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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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Data corrente: |
23/03/2006 |
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Data da última atualização: |
22/02/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
RABELLO, A. R.; QUEIROZ, P. R.; SIMÕES, K. C.; HIRAGI, C. O.; LIMA, L. H. C.; OLIVEIRA, M. R. V.; MEHTA, A. |
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Título: |
Diferenciação de biótipos de Bemísia tabaci utilizando PCR-RFLP e sequenciamento da região ITS1 rDNA. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
Brasília: Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia, 2005. |
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Páginas: |
23 p. |
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Série: |
(Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 95) |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Biótipos; Biotype; ITS1; PCR-RFLP; rDNA. |
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Thesagro: |
Bemisia Tabaci; Mosca Branca. |
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Thesaurus Nal: |
Bemisia. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/CENARGEN/26632/1/bp095.pdf
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Marc: |
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700 1 $aMEHTA, A.
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Corte. |
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Data corrente: |
25/01/2017 |
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Data da última atualização: |
10/03/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
OLIVEIRA, C. E.; LIMA, L. R. de; OLIVEIRA, G. R. A. de; GONÇALVES, A. B.; PISTORI, H.; KOLLER, W. W. |
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Afiliação: |
CARINA ELISEU OLIVEIRA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; LUCAS RODRIGUES DE LIMA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; GLAUCIA RAQUEL ASSIS DE OLIVEIRA, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; ARIADNE BARBOSA GONÇALVES, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; HEMERSON PISTORI, Universidade Católica Dom Bosco, Campo Campo Grande-MS; WILSON WERNER KOLLER, CNPGC. |
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Título: |
Computer vision for larval structures identification applied to forensic science. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL WVC'2016, 12., 2016. Campo Grande, MS. Proceedings... Campo Grande: UCDB/UFMS/UFGD, p. 266-270, nov. 2016. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
The diptera maggots are used in forensic entomology to estimate the post-mortem interval (PMI). Maggots have a wide range of morphological and structural features that aid in the identification. In order to assist in the necrophagous larvae identification, this research aims to develop a software using computer vision and machine learning to automate the classification process. Diptera maggots were collected in a dead pig at the capital of Mato Grosso do Sul state, Campo Grande. The maggots were identified and photographed at a light microscope (5x objective). Next, the images were processed, the features extraction was performed using an extractor in Python language. The classification of the images were tested with AdaBoost, Random Forest, Random Tree and SMO classifiers. The SMO the best performa. |
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Thesaurus NAL: |
Computer vision; Entomology; Insect larvae. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/155450/1/Computer-vision-for-larval.pdf
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Marc: |
LEADER 01519nam a2200205 a 4500
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245 $aComputer vision for larval structures identification applied to forensic science.$h[electronic resource]
260 $aIn: WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL WVC'2016, 12., 2016. Campo Grande, MS. Proceedings... Campo Grande: UCDB/UFMS/UFGD, p. 266-270, nov. 2016.$c2016
520 $aThe diptera maggots are used in forensic entomology to estimate the post-mortem interval (PMI). Maggots have a wide range of morphological and structural features that aid in the identification. In order to assist in the necrophagous larvae identification, this research aims to develop a software using computer vision and machine learning to automate the classification process. Diptera maggots were collected in a dead pig at the capital of Mato Grosso do Sul state, Campo Grande. The maggots were identified and photographed at a light microscope (5x objective). Next, the images were processed, the features extraction was performed using an extractor in Python language. The classification of the images were tested with AdaBoost, Random Forest, Random Tree and SMO classifiers. The SMO the best performa.
650 $aComputer vision
650 $aEntomology
650 $aInsect larvae
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700 1 $aGONÇALVES, A. B.
700 1 $aPISTORI, H.
700 1 $aKOLLER, W. W.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Corte (CNPGC) |
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