Postprocessing for skin detection

Skin detectors play a crucial role in many applications: face localization, person tracking, objectionable content screening, etc. Skin detection is a complicated process that involves not only the development of apposite classifiers but also many ancillary methods, including techniques for data preprocessing and postprocessing. In this paper, a new postprocessing method is described that learns to select whether an image needs the application of various morphological sequences or a homogeneity function. The type of postprocessing method selected is learned based on categorizing the image into one of eleven predetermined classes. The novel postprocessing method presented here is evaluated on ten datasets recommended for fair comparisons that represent many skin detection applications. The results show that the new approach enhances the performance of the base classifiers and previous works based only on learning the most appropriate morphological sequences

Percepção das cores com ImageJ: elaboração de um guia para análise de imagens de microrganismos produtores de corantes naturais.

As cores são vistas pelos olhos humanos que traduzem a informação baseada em suas percepções e preferências. As cores podem ser entendidas como fótons percebidos da luz do dia onde vermelho corresponde a fótons de luz de comprimento longo (baixa frequência), amarelo e verde intermediários e azul comprimento de onda curto (alta frequência). Dessa forma a cor pode ser quantificada e analisada em sistemas de computador para determinar a quantidade de vermelho, verde e azul presente em cada cor. Este trabalho teve como objetivo criar uma estratégia baseada em análise de imagem digital para identificação das cores de microrganismos visando auxiliar a seleção de linhagens produtoras de corantes sem a necessidade de manipulação das amostras

Stochastic selection of activation layers for convolutional neural networks

In recent years, the field of deep learning has achieved considerable success in pattern recognition, image segmentation, and many other classification fields. There are many studies and practical applications of deep learning on images, video, or text classification. Activation functions play a crucial role in discriminative capabilities of the deep neural networks and the design of new \u201cstatic\u201d or \u201cdynamic\u201d activation functions is an active area of research. The main difference between \u201cstatic\u201d and \u201cdynamic\u201d functions is that the first class of activations considers all the neurons and layers as identical, while the second class learns parameters of the activation function independently for each layer or even each neuron. Although the \u201cdynamic\u201d activation functions perform better in some applications, the increased number of trainable parameters requires more computational time and can lead to overfitting. In this work, we propose a mixture of \u201cstatic\u201d and \u201cdynamic\u201d activation functions, which are stochastically selected at each layer. Our idea for model design is based on a method for changing some layers along the lines of different functional blocks of the best performing CNN models, with the aim of designing new models to be used as stand-alone networks or as a component of an ensemble. We propose to replace each activation layer of a CNN (usually a ReLU layer) by a different activation function stochastically drawn from a set of activation functions: in this way, the resulting CNN has a different set of activation function layers. The code developed for this work will be available at https://github.com/LorisNanni

Anais...

A sexta edição do Encontro, realizada em formato digital, nos dias 24 e 25 de novembro de 2020, pelo canal da Embrapa no YouTube, tem como tema central “Bioprodutos: agregação de valor às agroindústrias”, com especial ênfase em Bioinsumos, e conta com a presença de oito palestrantes convidados, externos ao quadro da Embrapa Agroenergia. O evento deste ano está subdividido em três momentos: I. Simpósio Agroenergia em Foco, com o tema “Biomassa para a Bioeconomia”, composto por duas mesas-redondas que abordam os temas “Bioinsumos” e "Bioprodutos”. II. Sessão de divulgação dos trabalhos científicos do VI EnPI, submetidos em formato de artigo, com apresentações ao vivo em salas de reunião públicas (por meio da ferramenta Google Meet). A sessão de encerramento do evento conta com a divulgação e premiação dos melhores trabalhos de PD&I apresentados nas categorias graduandos, pós-graduandos e profissionais, com o patrocínio da Associação Brasileira de Bioinovação (ABBI). III. Sessão de Transferência de Tecnologia da Embrapa Agroenergia, intitulada InovAR – Diálogos de Inovação Tecnológica, com foco em materiais renováveis.Editoras técnicas: Simone Mendonça, Thaís Fabiana Chan Salum. Realizado em formato digital