{"id":4466,"date":"2017-07-26T08:53:16","date_gmt":"2017-07-26T10:53:16","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=4466"},"modified":"2017-07-26T08:53:16","modified_gmt":"2017-07-26T10:53:16","slug":"banca-de-tcc-henrique-pereira-borges","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ccomp\/banca-de-tcc-henrique-pereira-borges\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Henrique Pereira Borges"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2017\/1)<\/p>\n

Classifica\u00e7\u00e3o de Minerais usando Imagens Digitais de L\u00e2minas Delgadas de Rocha e Aprendizado de M\u00e1quina
\npor
\nHenrique Pereira Borges<\/p>\n

Curso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Marilton Sanchotene de Aguiar (orientador)
\nProf. Anderson Priebe Ferrugem
\nProf. Viter Magalh\u00e3es Pinto<\/p>\n

Data: 03 de Agosto de 2017<\/p>\n

Hora: 10:00h<\/p>\n

Local: Sala 311, Anglo<\/p>\n

Resumo do Trabalho: A Geologia \u00e9 uma ci\u00eancia natural que investiga o meio natural do planeta, estudando a crosta terrestre, a mat\u00e9ria que a comp\u00f5e, estrutura, textura, forma\u00e7\u00e3o e as altera\u00e7\u00f5es que ocorreram desde sua origem. Os conhecimentos dessa ci\u00eancia s\u00e3o aplicados em diversas \u00e1reas como, por exemplo, constru\u00e7\u00e3o civil, explora\u00e7\u00e3o de min\u00e9rios, entre outros. A mineralogia e as petrologias s\u00e3o sub\u00e1reas da geologia concentradas em descrever minerais e rochas, tanto de suas composi\u00e7\u00f5es, texturas, formas, intera\u00e7\u00f5es, como tamb\u00e9m as modifica\u00e7\u00f5es dos processos geol\u00f3gicos sofridos. Apesar da mineralogia ser uma sub\u00e1rea seus conhecimentos s\u00e3o largamente utilizados em v\u00e1rias \u00e1reas da ci\u00eancia da terra. Na mineralogia a tarefa de identificar min\u00e9rios de uma l\u00e2mina delgada de rocha \u00e9 recorrente, o m\u00e9todo mais comum e pr\u00e1tico de classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 observando as propriedades \u00f3ticas do mineral em um microsc\u00f3pio petrogr\u00e1fico de luz polarizada. Este trabalho revisa o estado da arte para automatizar essa tarefa utilizando imagens digitais das l\u00e2minas delgadas e adiciona na literatura aplica\u00e7\u00e3o dos novos algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina, vizinho mais pr\u00f3ximo e \u00e1rvore de decis\u00e3o, junto com novos par\u00e2metros \u00f3pticos n\u00e3o contemplados nos trabalhos de aprendizado de m\u00e1quina revisados. Foram utilizados dois conjuntos de dados para avaliar o desempenho das t\u00e9cnicas encontradas, um constru\u00eddo no departamento de Geologia da UFPEL contendo 76 minerais de 4 tipos diferentes, e outro disponibilizado por pesquisadores da Universidade de Mashhad contendo 81 minerais de 16 tipos diferentes. O melhor resultado obtido no conjunto de dados fornecido pela UFPel foi de 95%, j\u00e1 para o conjunto de dados fornecido pela Universidade de Mashhad foi de 94%.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/bancas\/historico\/2017_1\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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