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https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/7933| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Classificação de vinhos usando imagens hiperespectrais e k-vizinhos mais próximos |
| Autor(es): | Oliveira, Fernando Costa |
| Primeiro Orientador: | Coelho, Clarimar José |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Carvalho, Rafael Viana de |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Taniguti, Zenilda da Silva Alexandria |
| Resumo: | O objetivo deste trabalho é classificar amostras de vinhos para melhorar o controle de qualidade dos produtos. As amostras são imagens hiperespectrais e o classificador utilizado é o K-Vizinhos Próximos. Como pré-processamento foi utilizado o K-means com o objetivo de remover o fundo e possíveis ruídos da amostra. O classificador alcançou uma acurácia de 62%, sendo possível concluir que o uso de imagens hiperespectrais combinado com técnicas de aprendizado de máquina, como KNN, mostra-se eficaz. |
| Abstract: | The objective of this work is to classify wine samples to improve product quality control. The samples are hyperspectral images and the classifier used is K-Nearest Neighbors. K-means was used as pre-processing with the aim of removing the background and possible noise from the sample. The classifier achieved an accuracy of 62%, making it possible to conclude that the use of hyperspectral images combined with machine learning techniques, such as KNN, is effective. |
| Palavras-chave: | Classificação de vinhos Controle de qualidade Imagens hiperespectrais K-means K-vizinhos próximos |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Pontifícia Universidade Católica de Goiás |
| Sigla da Instituição: | PUC Goiás |
| metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/7933 |
| Data do documento: | 21-Jun-2024 |
| Aparece nas coleções: | TCC Ciência da Computação |
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