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Descritores fractais de texturas aplicados na identificação foliar e plasticidade anatômica

Processo: 13/14984-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2013
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Odemir Martinez Bruno
Beneficiário:Dalcimar Casanova
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Visão computacional   Aprendizado computacional   Botânica (classificação)   Fractais

Resumo

A Geometria Fractal pode ser utilizada para representar estruturas geométricas de grande complexidade, inclusive fenômenos na natureza onde não podem ser utilizadas as geometrias tradicionais. As folhas e suas estruturas, apesar de não serem fractais perfeitos, são um desses fenômenos que podem ser caracterizados e descritos usando a geometria fractal. Nesse sentido pesquisas utilizando fractais na identificação vegetal por análise de textura vem sendo realizada nos últimos anos pelo grupo GCC (Scientific Computing Group) do IFSC-USP. Tais pesquisas vem ganhando destaque nos últimos anos com respeito a sua qualidade como método de análise de texturas. Ainda há, no entanto, muitas formas de se aprimorar tal método computacional, sendo esse um dos objetivos principais de tal projeto de pesquisas. De forma complementar pretende-se investigar a robustez dos descritores fractais no que diz respeito a análise de espécies que apresentam plasticidade anatômica foliar. A plasticidade fenotípica em plantas é definida como a alteração na expressão do genótipo pelas influências ambientais, podendo manifestar-se tanto morfológica como fisiologicamente. Tal investigação é de especial importância uma vez que os sistemas automatizados de identificação foliar devem ser capazes de lidar com tais alterações morfológicas. Resultados de pesquisas recentes são apresentados nesse projeto demostrando a viabilidade de tais objetivos.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA S.; CASANOVA, DALCIMAR; FLORINDO, JOAO B.; BRUNO, ODEMIR M. Enhancing fractal descriptors on images by combining boundary and interior of Minkowski dilation. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 416, p. 41-48, DEC 15 2014. Citações Web of Science: 1.
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL; COMIN, CESAR HENRIQUE; CASANOVA, DALCIMAR; TRAVIESO, GONZALO; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. A Systematic Comparison of Supervised Classifiers. PLoS One, v. 9, n. 4 APR 24 2014. Citações Web of Science: 73.

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