Classificação De Raças Ovinas Utilizando Características Faciais E Aprendizado De Máquina

Todos os Trabalhos

Trabalho

Título do Trabalho

CLASSIFICAÇÃO DE RAÇAS OVINAS UTILIZANDO CARACTERÍSTICAS FACIAIS E APRENDIZADO DE MÁQUINA

Autores

Antonio Bruno Magalhães Lima
Carolina González Aquino
Mateus de Andrade da Silva
Cristiny Santos Braga
Brenda Magalhães Lima
Patrick Cavalcante Andrighetti
Fabricio de Lima Weber
Nubia Michelle Vieira da Silva
Vanessa Aparecida de Moraes Weber
Fernando Miranda de Vargas Junior

Modalidade

Resumo I Fórum Brasileiro de Pecuária de Precisão, IA e Sustentabilidade

Área temática

1.1) Pecuária de Precisão e IA

Data de Publicação

28/08/2026

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/anais-ecpantanaltech/1633868-classificacao-de-racas-ovinas-utilizando-caracteristicas-faciais-e-aprendizado-de-maquina

ISSN

Palavras-Chave

Visão computacional, identificação animal, pecuária digital, fenotipagem

Resumo

A identificação correta de raças ovinas possui papel importante nos sistemas de produção animal, contribuindo para o manejo zootécnico, conservação genética, rastreabilidade e seleção de animais com características produtivas desejáveis. Métodos convencionais de identificação frequentemente dependem de avaliação visual realizada por especialistas, o que pode demandar tempo e estar sujeito à variabilidade entre avaliadores. Nesse contexto, técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina vem como alternativas para automatizar processos de reconhecimento e classificação animal. Dessa forma, o presente trabalho teve como objetivo avaliar o potencial da utilização de imagens faciais para classificação automática entre duas raças ovinas distintas, Merino e Suffolk, utilizando ferramentas de aprendizado de máquina disponíveis na plataforma Orange Data Mining. Para o desenvolvimento do estudo, foi utilizado um conjunto de imagens (dataset) composto por fotografias (40 de cada raça) da região facial dos animais pertencentes às duas raças avaliadas. Inicialmente, as imagens passaram por etapas de organização e preparação dos dados, seguidas pelo processamento e extração de características visuais relevantes. Posteriormente, foram aplicados modelos de classificação disponíveis no ambiente Orange, permitindo o treinamento e validação dos algoritmos a partir do conjunto de dados obtido. O desempenho dos modelos foi avaliado por meio de métricas de classificação, considerando a capacidade de diferenciação entre os grupos raciais analisados. Os resultados indicaram que atributos relacionados ao padrão morfológico da face, especialmente diferenças associadas ao contorno facial, distribuição da lã na região da cabeça e variações na conformação do focinho e perfil craniano, contribuíram para a separação entre as raças Merino e Suffolk durante o processo de classificação. Esses dados demonstram que características fenotípicas capturadas por imagens podem ser utilizadas como variáveis discriminatórias em modelos de inteligência artificial voltados ao reconhecimento racial. Conclui-se que o uso de imagens faciais associado ao aprendizado de máquina representa uma alternativa promissora para aplicações em pecuária digital, podendo futuramente auxiliar processos de identificação racial, monitoramento e suporte à tomada de decisão em sistemas de produção de pequenos ruminantes.

Título do Evento: II Encontro Técnico-Científico do Pantanal Tech MS 2026
Cidade do Evento: Aquidauana
Título dos Anais do Evento: Anais do Encontro Técnico-Científico do Pantanal Tech MS
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

LIMA, Antonio Bruno Magalhães et al.. CLASSIFICAÇÃO DE RAÇAS OVINAS UTILIZANDO CARACTERÍSTICAS FACIAIS E APRENDIZADO DE MÁQUINA.. In: . Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/anais-ecpantanaltech/1633868-CLASSIFICACAO-DE-RACAS-OVINAS-UTILIZANDO-CARACTERISTICAS-FACIAIS-E-APRENDIZADO-DE-MAQUINA. Acesso em: 29/08/2026