Detecção de espécies de madeira a partir de sensores de matriz química usando regularização L1 e modelos de mistura gaussiana
DOI:
https://doi.org/10.22335/rlct.v15i1.1642Palavras-chave:
aprendizado estatístico, redução de dimensionalidade, modelos de mistura, narizes eletrônicos, indústria madeireiraResumo
A identificação das espécies da madeira ajuda a combater o tráfico ilegal de madeira. No presente trabalho, é apresentado um método que visa detectar espécies de madeira de peças previamente cortadas e armazenadas através da interação dos compostos voláteis que elas
emanam com um conjunto de sensores químicos (nariz eletrônico). O dispositivo processa a resposta da matriz de sensores químicos usando regularização linear e métodos probabilísticos de aprendizado de máquina tentando se assemelhar aos sistemas biométricos atuais. Em particular, este método inclui uma etapa de estimação de parâmetros heurísticos nos sinais fornecidos pela matriz de sensores, seguida de uma etapa de seleção de variáveis através da regularização L1, para finalmente usar modelos de mistura gaussiana [GMMs] para o processo de modelagem probabilística. Como resultado, obtém-se um desempenho (medido pelo EER) de 17,5% para a detecção de quatro espécies de madeira; e, para o caso particular de Sapán, atinge-se uma EER de 12 %. Em conclusão, esta abordagem biométrica apresenta bons resultados face a trabalhos anteriores, tendo em conta que no presente trabalho as experiências são realizadas em condições mais próximas da realidade.
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