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Geometria Fractal e Análise de Imagens Aplicadas à Biologia Vegetal

Processo: 12/19143-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de março de 2013
Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2016
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Odemir Martinez Bruno
Beneficiário:Joao Batista Florindo
Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):13/22205-3 - Organização espacial de tecidos e análise fractal para a taxonomia automatizada de plantas, BE.EP.PD
Assunto(s):Análise de imagens   Visão computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Análise de imagens | Geometria Fractal | Morfometria Vegetal | Visão Computacional

Resumo

Este trabalho propõe o desenvolvimento e aplicação de ferramentas matemáticas de análise de imagens derivadas da geometria fractal à análise e identificação de espécies de plantas da flora brasileira. A proposta de usar geometria fractal para essa análise surge da precisão que esta apresenta na modelagem de objetos da natureza, uma vez que elementos como as folhas vegetais possuem propriedades que as aproximam mais de um objeto fractal do que dos objetos da geometria clássica, como o fato de que são altamente complexas e possuem um índice significativo de auto-similaridades em seu aspecto. O trabalho pretende explorar técnicas já conhecidas na literatura como descritores fractais e multifractais, bem como propor novas abordagens para a extração de características da imagem a partir da geometria fractal. Essa combinação de ferramentas matemáticas e computacionais com técnicas biológicas propiciará vantagens tanto para as ciências exatas quanto biológicas, uma vez que permitirá o desenvolvimento de um ferramental que poderá tornar o processo de identificação e análise de plantas mais preciso e mais ágil, ao mesmo tempo em que fomentará o desenvolvimento de técnicas mais avançadas em análise de imagens.

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Publicações científicas (16)
(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)
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