| |
|
|
|
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: |
15/09/2005 |
|
Data da última atualização: |
17/03/2008 |
|
Autoria: |
DIAS, W. A.; SILVA, J. F. V.; GARCIA, A.; CARNEIRO, G. E. S. |
|
Título: |
Distribuição de raças de Heterodera glycines no Brasil. |
|
Ano de publicação: |
2005 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 27., 2005. Cornélio Procópio. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2005. |
|
Páginas: |
p. 365-366. |
|
Série: |
(Embrapa Soja. Documentos, 257). |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
Organizado por Odilon Ferreira Saraiva, Janete Lasso Ortiz, Simone Ery Grosskopf. Nome correto do primeiro autor DIAS, W. P. |
|
Thesagro: |
Nematóide; Soja. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
Marc: |
LEADER 00758naa a2200205 a 4500
001 1468334
005 2008-03-17
008 2005 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aDIAS, W. A.
245 $aDistribuição de raças de Heterodera glycines no Brasil.
260 $c2005
300 $ap. 365-366.
490 $a(Embrapa Soja. Documentos, 257).
500 $aOrganizado por Odilon Ferreira Saraiva, Janete Lasso Ortiz, Simone Ery Grosskopf. Nome correto do primeiro autor DIAS, W. P.
650 $aNematóide
650 $aSoja
700 1 $aSILVA, J. F. V.
700 1 $aGARCIA, A.
700 1 $aCARNEIRO, G. E. S.
773 $tIn: REUNIÃO DE PESQUISA DE SOJA DA REGIÃO CENTRAL DO BRASIL, 27., 2005. Cornélio Procópio. Resumos... Londrina: Embrapa Soja, 2005.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
