Computer Vision for Automated FAMACHA Classification in Sheep and Goats: A Comparison of Color-Based and Deep Learning Strategies

• Mauricio Benjamin da Rocha UFPI
• Luciano Sousa Barbosa UFPI
• Júlio Vitor Monteiro Marques UFPI
• Mateus Assis Veloso UFPI
• José Lindenberg Rocha Sarmento UFPI
• Flávio Henrique Duarte de Araújo UFPI

DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2026.31505

Resumo

O método FAMACHA© seleciona caprinos e ovinos anêmicos para tratamento pela coloração da mucosa ocular, mas depende de avaliação humana subjetiva. Este trabalho compara três estratégias para automatizá-lo sob um único protocolo de validação cruzada estratificada de 5 folds, com particionamento idêntico e a mesma região de interesse fornecida pelo segmentador, em uma base própria de 843 imagens anotadas por especialista: aprendizado de máquina clássico sobre features de cor, transfer learning com CNNs e classificação YOLO. O classificador YOLO obteve o melhor desempenho (F1 = 0,840; κ = 0,635), superior às outras duas pelo teste pareado de McNemar (p < 0,02), e seus erros concentram-se na fronteira de decisão: nenhuma imagem de escore 5 deixou de ser indicada para tratamento. A abordagem baseada em cor (F1 = 0,799) manteve-se competitiva e interpretável, apoiada por uma regressão LASSO.

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