Felipe A. CavaniMário Luiz TroncoArthur José Vieira Porto

A análise de imagens agrícolas exige algoritmos com capacidade de lidar com cenas não estruturadas ao ar livre. Algoritmos de segmentação desenvolvidos para segmentar cenas naturais juntamente com classificadores de segmentos viabilizam sistemas de visão computacional onde o algoritmo de segmentação é distinto da classificação dos segmentos. Tal fato é explorado neste trabalho com o propósito de avaliar vetores de características e diferentes tipos de classificadores de padrões. Foram avaliados vetores de características derivados dos espaços de cores RGB e HSV. Também foramavaliados classificadores baseados no teorema de Bayes e baseados no perceptron multicamadas. Os classificadores bayesianos treinados com os vetores de características derivados do espaço de cores HSV mostraramse mais adequados nos experimentos realizados.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wvc/2007/0033.pdf

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