Metodologia de fusão de vídeos e sons para monitoração de comportamento de insetos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Jorge, Lúcio André de Castro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Feature selection
Fusão de sensores
Fusion
Seleção de características
Wavelet-multifractal
Wrapper
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-19102011-110608/
Resumo: Este trabalho apresenta uma nova abordagem para fusão de vídeo e som diretamente no espaço de atributos visando otimizar a identificação do comportamento de insetos. Foi utilizado o detector de Harris para rastreamento dos insetos, assim como a técnica inovadora Wavelet-Multifractal para análise de som. No caso da Wavelet-Multifractal, foram testadas várias Wavelet-mães, sendo a Morlet a melhor escolha para sons de insetos. Foi proposto a Wavelet Módulo Máximo para extrair atributos multifractais dos sons para serem utilizados no reconhecimento de padrões de comportamento de insetos. A abordagem Wrapper de mineração de dados foi usada para selecionar os atributos relevantes. Foi constatado que a abordagem Wavelet-multifractal identifica melhor os sons, particularmente no caso de distorções provocadas por ruídos. As imagens foram responsáveis pela identificação de acasalamento e os sons pelos outros comportamentos. Foi também proposto um novo método do triângulo como representação simplificada do espectro multifractal visando simplificação do processamento.
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