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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2010.tde-10012011-085835
Documento
Autor
Nome completo
Bruna Elisa Zanchetta Buani
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2010
Orientador
Banca examinadora
Hirakawa, André Riyuiti (Presidente)
Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti
Francoy, Tiago Mauricio
Título em português
Aplicação da Lógica Fuzzy kNN e análises estatísticas para seleção de características e classificação de abelhas.
Palavras-chave em português
Abelhas
Classificação
Lógica Fuzzy
Reconhecimento de padrões
Resumo em português
Este trabalho propõe uma alternativa para o problema de classificação de espécies de abelhas a partir da implementação de um algoritmo com base na Morfométria Geométrica e estudo das Formas dos marcos anatômicos das imagens obtidas pelas asas das abelhas. O algoritmo implementado para este propósito se baseia no algoritmo dos k-Vizinho mais Próximos (do inglês, kNN) e na Lógica Fuzzy kNN (Fuzzy k-Nearest Neighbor) aplicados a dados analisados e selecionados de pontos bidimensionais referentes as características geradas por marcos anatômicos. O estudo apresentado envolve métodos de seleção e ordenação de marcos anatômicos para a utilização no algoritmo por meio da implementação de um método matemático que utiliza o calculo dos marcos anatômicos mais significativos (que são representados por marcos matemáticos) e a formulação da Ordem de Significância onde cada elemento representa variáveis de entrada para a Fuzzy kNN. O conhecimento envolvido neste trabalho inclui uma perspectiva sobre a seleção de características não supervisionada como agrupamentos e mineração de dados, analise de pré-processamento dos dados, abordagens estatísticas para estimação e predição, estudo da Forma, Analise de Procrustes e Morfométria Geométrica sobre os dados e o tópico principal que envolve uma modificação do algoritmo dos k- Vizinhos mais Próximos e a aplicação da Fuzzy kNN para o problema. Os resultados mostram que a classificação entre amostras de abelhas no seu próprio grupo apresentam acuracia de 90%, dependendo da espécie. As classificações realizadas entre as espécies de abelhas alcançaram acuracia de 97%.
Título em inglês
Application of Fuzzy kNN and statistical analysis for features selection and classification of bees.
Palavras-chave em inglês
Bees
Classification
Fuzzy Logic
Pattern recognition
Resumo em inglês
This work presents a proposal to solve the bees classification problem by implementing an algorithm based on Geometrics Morphometrics and the Shape analysis of landmarks generated from bees wings images. The algorithm is based on the K-Nearest Neighbor (K-Nearest Neighbor) algorithm and Fuzzy Logic KNN applied to the analysis and selection of two-dimensional data points relating to landmarks. This work is part of the Architecture Reference Model for Automatic identification and Taxonomic Classification System of Stingless Bee using the Wing Morphometry. The study includes selection and ordering methods for landmarks used in the algorithm by developing a mathematical model to represent the significance order, generating the most significant mathematical landmarks as input variables for Fuzzy Logic kNN. The main objective of this work is to develop a classification system for bee species. The knowledge involved in the development of this work include an overview of feature selection, unsupervised clustering and data mining, analysis of data pre-processing, statistical approaches for estimation and prediction, study of Shape, Procrustes Analysis on data that comes from Geometric Morphometry and the modification of the k-Nearest Neighbors algorithm and the Fuzzy Logic kNN. The results show that the classification in bee samples of the same species presents a accuracy above 90%, depending on the specie in analysis. The classification done between the bees species reach accuracies of 97%.
 
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Data de Publicação
2011-04-14
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • Buani, B. E. Z., et al. APLICAÇÃO DO ALGORITMO DOS K-VIZINHOS MAIS PRÓXIMOS ESTENDIDO COM ANÁLISE ESTATÍSTICA E LÓGICA FUZZY KNN PARA SELEÇÃO DE CARACTERÍSTICAS E CLASSIFICAÇÃO DE ABELHAS. In XXXIX Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola - CONBEA 2010, Vitória, 2010. Anais do XXXIX Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola - CONBEA 2010.Vitória : DCM-Incaper, 2010.
  • Buani, B. E. Z., e HIRAKAWA, A. R. Aplicação do algoritmo dos vizinhos mais próximos para seleção de características e classificação da morfologia das asas de abelhas sem ferrão (NN4Bees). In 7º Congresso Brasileiro de Agroinformática, Viçosa, 2009. Anais do 7º Congresso Brasileiro de Agroinformática.Viçosa, 2009.
  • Bueno, J.F., et al. Um Modelo de Sistema Automatizado de Classificação de Abelhas Baseado em Reconhecimento de Padrões. In Escola Regional de Informática da SBC, Cuiabá, 2010. Anais da ERI-2010.Cuiabá : UFMT, 2010. Resumo.
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