Classificação de sinais eletromiográficos do músculo masseter de bovinos baseada em dicionários para reconhecimento de padrões ingestivos
This work presents a proposal for a new pattern recognition method of surface electromyography signals of cows masseter muscle for classification of ingestion and rumination patterns, as well as the definition of a segmentation methodology for this signal. The method, called Fisher Discriminant Dict...
| Autor principal: | Campos, Daniel Prado de |
|---|---|
| Formato: | Tese |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2020
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4637 |
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riut-1-46372020-01-15T06:00:46Z Classificação de sinais eletromiográficos do músculo masseter de bovinos baseada em dicionários para reconhecimento de padrões ingestivos Dictionary-based classification of electromyographic signals of the masseter muscle of cows to recognize ingestive patterns Campos, Daniel Prado de Abatti, Paulo José http://lattes.cnpq.br/2771856898735617 Bertotti, Fabio Luiz https://orcid.org/0000-0002-9402-0824 http://lattes.cnpq.br/4739401775990139 Britto Jr, Alceu de Souza http://lattes.cnpq.br/4251936710939364 Lazzaretti, André Eugênio http://lattes.cnpq.br/7649611874688878 Setti, João Antônio Palma http://lattes.cnpq.br/5231547788496074 Vale, Marcos Martinez do https://orcid.org/0000-0002-3010-6602 http://lattes.cnpq.br/5028362636820102 Processamento de sinais Sistemas de reconhecimento de padrões Pecuária - Automação Bovinos - Alimentação e rações - Simulação por computador Nutrição animal Animais - Proteção Eletromiografia Engenharia elétrica Signal processing Pattern recognition systems Animal culture - Automation Cattle - Feeding and feeds - Computer simulation Animal nutrition Animal welfare Electromyography Electric engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica This work presents a proposal for a new pattern recognition method of surface electromyography signals of cows masseter muscle for classification of ingestion and rumination patterns, as well as the definition of a segmentation methodology for this signal. The method, called Fisher Discriminant Dictionary Learning (FDDL), is based on the training of class-specific dictionaries, which is a matrix composed of signal prototypes. Dictionaries define a sparse vector that encodes the signal for the purpose of signal reconstruction. The reconstruction error information from each dictionary is used as a metric for classification, thus eliminating the feature extraction step. Results in cows with 2000 examples of chewing and cross-validation showed a significantly higher performance rating (p < 0.05) in relation to the current methods found in the literature, with an average accuracy of 90 %. The method proved to be robust in the presence of noise, with a performance gain of 2.45% with addition of severe noise (0 dB) in the training and test and 14.75% with addition in the test only, being superior to all methods in the range of 0-20 dB. Further works should evaluate the method’s ability to be implemented for real-time opperation and expand the classification to other ingestive patterns, such as identification of pasture height. Esse trabalho apresenta uma proposta de um novo método de reconhecimento de padrões em sinais de eletromiografia de superfície do músculo masseter de vacas leiteiras para classificação de padrões de ingestão e ruminação, bem como a definição de uma metodologia de segmentação desse sinal. O método, chamado de Aprendizado de Dicionário por Discriminante de Fisher (FDDL), é baseado no treinamento de dicionários específicos à classe, o qual é constituído de uma matriz composta de protótipos de sinais. Os dicionários definem um vetor esparso que codifica o sinal com a finalidade de reconstrução. As informações de erro de reconstrução para cada dicionário são usadas como métricas para classificação, dessa forma dispensando etapas de extração de característica. Resultados em bovinos com 2000 exemplos de mastigação e validação cruzada mostraram uma classificação com desempenho significativamente superior (p < 0,05) em relação aos métodos presentes na literatura, apresentando taxa de acerto média de 90%. O método se demonstrou robusto à presença de ruídos, com ganho na taxa de acerto de 2,45% com adição de ruídos severos (0 dB) no treino e no teste e 14,75% com adição apenas no teste, sendo superior à todos os métodos na faixa de 0-20 dB. A continuação do trabalho deve avaliar a capacidade de implementação do método em tempo-real e expandir a classificação para outros padrões ingestivos, como identificação da altura de pasto. 2020-01-14T19:00:36Z 2020-01-14T19:00:36Z 2019-10-29 doctoralThesis CAMPOS, Daniel Prado de. Classificação de sinais eletromiográficos do músculo masseter de bovinos baseada em dicionários para reconhecimento de padrões ingestivos. 2019. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4637 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial UTFPR |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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Português |
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Processamento de sinais Sistemas de reconhecimento de padrões Pecuária - Automação Bovinos - Alimentação e rações - Simulação por computador Nutrição animal Animais - Proteção Eletromiografia Engenharia elétrica Signal processing Pattern recognition systems Animal culture - Automation Cattle - Feeding and feeds - Computer simulation Animal nutrition Animal welfare Electromyography Electric engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica |
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Processamento de sinais Sistemas de reconhecimento de padrões Pecuária - Automação Bovinos - Alimentação e rações - Simulação por computador Nutrição animal Animais - Proteção Eletromiografia Engenharia elétrica Signal processing Pattern recognition systems Animal culture - Automation Cattle - Feeding and feeds - Computer simulation Animal nutrition Animal welfare Electromyography Electric engineering CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Engenharia Elétrica Campos, Daniel Prado de Classificação de sinais eletromiográficos do músculo masseter de bovinos baseada em dicionários para reconhecimento de padrões ingestivos |
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This work presents a proposal for a new pattern recognition method of surface electromyography signals of cows masseter muscle for classification of ingestion and rumination patterns, as well as the definition of a segmentation methodology for this signal. The method, called Fisher Discriminant Dictionary Learning (FDDL), is based on the training of class-specific dictionaries, which is a matrix composed of signal prototypes. Dictionaries define a sparse vector that encodes the signal for the purpose of signal reconstruction. The reconstruction error information from each dictionary is used as a metric for classification, thus eliminating the feature extraction step. Results in cows with 2000 examples of chewing and cross-validation showed a significantly higher performance rating (p < 0.05) in relation to the current methods found in the literature, with an average accuracy of 90 %. The method proved to be robust in the presence of noise, with a performance gain of 2.45% with addition of severe noise (0 dB) in the training and test and 14.75% with addition in the test only, being superior to all methods in the range of 0-20 dB. Further works should evaluate the method’s ability to be implemented for real-time opperation and expand the classification to other ingestive patterns, such as identification of pasture height. |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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2020 |
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CAMPOS, Daniel Prado de. Classificação de sinais eletromiográficos do músculo masseter de bovinos baseada em dicionários para reconhecimento de padrões ingestivos. 2019. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019. |
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