesse contexto, o objetivo do trabalho foi ajustar os modelos de aprendizagem de máquina para identificação de feijão-caupi a partir do processamento de imagens digitais de sementes utilizando-se de técnicas de inteligência artificial. Para tanto, imagens digitais de sementes de 6 variedades crioulas (VAR Bola-de-coco, VAR Paulistinha, VAR Sempre-verde, VAR Corujinha, VAR Pintado, VAR Rabo-de-tatú), foram obtidas e processadas utilizando-se dos vetorizadores InceptionV3, SqueezeNet, VGG16 e VGG19. Posteriormente, foram testados os algoritmos de aprendizado de Máquina K-Vizinhos Mais Próximos (KNN - number of nearest neighbors), Árvore de Decisão (Tree), Floresta Aleatória (RF - Random Forest), Aumento de Gradiente (GB - Gradient Boosting), Máquina de Suporte de Vetores (SVM - Support Vector Machines) e Rede Neural Artificial (MLP - Multi-Layer Perceptron). O melhor indicador de performance para identificação de feijão-caupi a partir do processamento das imagens digitais de sementes foi obtido utilizando o algoritmo de aprendizado de máquina Rede Neural Artificial.
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