Identificação da Autoria de Manuscritos com Base em Atributos Genéticos e Genéricos da Escrita

A grafoscopia é uma área da ciência forense dedicada, entre outros fins, à análise e identificação da autoria de manuscritos, sejam eles contemporâneos ou antigos. Por se tratar de uma área onde predomina a subjetividade no uso da técnica pericial ou grafometria, a mesma tem se tornado campo de interesse da computação, na busca de soluções para a padronização e auxílio de tais procedimentos. Neste contexto, este artigo apresenta um método para análise e identificação da autoria de manuscritos, tendo como base os atributos genéticos e genéricos da escrita, componentes fundamentais para a identificação da autoria de manuscritos. O método proposto faz uso de uma abordagem global, na extração dos atributos grafoscópicos e de verificação

Identificação de amostras de sementes utilizando VisãoComputacional

Diversos sistemas computacionais voltados ao Agronegócio foram desenvolvidos visando melhorar a produtividade, qualidade dos produtos, reduzir desperdícios e auxiliar na tomada de decisões. Da mesma forma, medidores de umidade estão cada vez mais tecnológicos e, neste caso, automatização do processo de medição auxilia na redução de erros e aumento de produtividade. Neste contexto, o presente trabalho apresenta uma metodologia para obtenção de imagens de sementes e classificação utilizando métodos de Visão Computacional. Uma base de imagens com treze tipos de sementes foi criada para avaliação do método de identificação proposto. Quatro descritores foram extraídos, avaliados individualmente e de forma combinada, sendo utilizados como entrada no classificador SVM. O método proposto obteve uma taxa de acerto superior a 85% em 12 dos 13 tipos testados, mostrando a viabilidade dasua utilização na identificação de sementes, para uma posterior análise de umidade

Identificação da Autoria de Manuscritos com Base em Atributos Genéticos e Genéricos da Escrita

A grafoscopia é uma área da ciência forense dedicada, entre outros fins, à análise e identificação da autoria de manuscritos, sejam eles contemporâneos ou antigos. Por se tratar de uma área onde predomina a subjetividade no uso da técnica pericial ou grafometria, a mesma tem se tornado campo de interesse da computação, na busca de soluções para a padronização e auxílio de tais procedimentos. Neste contexto, este artigo apresenta um método para análise e identificação da autoria de manuscritos, tendo como base os atributos genéticos e genéricos da escrita, componentes fundamentais para a identificação da autoria de manuscritos. O método proposto faz uso de uma abordagem global, na extração dos atributos grafoscópicos e de verificação

Identificação de sementes utilizando visão computacional

Orientador : Lucas Ferrari de OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 31/08/2015Inclui referências : f. 72-75Área de concentração: Sistemas eletrônicosResumo: Existem muitos sistemas computacionais aplicados a área do agronegócio, que visam melhorar a produtividade, qualidade dos produtos, reduzir desperdícios e auxiliar na tomada de decisões. Da mesma forma medidores de umidade vem se tornando cada vez mais tecnológicos com o passar do tempo e, neste caso, tornar o processo mais automático auxilia na redução de erros e aumenta a produtividade. Em relação aos avanços tecnológicos uma das áreas que vem se destacando no setor é a de visão computacional, que ao longo do tempo tem se tornando mais acessível como tecnologia. Visão computacional é um conjunto de métodos e técnicas utilizadas para interpretar imagens, auxiliando na tomada de decisões, a partir de reconhecimento de padrões. Visando contribuir com esse cenário de desenvolvimento tecnológico no setor do agronegócio, o presente trabalho apresenta um método automático de classificação de sementes utilizando visão computacional. Um conjunto de dados foi criado para o treinamento e testes do método proposto, utilizando 13 diferentes tipos de sementes. A metodologia testada utilizou 6 técnicas de descritores de características (LPQ, LBP, LCP, CLBP, Haralick e Histograma) que foram arranjadas em um vetor de treinamento e de testes do classificador. A avaliação individual e combinações dos descritores também foram alvo de estudo neste trabalho. Também foram testados 2 tipos de classificadores, SVM e RNA. Os resultados obtidos com o método mostraram-se promissores, em 12 dos 13 tipos de sementes testadas a taxa de acerto foi igual ou maior que 85%, ficando abaixo desta marca apenas a classe de Soja. Palavras-chave: Identificação automática, Visão computacional, Identificação de sementes. 11Abstract: Many are the computer systems applied to agribusiness area, aimed at improving productivity, products quality, reduce waste and assist in making decisions. Following this trend of technological advances, a prominent area for the sector is the computer vision, which over time has become more accessible as technology. Computer vision is a set of methods and techniques used to interpret images, assisting in decision-making, of pattern recognition. Likewise, moisture measurers have become increasingly technological over time, which make the automatic process reduce errors and increases productivity. An important part of this moisture reading process is to select the type of seed that will be sampled. To contribute to this scenario of technological development, this current work presents an automatic classification method using computer vision. A dataset was created for training and testing of the method proposed here, using 13 different types of seeds. The method used six features descriptors techniques to compose the training and tests vector (LPQ, LBP, LCP, CLBP, Haralick, Histogram and Gabor). Individual assessment and descriptors combinations were also the subject of study in this work. We also tested two types of classifiers, SVM and RNA. The results obtained with the method shown promise in 12 of the 13 kinds of seeds tested, hit rate was equal to or greater than 85%, below this mark of the soy class. Keywords: Automatic classification, Computer vision, Classification of seeds