Visão artificial e morfometria na análise e classificação de espécies biológicas / Artificial vision and morfometry in analysis and classification of biological species

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

A descoberta da história taxonômica e evolutiva das espécies é a principal fronteira das pesquisas científicas em diversas áreas do conhecimento. A biodiversidade dos indivíduos associada a grande variabilidade morfológica, torna essa tarefa um verdadeiro desafio. Os métodos tradicionais baseados na inspeção visual estão ultrapassados. Hoje em dia, os avanços tecnológicos têm colocado à disposição dos pesquisadores um arcabouço de ferramentas para o estudo das espécies. Este trabalho tem como objetivo investigar e desenvolver modelos computacionais capazes de analisar e classificar espécies biológicas por meio de características morfométricas. Para isso, técnicas de análise de imagens foram utilizadas para determinar a variabilidade das espécies em função de três informações de interesse: forma, estrutura tubular e textura. A potencialidade das metodologias foi avaliada por meio das seguintes espécies biológicas: maracujás silvestres do gênero Passiflora, eucaliptos do gênero Eucalyptus e arroz do gênero Oryza. Os experimentos produziram um conjunto de dados que representam uma detalhada descrição sobre a morfometria das espécies. Os resultados demonstraram que as técnicas de visão artificial são importantes para o estudo das espécies. As técnicas de análise de formas indicaram a viabilidade dessas metodologias na classificação das espécies, em particular, as redes complexas, a transformada de wavelets e a dimensão fractal multiescala que alcançaram altas taxas de classificações corretas. Os métodos desenvolvidos para análise de estruturas tubulares também demonstraram grande potencialidade na discriminação das espécies, principalmente a assinatura fractal multiescala a partir de pontos biométricos. As técnicas de análise de textura desenvolvidas também contribuíram para o estudo das espécies. Os resultados obtidos com as abordagens sinalizam que a relação entre biologia e computação é essencial para o desenvolvimento de metodologias eficientes. A inferência evolutiva das espécies foi um importante resultado obtido com os dados morfométricos, tanto a partir da forma, quanto da estrutura tubular e da textura. Testes estatísticos comprovaram a correlação entre os dados morfométricos obtidos por visão artificial e os dados moleculares de reconstrução filogenética. A multidisciplinaridade é o ponto central do trabalho, que está inserido na fronteira das áreas de visão artificial, morfometria e biologia. Com isso, essa simbiose resultou em promissoras contribuições para as áreas envolvidas

ASSUNTO(S)

análise de imagens artificial vision image analysis taxonomia visão artificial morphometry taxonomy morfometria

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