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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
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
Data corrente: |
02/06/2020 |
Data da última atualização: |
19/11/2020 |
Tipo da produção científica: |
Autoria/Organização/Edição de Livros |
Autoria: |
PORRO, R.; NASCIMENTO, A. S.; MATOS, F. F. de; SOUSA, R. C. de; SEVILHA, A. C. (ed.). |
Afiliação: |
ROBERTO PORRO, CPATU; Aline Souza Nascimento, MESTRANDA UFPA; Francinaldo Ferreira de Matos, Movimento Interestadual das Quebradeiras de Coco-Babaçu; Ronaldo Carneiro de Sousa, Associação em Áreas de Assentamento no Estado do Maranhão; ANDERSON CASSIO SEVILHA, Cenargen. |
Título: |
Sebastião e Maria de Fátima: produção aliada à conservação : Povoado Jenipapo, Esperantinópolis, MA. |
Ano de publicação: |
2020 |
Fonte/Imprenta: |
Brasília, DF: Embrapa, 2020. |
Páginas: |
58 p. |
Série: |
(Mestres do agroextrativismo no Mearim, v. 20). |
ISBN: |
978-65-86056-81-5 |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Boas práticas; Extrativismo sustentável; Médio Mearim. |
Thesagro: |
Agricultura Familiar; Manejo. |
Categoria do assunto: |
B Sociologia Rural |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/213593/1/Mearim-Vol-20.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (CENARGEN) |
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