|
|
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
Data corrente: |
16/10/2023 |
Data da última atualização: |
16/10/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
HIDALGO CHÁVEZ, D. W.; SILVA, F. L. C. DA; PINTO, R. V.; CARVALHO, C. W. P. de; FREITAS-SILVA, O. |
Afiliação: |
DAVY WILLIAM HIDALGO CHÁVEZ, UFRRJ; FELIPE LEITE COELHO DA SILVA, UFRRJ; RENAN VICENTE PINTO, UFRRJ; CARLOS WANDERLEI PILER DE CARVALHO, CTAA; OTNIEL FREITAS SILVA, CTAA. |
Título: |
Streamlined approaches for image classification using principal component analysis and hierarchical clustering of extrudates from coffee and sorghum blends. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
CyTA: Journal of Food, v. 21, n. 1, p. 606-613, 2023. |
DOI: |
https://doi.org/10.1080/19476337.2023.2263513 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
This article describes simple methods to group images including principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering of principal components (HCPC). Images of expanded and low expanded extrudates were processed using two optimization alternatives: a) image size reduction (from 2126 to 25 pixels); and b) grayscale conversion before size reduction. After applying PCA and HCPC, all tests yielded consistently similar results with the same PCA distribution and identical HCPC groups. Furthermore, expanded and low expanded extrudates formed groups with their respective peers. The RAM allocated to images and the time required to process them was reduced from 1727 Mb to less than 5 Mb and from ~ 2000s to just 0.1s, respectively. These results demonstrate the e feasibility of using these two simple multivariate statistical techniques for image classification. |
Palavras-Chave: |
Image classification. |
Thesaurus Nal: |
Image analysis; Principal component analysis. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1157235/1/Streamlined-approaches-for-image-classification-using-principal-component-analysis-and-hierarchical-clustering-of-extrudates-from-coffee-and-sorghum-b.pdf
|
Marc: |
LEADER 01652naa a2200217 a 4500 001 2157235 005 2023-10-16 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $ahttps://doi.org/10.1080/19476337.2023.2263513$2DOI 100 1 $aHIDALGO CHÁVEZ, D. W. 245 $aStreamlined approaches for image classification using principal component analysis and hierarchical clustering of extrudates from coffee and sorghum blends.$h[electronic resource] 260 $c2023 520 $aThis article describes simple methods to group images including principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering of principal components (HCPC). Images of expanded and low expanded extrudates were processed using two optimization alternatives: a) image size reduction (from 2126 to 25 pixels); and b) grayscale conversion before size reduction. After applying PCA and HCPC, all tests yielded consistently similar results with the same PCA distribution and identical HCPC groups. Furthermore, expanded and low expanded extrudates formed groups with their respective peers. The RAM allocated to images and the time required to process them was reduced from 1727 Mb to less than 5 Mb and from ~ 2000s to just 0.1s, respectively. These results demonstrate the e feasibility of using these two simple multivariate statistical techniques for image classification. 650 $aImage analysis 650 $aPrincipal component analysis 653 $aImage classification 700 1 $aSILVA, F. L. C. DA 700 1 $aPINTO, R. V. 700 1 $aCARVALHO, C. W. P. de 700 1 $aFREITAS-SILVA, O. 773 $tCyTA: Journal of Food$gv. 21, n. 1, p. 606-613, 2023.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
|
|
| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Soja. Para informações adicionais entre em contato com valeria.cardoso@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
Data corrente: |
19/10/1995 |
Data da última atualização: |
12/01/2007 |
Autoria: |
MOSCARDI, F.; LEITE, L. G.; ZAMATARO, C. E. O. |
Afiliação: |
EMBRAPA-CNPSo. Londrina, PR. |
Título: |
Influencia de aplicacoes de Baculovirus anticarsia sobre a ocorrencia natural de Nomuraea rileyi em populacoes da lagarta da soja. |
Ano de publicação: |
1985 |
Fonte/Imprenta: |
In: EMBRAPA. Centro Nacional de Pesquisa de Soja (Londrina, PR). Resultados de pesquisa de soja 1984/85. Londrina, 1985. |
Páginas: |
p.49-52. |
Série: |
(EMBRAPA-CNPSo. Documentos, 15). |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Brasil; Fungus; Insect; Parana; Pest; Soybean. |
Thesagro: |
Baculovirus Anticarsia; Controle Biológico; Fungo; Inseto; Nomuraea Rileyi; População; Praga; Soja; Vírus. |
Thesaurus NAL: |
biological control; Brazil; population. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01062naa a2200373 a 4500 001 1453875 005 2007-01-12 008 1985 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aMOSCARDI, F. 245 $aInfluencia de aplicacoes de Baculovirus anticarsia sobre a ocorrencia natural de Nomuraea rileyi em populacoes da lagarta da soja. 260 $c1985 300 $ap.49-52. 490 $a(EMBRAPA-CNPSo. Documentos, 15). 650 $abiological control 650 $aBrazil 650 $apopulation 650 $aBaculovirus Anticarsia 650 $aControle Biológico 650 $aFungo 650 $aInseto 650 $aNomuraea Rileyi 650 $aPopulação 650 $aPraga 650 $aSoja 650 $aVírus 653 $aBrasil 653 $aFungus 653 $aInsect 653 $aParana 653 $aPest 653 $aSoybean 700 1 $aLEITE, L. G. 700 1 $aZAMATARO, C. E. O. 773 $tIn: EMBRAPA. Centro Nacional de Pesquisa de Soja (Londrina, PR). Resultados de pesquisa de soja 1984/85. Londrina, 1985.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
Expressão de busca inválida. Verifique!!! |
|
|