Aplicação inteligente de reconhecimento de plantas medicinais utilizando redes neurais artificiais

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dc.contributor.advisor Calçada, Dario Brito
dc.contributor.author Oliveira, Ádrian Chaves
dc.date.accessioned 2022-06-17T21:56:15Z
dc.date.available 2022-06-17T21:56:15Z
dc.date.issued 2015-07-24
dc.identifier.uri http://repositorio.uespi.br:8080/handle/123456789/136
dc.description.abstract O uso de plantas medicinais como uma forma de prevenir e tratar doenças têm sido amplamente difundido, visto que, as mesmas apresentam propriedades farmacológicas que são de extrema importância para o bom funcionamento dos organismos dos seres vivos. Todavia, as plantas podem possuir várias espécis diferentes, bem como em cada uma delas apresentar propriedades e finalidades distintas, sendo essas, propriedades tanto benéficas ao organismo de um ser vivo, quanto prejudiciais, como é o caso das espécies P!ectranthus amboinícus (boldo) e Plectranthus barbatus (malva). O processo de reconhecimento e classificação dessas plantas demandam análises e métodos que garantam que a espécie seja utilizada para tal finalidade. Entretanto, muitos destes métodos utilizam característ'cas complexas e demandam um grande conhecimento técnico para fazer esta classficação. A aplicação de técnicas computacionais para automação das atividades de reconhecimento de padrões motivou o desenvolvimento deste trabalho. Com base na literatura, a folha é a característica e a parte mais simples da planta a ser analisada, de forma a reconhecê-la As Redes Neurais Artificiais (RNAd) em conjunto com Processamento Digital de Imagens (PDI) proporcionam uma aIt capacidade em resolução de problemas, sendo possível encontrar diversa aplicações que utilizam estas técnicas em conjunto. Neste trabalho é apresentado o uso de técnicas de Processamento Digital de Imagem para extrair característico das folhas dessas duas espécies da família P!ectranthus. Neste sentido, forarm coletadas amostras destas espécies e extraídas características anatômicas morfológicas que as compõe, onde estas características foram utilizadas para compor uma base de dados para ser utilizada como parâmetros de entrada para uma RNA do tipo Multi Layer Perceptron aqui desenvolvida, a qual foi capaz de classificar corretamente as duas espécies com uma taxa de acerto de 96,15%. Os resultados obtidos com o treinamento da RNA possibilitou o desenvolvimento de um aplicativo inteligente para dispositivos móveis para o reconhecimento de plantas medicinais a partir da análise de características presente em suas folhas. Como resultado, obteve-se uma aplicação capaz de reconhecer plantas das espécies estudadas de modo bastante satisfatório demonstrando que é possível a utilização de RNAs para classificar duas espécies distintas e com isso realizar a produção de sistemas inteligentes. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Universidade Estadual do Piauí (UESPI) - Campus Professor Alexandre Alves de Oliveira - Parnaíba pt_BR
dc.relation.isbasedon OLIVEIRA, Adrian Chaves. Aplicação inteligente de reconhecimento de plantas medicinais utilizando redes neurais artificiais. Parnaíba: Monografia (graduação), Bachalerado em Ciência da Computação, Universidade Estadual do Piauí (UESPI), 2015. pt_BR
dc.subject Reconhecimento de padrões, Redes neurais artificiais, Multi layer Perceptron, Processamento digital de imagem, Aplicação inteligente pt_BR
dc.title Aplicação inteligente de reconhecimento de plantas medicinais utilizando redes neurais artificiais pt_BR
dc.type Thesis pt_BR


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