Trabajo Fin de Grado
Reconocimiento y clasificación de eimeria mediante la aplicación de detección de elipses y redes neuronales
Autor/es | Soriano Aguado, Pedro |
Director | Hornillo Mellado, Susana |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones |
Fecha de publicación | 2020 |
Fecha de depósito | 2021-02-15 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Telecomunicación |
Resumen | El Eimeria es un parásito animal que provoca enfermedades y muerte animal, disminuyendo la productividad.
Existen múltiples especies de Eimeria para cada especie animal, con diferencias mínimas de tamaño y forma
entre ... El Eimeria es un parásito animal que provoca enfermedades y muerte animal, disminuyendo la productividad. Existen múltiples especies de Eimeria para cada especie animal, con diferencias mínimas de tamaño y forma entre ellas, que afectan de formas distintas al portador. Por tanto, un reconocimiento rápido y preciso de cada especie es crucial para un diagnóstico eficaz. Lo que se propone en este Trabajo Fin de Grado es utilizar varias técnicas punteras relacionadas con la visión artificial para automatizar el procesamiento de las imágenes y su posterior clasificación. Para ello se han usado los datos vinculados al estudio de Castañón et al. [2] para el diseño y codificación del programa. Es importante destacar que el algoritmo en el que se basa proviene del artículo de Ginoris et al. [1] pero aplicando herramientas más modernas, como el reconocimiento de elipses y el uso de una red neuronal que se basa en la extracción de características para su clasificación. Eimeria is an animal parasite that causes severe diseases and animal death, consequently producing a decrease in productivity. There are multiple Eimeria species for each animal species, with minimal differences in terms of ... Eimeria is an animal parasite that causes severe diseases and animal death, consequently producing a decrease in productivity. There are multiple Eimeria species for each animal species, with minimal differences in terms of size and shape, which affect the carrier in different ways. Therefore, a quick and precise recognition of each species is crucial in order to elaborate an effective diagnostic. In this paper, it is proposed the usage of several state-of-the-art techniques related to computer vision to automatize the image processing and its subsequent classification. The dataset used, present in the Castañon et al. [2] project, was the groundwork to the design and coding of the model. The algorithm which inspired this model comes from the article provided by Ginoris et al. [1], but several more contemporary tools have been applied, like ellipse detection and a neural network based on feature extraction in the interest of classifiying the data. |
Cita | Soriano Aguado, P. (2020). Reconocimiento y clasificación de eimeria mediante la aplicación de detección de elipses y redes neuronales. (Proyecto Fin de Carrera Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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