Agrupamento de Imagens Baseado em uma Abordagem Híbrida entre a Otimização por Busca em Grupo e K-Means para a Segmentação Automática de Doenças em Plantas

Abstract

Neste trabalho, um algoritmo de agrupamento particional híbrido entre o K-Means e a Otimização por Busca em Grupo é usado para a tarefa de segmentação automática de doenças em imagens de folhas, como parte de um sistema automático de classificação de doenças em plantas: o GSO-KM. Uma abordagem não supervisionada de agrupamento de imagens é adotada no intuito de lidar com o problema. O GSO-KM é comparado a cinco algoritmos da literatura de agrupamento de dados através do uso de doze imagens, que apresentam diferentes graus de doença, e pelo uso de quatro métricas de avaliação. A análise experimental revelou que o GSO-KM é capaz de realizar, de forma satisfatória, a tarefa de segmentação das doenças nas imagens avaliadas.

Improving Group Search Optimization Through Local Search Heuristics for Automatic Data Clustering

“…Reinicialize aleatoriamente cada membro no novo grupo G t+1 que contenha menos que dois agrupamentos ativos. Shi et al 2020, Ye and Zheng 2021, Pacifico and Ludermir 2020, Pacífico 2020. Todos os EAs e SIs adotados para comparac ¸ões foram adaptados ao contexto de Agrupamento Automático de Dados, de acordo com uma modelagem semelhante à adotada para os modelos propostos (vide Sec ¸ão 3).…”

Uma Abordagem de Agrupamento Automático de Dados Baseada na Otimização por Busca em Grupo Memética

“…Otimizac ¸ão por Busca com Backtracking (BSA) e o GSO tradicional. Tais algoritmos representam algumas das melhores abordagens do estado da arte em Computac ¸ão Evolucionária e Inteligência de Enxames, tendo sido aplicados na soluc ¸ão de vários problemas práticos [Preetha 2021, Shi et al 2020, Ye and Zheng 2021, Jin and Yin 2020, Pacífico 2020]. Neste trabalho, todos os EAs e SIs adotados para comparac ¸ões foram adaptados ao contexto de Análise de Agrupamentos Automática, de modo semelhante ao processo apresentado para o MGSO (vide Sec ¸ão 3).…”