@MASTERSTHESIS{ 2019:1630088252, title = {Explorando t?cnicas de aprendizado h?brido para o reconhecimento autom?tico de imagens de plantas}, year = {2019}, url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/898", abstract = "Nos ?ltimos anos, com a evolu??o das Redes Neurais Convolucionais (RNC's), o reconhecimento autom?tico de esp?cies de plantas a partir de imagens tornou-se um tema de pesquisa muito relevante para cientistas, pesquisadores e estudantes tanto na ?rea da bot?nica quanto na comunidade computacional. Os principais desafios que envolvem o reconhecimento autom?tico de esp?cies de plantas est? diretamente relacionado a variabilidade intra-classe e da similaridade inter-classe, ambas decorrentes da complexidade das imagens em quest?o. Este trabalho tem como principal objetivo explorar t?cnicas de aprendizado h?brido, ou seja, a combina??o de t?cnicas de aprendizado supervisionado e n?o-supervisionado com o prop?sito ? minimizar os impactos dessa variabilidade no processo de classifica??o de imagens de plantas. Neste trabalho foi explorada a utiliza??o de features extra?das por RNC's para o reconhecimento de imagens de esp?cies de plantas. Como objeto de estudo, utilizou-se a cole??o de imagens ImageCLEF2013 (PlantCLEF) com 26.077 imagens de 250 especies de plantas. Foram aplicadas t?cnicas de particionamento em cada uma das bases com as diferentes features. Al?m disso, foram exploras abordagens de classifica??o mais abrangentes, com uso m?todos cl?ssicos como o algoritmo Random Forest e oito varia??es do classificador SVM com features extra?das pelas RNC's Inception V3, VGG-16 e VGG-19. Ainda assim, considerou-se tamb?m a camada do classificador Softmax de cada uma das RNC's a fim de se verificar o impacto do particionamento no processo de reconhecimento de imagens de esp?cies de plantas. Como resultado, os experimentos mostram ? poss?vel melhorar os resultados da efic?cia dos classificadores combinando extra??o de features por RNC's e o particionamento das classes com t?cnicas de agrupamento.", publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana}, scholl = {Mestrado em Computa??o Aplicada}, note = {DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA} }