Aplicativo de escaneamento de quadro branco para smartphones da plataforma Android

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.Neste trabalho serão apresentadas metodologias de processamento de imagens aplicadas para o desenvolvimento de um aplicativo para celulares Android capaz de processar uma foto tirada de um quadro branco em um contexto escolar, com objetivo de que imagem final tenha somente o conteúdo escrito no quadro branco, removendo pessoas e objetos que aparecerem na frente, e por fim melhorando o aspecto visual. Em um contexto escolar é muito importante tomar anotações do que é escrito no quadro pelo professor, isso permite que os alunos se lembrem do que foi ensinado em aula. Desde sempre estamos acostumados a tomar anotações em cadernos, uma atividade que pode consumir certo tempo de aula. A cada dia os smartphones estão sempre superando novas barreiras de processamento a cada geração, então possuir no bolso uma solução como a que este trabalho propõe é bastante conveniente. Para validar a proposta, um banco de mais de 100 imagens foi preparado, contemplando imagens de quadros brancos com e sem anotações, e com e sem pessoas ou objetos na frente. Foi desenvolvido um aplicativo de celular que implementava a solução proposta neste trabalho, permitindo testar as imagens diretamente no celular. Os resultados das imagens finais foram analisados subjetivamente. A partir dos resultados obtidos, obteve-se uma taxa de sucesso média de 88% para os módulos. 83% para o módulo de detecção do quadro branco, 89% para o de inpainting, e 92% para o módulo de melhoria visual. O sistema cumpre seus requisitos na maior parte dos casos, dadas algumas circunstâncias que dependem diretamente da imagem de entrada. Também observou-se que algumas etapas podem ser melhoradas futuramente, como a detecção do quadro na imagem original em alguns casos que a borda do quadro não está tão evidente, ou que algum reflexo interfira em sua continuidade. A otimização velocidade do processamento para remover pessoas ou objetos em primeiro plano da imagem final também pode ser objeto de trabalhos futuros.This work will present image processing techniques applied to the development of a mobile Android app that processes a photo taken from a whiteboard in a classroom, until the final image has only the board’s written content, removing appearing people and objects in front of it, and enhancing it’s visual aspect in the end. On a school context, note taking is a very important activity, allowing students to remember what was written by the teacher in class, we are all used to take notes on notebooks, a very time consuming task. Our everyday smartphones are always getting better and better in computer processing power for each generation, so having a solution like this is very convenient for students. To validate the proposal, a bank containing more than 100 images was prepared, contemplating whiteboard images with and without annotations, with and without people or objects in front of it. An Android app implementing the proposed solution was developed, allowing tests directly on the phone. The final image results were evaluated subjectively. Within the results, the average success rate is 88% for the modules. 83% for the whiteboard detection module, 89% for the inpainting module, and 92% for the visual enhancing module. The system meets it’s requirements in most of the cases, given the circumstances that directly depend on the input image. It was concluded that some steps can be further improved, such as the frame detection in the original whiteboard image. In some cases that the edge of the frame is not so clear, or some interfering reflex takes place in front of it affecting it’s continuity. The optimization of the processing time to execute inpainting for hiding people or objects in front of the final image can also be subject from future works

NEOTROPICAL ALIEN MAMMALS: a data set of occurrence and abundance of alien mammals in the Neotropics

Biological invasion is one of the main threats to native biodiversity. For a species to become invasive, it must be voluntarily or involuntarily introduced by humans into a nonnative habitat. Mammals were among first taxa to be introduced worldwide for game, meat, and labor, yet the number of species introduced in the Neotropics remains unknown. In this data set, we make available occurrence and abundance data on mammal species that (1) transposed a geographical barrier and (2) were voluntarily or involuntarily introduced by humans into the Neotropics. Our data set is composed of 73,738 historical and current georeferenced records on alien mammal species of which around 96% correspond to occurrence data on 77 species belonging to eight orders and 26 families. Data cover 26 continental countries in the Neotropics, ranging from Mexico and its frontier regions (southern Florida and coastal-central Florida in the southeast United States) to Argentina, Paraguay, Chile, and Uruguay, and the 13 countries of Caribbean islands. Our data set also includes neotropical species (e.g., Callithrix sp., Myocastor coypus, Nasua nasua) considered alien in particular areas of Neotropics. The most numerous species in terms of records are from Bos sp. (n = 37,782), Sus scrofa (n = 6,730), and Canis familiaris (n = 10,084); 17 species were represented by only one record (e.g., Syncerus caffer, Cervus timorensis, Cervus unicolor, Canis latrans). Primates have the highest number of species in the data set (n = 20 species), partly because of uncertainties regarding taxonomic identification of the genera Callithrix, which includes the species Callithrix aurita, Callithrix flaviceps, Callithrix geoffroyi, Callithrix jacchus, Callithrix kuhlii, Callithrix penicillata, and their hybrids. This unique data set will be a valuable source of information on invasion risk assessments, biodiversity redistribution and conservation-related research. There are no copyright restrictions. Please cite this data paper when using the data in publications. We also request that researchers and teachers inform us on how they are using the data