Aplicação de uma Rede de Análise Paraconsistente (RAP) como sistema de classificação binário de imagens de ligas metálicas a partir de estudos de seleção de parâmetros

Abstract

Resumo: Este trabalho descreve o estudo de seleção de parâmetros no processo de criação de uma Rede de Análises Paraconsistentes (RAP) capaz de realizar a classificação binária de imagens para a presença ou ausência de ferrugem em fotografias de ligas metálicas. Mostra-se que o processamento de descritores de propriedades de textura de Haralick através das estruturas previstas pela Lógica Paraconsistente (LP), com limiar determinado através de uma Curva Característica de Operação do Receptor (Curva COR), possibilita a criação de um sistema de classificação com acurácia de 75% e f-score calculado de 0,78.

Palavras-chave: Redes de Análise Paraconsistentes; Visão Computacional; Classificação de Imagens; Texturas de Haralick.

Application of a Paraconsistent Analysis Network (PANnet) as a binary classification system of metallic alloys images based on the studies of parameters selection

Abstract: This paper describes the study of parameters selection and the process of creating a PANnet capable of performing the binary classification of images for the presence or absence of rust in images of metallic alloys. It is shown that the processing of Haralick’s texture feature descriptors by the structures provided by the Paraconsistent Logic (PL), with the threshold calculated via the Receiver Operating Characteristic Curve (ROC Curve), allows the creation of a classification system with 75% accuracy and a calculated f-score of 0.78.

Keywords: Paraconsistent Analysis Networks; Computer Vision; Images Classification; Haralick Textures.