Banca de DEFESA: JONAS CARNEIRO ARAÚJO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JONAS CARNEIRO ARAÚJO
DATA : 01/09/2022
HORA: 14:00
LOCAL: SALA VIRTUAL - PLATAFORMA GOOGLE MEET
TÍTULO:

Predição de características comerciais de cordeiros Santa Inês e mestiços através do uso de video image analysis e de características de carcaças por meio do uso de morfometria

PALAVRAS-CHAVES:

aprendizado de máquina. Descritores de formas. Vista lateral.

PÁGINAS: 89
RESUMO:

Objetivou-se com este trabalho estudar e desenvolver métodos de avaliação por meio de medidas morfométricas e de forma automáticas através do uso de video image analysis (VIA) do peso ao abate, pesos de carcaça quente e fria, pesos dos cortes comerciais e componentes teciduais, área de olho de lombo (AOL) e espessura de gordura subcutânea (EGS) de cordeiros vivos e de suas respectivas carcaças. Foram utilizadas informações e imagens de 92 cordeiros Santa Inês e mestiços, provenientes de rebanhos comerciais, assim também como informações de 67 carcaças de cordeiros Santa Inês e mestiços, provenientes de rebanhos comerciais. Nas carcaças frias foram realizadas medidas morfométricas objetivando predizer características comerciais da carcaça, cortes cárneos e da qualidade da carne. As medidas mais importantes foram selecionadas pela estatística correlação canônica regularizada generalizada (RGCCA), após essa seleção as variáveis de maior peso foram utilizadas para gerar equações, através do algoritmo de regressão MARS, para a predição de características de carcaça, dos cortes cárneos e da carne. Foram obtidas imagens da vista dorsal e lateral do animal vivo as quais foram processadas pelo programa ImageJ 1.05i, para obtenção de medidas biométricas as quais foram comparadas com as medidas obtidas diretamente no animal vivo para averiguar se medidas feitas por meio de VIA podem ser tão eficazes para a predição quanto medidas realizadas in vivo e se a utilização do peso vivo melhora os resultados da predição, para isso foi utilizado o algoritmo elastic net  para a obtenção das equações de predição. As imagens obtidas na vista lateral foram processadas novamente de forma automatizada pela plataforma google colab onde se obteve os descritores de forma delimitando regiões de interesse no animal vivo, foram utilizados os algoritmos de aprendizado elastic net e MARS para averiguar qual possuía o melhor ajuste para a predição das características de peso ao abate e informações da carcaça através do uso dos descritores de formas. Assim, através dos trabalhos executados observamos que a utilização de medidas morfométricas realizadas na carcaça fria permitem a predição de características da carcaça, dos cortes comerciais e da textura, a realização da morfometria no animal vivo permite predizer informações da carcaça, as medidas morfométricas podem ser obtidas através de VIA conseguindo predizer características de carcaça com tanta acurácia quanto as medidas realizadas de forma tradicional e através da utilização da plataforma google colab é possível obter descritores por meio de imagens do animal vivo de forma de maneira automática.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 035.432.296-64 - ANDRE GUIMARAES MACIEL E SILVA - UFPA
Interno - 1487106 - CRISTIAN FATURI
Externo à Instituição - FERNANDO HENRIQUE MELO ANDRADE RODRIGUES DE ALBUQUERQUE
Externo à Instituição - LUCIANO FERNANDES SOUSA - UFT
Externo à Instituição - LUIGI FRANCIS LIMA CAVALCANTI
Externo à Instituição - MARLON MARTINS DOS REIS