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| Acadêmico(a): Arno Wilson Cassaniga |
| Título: PLANTARUM - API para Reconhecimento de Plantas |
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| Introdução: |
O Brasil é considerado um dos países com maior diversidade biológica do mundo. Tal biodiversidade torna a árdua tarefa de classificação de espécies (taxonomia) de plantas ainda mais trabalhosa. Esta tarefa é tradicionalmente realizada manualmente, devido ao caráter especializado deste processo. A relação entre grande variedade de espécies vegetais e o contingente de profissionais especializados não se encontra em equilíbrio, resultando em um cenário onde a população de profissionais especialistas não consegue suprir as necessidades de levantamento e classificação das milhares de espécies do riquíssimo reino vegetal. Várias áreas além da botânica, como a medicina e a fisioterapia, dependem fortemente da descoberta de novas espécies, assim como de suas características e propriedades (PLOTZE, 2004, p. 6).
Segundo Wu et al. (2007), existem vários meios para a descrição de plantas, como características visuais, informações celulares e até mesmo descritivos, na forma textual, redigidos pelos próprios botânicos. Enfatiza-se que uma abordagem apropriada do problema deve preferencialmente basear-se na utilização de imagens digitais da planta como informação de entrada. Este tipo de solução torna-se interessante a partir do momento que minimiza a interferência humana na extração das características da planta (nos casos em que as características são informadas textualmente pelo especialista) e na viabilidade, em termos financeiros e tecnológicos, da aquisição das fotos das plantas.
Plotze (2004, p. 2) destaca que a utilização de métodos computacionais para a resolução de problemas na área da botânica acaba implicitamente resultando em novas técnicas e progressos de várias áreas relacionadas à computação, como processamento de imagens e visão computacional.
Dentro do contexto computacional, o desenvolvimento de ferramentas de auxílio ao reconhecimento e classificação de folhas ainda se mostra uma tarefa desafiadora devido à falta de modelos apropriados. Um ponto chave para a realização desta tarefa consiste na seleção de características estáveis e apropriadas para a discriminação de diferentes espécies (SINGH; GUPTA; GUPTA, 2010).
Diante do cenário descrito acima, este trabalho apresenta uma API que realiza a classificação de plantas a partir de imagens digitais de suas folhas, utilizando-se de características configuráveis como fator discriminante entre as diferentes espécies trabalhadas.
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