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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
13/03/2015 |
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Data da última atualização: |
24/03/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Comunicado Técnico/Recomendações Técnicas |
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Autoria: |
QUEIROZ, D. L. de; BURCKHARDT, D.; MARSARO JUNIOR, A. L.; WYNIGER, D. |
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Afiliação: |
DALVA LUIZ DE QUEIROZ, CNPF; DANIEL BRUCKHARDT, NATURHISTORISCHES MUSEUM, BASEL, SUÍÇA; ALBERTO LUIZ MARSARO JUNIOR, CNPT; DENISE WYNIGER, NATURHISTORISCHES MUSEUM, BASEL, SUÍÇA. |
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Título: |
Psilídeos no Brasil: 9 - Tuthillia myrcianthes (Hemiptera: Psylloidea) em Myrcianthes pungens (Myrtaceae). |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
Colombo: Embrapa Florestas, 2014. |
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Páginas: |
9 p. |
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Série: |
(Embrapa Florestas. Comunicado técnico, 342). |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Pisilídeo. |
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Thesagro: |
Hemíptera; Myrtaceae. |
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Thesaurus Nal: |
Psylloidea. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/120883/1/CT-342-Dalva.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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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 Agroindústria de Alimentos. |
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Data corrente: |
16/10/2023 |
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Data da última atualização: |
16/10/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 3 |
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Autoria: |
HIDALGO CHÁVEZ, D. W.; SILVA, F. L. C. DA; PINTO, R. V.; CARVALHO, C. W. P. de; FREITAS-SILVA, O. |
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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. |
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Título: |
Streamlined approaches for image classification using principal component analysis and hierarchical clustering of extrudates from coffee and sorghum blends. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
CyTA: Journal of Food, v. 21, n. 1, p. 606-613, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.1080/19476337.2023.2263513 |
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Idioma: |
Inglês |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Image classification. |
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Thesaurus NAL: |
Image analysis; Principal component analysis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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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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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.
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria de Alimentos (CTAA) |
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