@MASTERSTHESIS{ 2020:234778609,
 	title = {Vis?o computacional para identifica??o de esp?cies lenhosas em campo},
 	year = {2020},
 	url = "https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/6024",
 	abstract = "A identifica??o anat?mica de esp?cies florestais ? uma importante ferramenta para controle e fiscaliza??o do com?rcio de madeira, principalmente por possibilitar a prote??o de esp?cies vulner?veis. O recente aumento das exig?ncias do mercado internacional de madeira e a plena evolu??o de ?reas tecnol?gicas como machine learning e machine vision t?m incentivado o desenvolvimento de sistemas inteligentes e autom?ticos para identifica??o de esp?cies lenhosas a partir de imagens da madeira. Neste trabalho, buscou-se desenvolver e avaliar um sistema de vis?o computacional com uso de um smartphone para a aquisi??o de imagens de amostras de madeira polidas manualmente com facas. Tr?s bancos de imagens foram constru?dos, o primeiro contendo 2.000 imagens de 21 esp?cies e o segundo contendo 30.200 imagens de 40 esp?cies. O terceiro, tamb?m com 40 esp?cies, foi formado com 32.271 imagens obtidas com amostras de madeira umedecidas superficialmente. Tr?s descritores de imagens foram avaliados: grey level coocurrence matrix, local binary patterns e grey level run length matrix. Tamb?m foram avaliadas diferentes configura??es de resolu??o e n?veis de cinzas das imagens. Um total de 49 classificadores estat?sticos foram desenvolvidos usando-se support vector machines e avaliados em valida??es cruzadas aninhadas. A grande maioria dos classificadores testados apresentaram taxas de acerto superior a 90%, local binary patterns apresentou desempenho superior aos demais descritores de imagem e o umedecimento das amostras n?o apresentou melhora no desempenho da classifica??o. O sistema proposto foi capaz de alcan?ar uma taxa de acerto de 99,36%, superando os resultados obtidos em todos os trabalhos da literatura consultada. A metodologia simples usada neste trabalho, associada ? elevada taxa de acerto, torna evidente o potencial para a automatiza??o da identifica??o de madeiras com sistema de vis?o computacional em condi??es de campo",
 	publisher = {Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncias Ambientais e Florestais},
 	note = {Instituto de Florestas}
}