Pollen segmentation and feature evaluation for automatic classification in bright-field microscopy

Caracterização de texturas com o auxílio de redes complexas, projeções topológicas e padrões semânticos

“…Existem métodos precisos para identificar a origem do pólen que utilizam análises laboratoriais por meio de microscopia dos grãos de pólen para reconhecer seus diversos tipos (CARRIÓN et al, 2004). Trabalhos como os de Chica (2012), Chudyk et al (2015), Marcos et al (2015), Redondo et al (2015), Daood, Ribeiro e Bush (2016b), Daood, Ribeiro e Bush (2016c) e Daood, Ribeiro e Bush (2016a) caracterizaram grãos de pólen por meio de diferentes técnicas. Com isso, neste trabalho propõem-se uma nova vertente para a caracterização dos grãos de pólen por meio de Padrões Semânticos.…”

“…Os resultados apresentados para os métodos de Chica (2012), Chudyk et al (2015), Marcos et al (2015), Redondo et al (2015) 98,66 (REDONDO et al, 2015) 6.320 99,40…”

“…Embora os resultados de outros métodos sejam superiores ao método proposto, o conjunto de imagens utilizado é composto por poucas classes e um número elevado de imagens por classe. Além disso, a quantidade de atributos utilizadas pelos métodos é elevada, como é o caso de Redondo et al (2015), Daood, Ribeiro e Bush (2016a), Daood, Ribeiro e Bush (2016b) e Daood, Ribeiro e Bush (2016c).…”

“…Os resultados indicaram que o método proposto apresenta um alto desempenho com um número reduzido de descritores para a base Pollen (Apêndice B). Esses resultados foram comparados com métodos clássicos (estatísticas, wavelet, LBP e Gabor), com os métodos de Chica (2012), Backes, Casanova e Bruno (2013), Ribeiro et al (2015), Redondo et al (2015), Chudyk et al (2015), Daood, Ribeiro e Bush (2016a), Daood, Ribeiro e Bush (2016b) e Daood, Ribeiro e Bush (2016c). Embora os resultados de alguns métodos sejam superiores ao método proposto, o conjunto de imagens utilizado por estes foi composto por poucas classes e um número elevado de imagens por classe.…”

“…Embora os resultados de alguns métodos sejam superiores ao método proposto, o conjunto de imagens utilizado por estes foi composto por poucas classes e um número elevado de imagens por classe. Além disso, a quantidade de atributos utilizadas pela maioria dos métodos é elevada, como é o caso de Redondo et al (2015), Daood, Ribeiro e Bush (2016a), Daood, Ribeiro e Bush (2016b) e Daood, Ribeiro e Bush (2016c). Conforme exposto, o método proposto utilizando Padrões Semânticos obteve, com vetor de característica de baixa dimensionalidade, altas acurácias, sendo um método promissor para ser aplicado em outras bases de imagens e outros problemas de caracterização de imagens.…”