Título: Classificação de variedades de uma fruta: aplicação computacional em maçãs
Autores: Jonathan V. Kaizer, Rodrigo C. Thom de Souza, Linnyer B. R. Aylon, Yandre M. G. Costa
Resumo: Muitas vezes é difícil de fazer a distinção das variedades de uma fruta quando elas possuem características muito semelhantes. Esse é um problema encontrado nos caixas de supermercados, por exemplo, em que é preciso utilizar o reconhecimento visual para identificar variedades de maçãs, uma vez que cada variedade pode ter um preço diferente. Técnicas computacionais de classificação podem ser empregadas para resolver esse problema. Neste trabalho, foi utilizado Redes Neurais Convolucionais (CNN) com a arquitetura VGG-19 e técnica de transfer-learning, e uma abordagem com K-Nearest Neighbors (K-NN) utilizando K=5 para o número de vizinhos. A base escolhida continha 6 variedades de maçãs e foi adotado a estratégia de undersampling para balancear a base. Foi utilizado a estratégia de crossvalidation para a validação dos resultados e a acurácia obtida pela CNN foi de 99,79 ± 0,12%, e para o K-NN foi de 98,11 ± 0,67%. Os resultados observados revelaram que o problema não tinha uma dificuldade tão elevada, o que trouxe altas acurácias
Palavras-chave: CNN, K-NN, classificação, variedades, frutas
Páginas: 7
Código DOI: 10.21528/CBIC2023-009
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