Detecção de defeitos visuais em tecidos utilizando Wavelets e algoritmos de aprendizado de máquina

Felipe Vieira Roque, Luiz Antonio Macarini, Yuri Crotti, Tiago OliveiraWeber, Cristian Cechinel

Resumo


Este trabalho propõe a utilização de Discrete Wavelet Transform (DWT) para a extração de características de imagens de tecidos, tendo como objetivo detectar defeitos visuais. As imagens são provenientes de uma base de dados criada pelos próprios autores, disponibilizada publicamente online. Além disso, quatro algoritmos de classificação (Support Vector Machine, k-Nearest Neighbor, Árvore de Decisão e Naive Bayes) foram comparados visando encontrar aquele que traria o melhor resultado em relação a taxa de acerto e tempo de processamento. Os resultados obtidos utilizando o MATLAB mostraram que o k-Nearest Neighbor trouxe o melhor desempenho em relação a taxa de acerto e a Árvore de Decisão em relação ao tempo de processamento.


Texto completo:

PDF

Apontamentos

  • Não há apontamentos.