Aplicativo móvel de análise de textura baseado em fractais

This work proposes to develop a mobile application to classify texture images, based on fractal theory. The proposal is to develop an Android mobile application that receives a trained model, captures images of a texture, extracts the features using a recent texture analysis method based on the frac...

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Autor principal: Pavan, Felipe Reis
Formato: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma: Português
Publicado em: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:
Acesso em linha: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10787
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spelling riut-1-107872020-11-13T11:57:24Z Aplicativo móvel de análise de textura baseado em fractais Pavan, Felipe Reis Marasca, Andre Luiz Marasca, Andre Luiz Ortoncelli, André Roberto Marcon, Marlon Aplicativos móveis Fractais - Programas de computador Engenharia de software Mobile apps Fractals - Computer programs Software engineering CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) This work proposes to develop a mobile application to classify texture images, based on fractal theory. The proposal is to develop an Android mobile application that receives a trained model, captures images of a texture, extracts the features using a recent texture analysis method based on the fractal descriptors called FDMIC and then classify it. The trained classification model is generated through a desktop software, developed in Java, which receives input parameters such as an image base, the scale value and the size of the sub-image to be cut. This proposal aims to unite the performance of FDMIC to the mobility provided by a smartphone. Finally, after experimental tests, the accuracy of FDMIC in this proposed solution was measured and through statistical analyzes, the results were compared, emphasizing strengths and weaknesses of this approach. Este trabalho propõe desenvolver um aplicativo móvel capaz de classificar imagens de textura, baseando-se na teoria fractal. A proposta consiste em desenvolver um aplicativo móvel, para Android, que receba um modelo treinado, capture a imagem de uma textura, extraia as características utilizando o recente método de análise de textura baseado em descritores fractais denominado FDMIC e então classifique-a. O modelo de classificação treinado é gerado por meio de um software desktop, desenvolvido em Java, que recebe parâmetros de entrada como uma base de imagens, o valor de escala e o tamanho da subimagem a ser cortada. Esta proposta visa unir a performance do FDMIC à mobilidade proporcionada por um smartphone. Por fim, por meio de testes experimentais, buscou-se medir a acurácia do método FDMIC nesta solução proposta e, por meio de análises estatísticas, comparou-se os resultados, enfatizando pontos fortes e fracos desta abordagem. 2020-11-13T11:57:24Z 2020-11-13T11:57:24Z 2018-12-04 bachelorThesis PAVAN, Felipe Reis. Aplicativo móvel de análise de textura baseado em fractais. 2018. 63 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10787 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Dois Vizinhos Brasil Engenharia de Software UTFPR
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Pavan, Felipe Reis
Aplicativo móvel de análise de textura baseado em fractais
description This work proposes to develop a mobile application to classify texture images, based on fractal theory. The proposal is to develop an Android mobile application that receives a trained model, captures images of a texture, extracts the features using a recent texture analysis method based on the fractal descriptors called FDMIC and then classify it. The trained classification model is generated through a desktop software, developed in Java, which receives input parameters such as an image base, the scale value and the size of the sub-image to be cut. This proposal aims to unite the performance of FDMIC to the mobility provided by a smartphone. Finally, after experimental tests, the accuracy of FDMIC in this proposed solution was measured and through statistical analyzes, the results were compared, emphasizing strengths and weaknesses of this approach.
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