Texture Analysis of Stereograms of Diffuse-Porous Hardwood: Identification of Wood Species Used in Tripitaka Koreana

Tripitaka Koreana is a collection of over 80, 000 Buddhist texts carved on wooden blocks. In this study, we investigated whether six hardwood species used as blocks could be recognized by image recognition. An image dataset comprising stereograms in transverse section was acquired at 10× magnification. After auto-rotation, cropping, and filtering processes, the dataset was analyzed by an image recognition system, which comprised a gray level co-occurrence matrix method for feature extraction and a weighted neighbor distance algorithm for classification. The estimated accuracy obtained by leave-one-out cross-validation was up to 100% after optimizing the pretreatments and parameters, thereby indicating that the proposed system may be useful for the non-destructive analysis of all wooden carvings. We also examined the specific anatomical features represented by textures in the images. Many of the texture features were apparently related to the density of vessels and others were associated with the ray intervals. However, some anatomical features that are helpful for visual inspection were ignored by the proposed system despite its perfect accuracy. In addition to the high analytical accuracy of this system, a deeper understanding of the relationships between the calculated and actual features is essential for the further development of automated recognition

REFERENCIAL SEMÂNTICO NO SUPORTE DA IDENTIFICAÇÃO BOTÂNICA DE ESPÉCIES AMAZÔNICAS

A identificação botânica de espécies vegetais nativas da Amazônia é parte integrante do inventário florestal, imprescindível para o plano de manejo florestal e essencial para que a comunidade científica conheça mais e melhor a floresta Amazônica. No entanto, o processo usual de identificação botânica normalmente usa apenas o conhecimento empírico de nativos conhecedores da floresta (mateiros), os quais adotam nomes vernaculares (populares) na determinação das espécies, que por sua vez, apresentam divergêcias dos nomes científicos catalogados por taxonomistas. Tendo esta problemática como cenário de pesquisa, este trabalho propõe um modelo conceitual para suportar um referencial semântico que apoie o processo de identificação de espécies botânicas da Amazônia, com intuito de minimizar as divergências de conhecimento entre taxonomistas e mateiros, e consequentemente aumentar a acurácia do método de identificação. Para tal, são utilizados recursos semânticos (e.g. ontologia e vetores semânticos) na formalização do conhecimento capturado. Dois cenários de aplicação são usados para avaliar este trabalho, nomeadamente: (i) o cenário Inventário Florestal que utiliza como instrumento avaliativo o sistema especialista para identificação botânica por características; (ii) o cenário Imagem Madeira que utiliza como instrumento avaliativo o sistema especialista para classificação de imagem de madeira. Como parte dos resultados, estes cenários utilizam o reconhecimento de padrão no apoio à tomada de decisão usando ferramentas computacionais no auxílio ao processo de identificação de espécies florestais comercializadas na Amazônia, com taxas de acertos de 65% de reconhecimento em imagens de madeira. Por conseguinte conclui-se que o referencial semântico proposto neste trabalho contribui sobremaneira no âmbito ambiental, no que tange à produção de conhecimento sobre a Amazôni