The interference of optical zoom in human and machine classification of pollen grain images

  • Felipe Silveira Brito Borges UNIDEB
  • Juliana Velasques Balta UCDB
  • Milad Roghanian UCDB
  • Ariadne Barbosa Gonçalves UFMS
  • Marco Alvarez University of Rhode Island
  • Hemerson Pistori UCDB / UFMS

Resumo


Palynology can be applied to different areas, such as archeology and allergy, where it is constantly growing. However, no publication comparing human classifications with machine learning classifications at different optical scales has been found in the literature. An image dataset with 17 pollen species that occur in Brazil was created, and machine learning algorithms were used for their automatic classification and subsequent comparison with humans. The experiments presented here show how machine and human classification behave according to different optical image scales. Satisfactory results were achieved, with 98.88% average accuracy for the machine and 45.72% for human classification. The results impact a single scale pattern for capturing pollen grain images for both future computer vision experiments and for a faster advance in palynology science.

Palavras-chave: Machine Learning, Computer Vision, Microscopy, Palynology, Pollen Grains

Referências

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Publicado
22/11/2021
BORGES, Felipe Silveira Brito; BALTA, Juliana Velasques; ROGHANIAN, Milad; GONÇALVES, Ariadne Barbosa; ALVAREZ, Marco; PISTORI, Hemerson. The interference of optical zoom in human and machine classification of pollen grain images. In: WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL (WVC), 17. , 2021, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 100-106. DOI: https://doi.org/10.5753/wvc.2021.18897.

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