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Este trabalho explora uma técnica clássica de visão computacional, o modelo de Bag of Features, em um problema de classificação de frutas e vegetais. Há uma tendência crescente no uso de técnicas de Redes Neurais e Deep Learning aplicadas na automatização de processos e sistemas. Esse trabalho vai contra essa tendência, examinando o desempenho de um modelo de Machine Learning (ML) mais simples. Para tal, definimos dois cenários, um em que o ambiente é controlado com apenas diferenças de iluminação e posições dos objetos e, outro, com imagens mais desafiadoras, com maior presença de ruído no background. Mostramos que apesar de existir uma clara tendência ao uso de modelos complexos de ML, técnicas mais simples continuam relevantes em certos cenários.

Implementação de um Modelo Bag of Features para Classificação de Frutas