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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2390
Título: Técnicas de extração de características para cenários com multimodalidade intraclasse
Autor(es): Rodrigues da Silva Júnior, Elias
Palavras-chave: Técnicas Lineares de Extração de Caracteísticas;Multimodalidade Intraclasse;Técnicas Classwise.
Data do documento: 31-Jan-2010
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Rodrigues da Silva Júnior, Elias; Darmiton da Cunha Cavalcanti, George. Técnicas de extração de características para cenários com multimodalidade intraclasse. 2010. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
Resumo: Multimodalidade intraclasse é frequente em problemas de classificação e eles conduzem a indesejadas projeções quando aplicados à técnicas lineares de extração de características. As clássicas técnicas lineares de extração de características, que constroem suas soluções baseadas em métricas globais do conjunto de padrões, não podem perceber a multimodalidade dentro da classe, logo, elas criam projeções que não preservam a estrutura multimodal após a redução da dimensionalidade, o que pode ser uma pobre ou indesejada representação da distribuição original dos padrões. Na literatura são encontradas técnicas lineares de extração de características que se preocupam com a manutenção da estrutura multimodal da distribuição dos padrões após a redução da dimensionalidade. Todavia, essas técnicas calculam sua solução tomando a influência de cada classe na percepção da multimodalidade em conjunto, o que pode acarretar em influência negativa de uma classe sobre outra no que diz respeito à preservação da estrutura multimodal do conjunto de padrões após a redução da dimensionalidade. Para melhor tratar problemas com multimodalidade intraclasse, são apresentadas neste trabalho novas técnicas lineares de extração de características, as quais avaliam cada classe separadamente e constróem uma solução específica para cada uma delas. A solução encontrada para cada classe se preocupa com a estrutura local da vizinhança de seus padrões e busca preservar esta estrutura após a redução da dimensionalidade. Deste modo, um padrão novidade (ou de teste) é avaliado não apenas em relação a uma única solução, como acontece com as clássicas técnicas lineares de extração de caracter ísticas, que deve discernir quanto à pertinência desse padrão a uma das várias classes do problema, mas passa a ser avaliado segundo as soluções obtidas para cada classe, e é classificado segundo aquela que melhor se ajustar às características do padrão. Os experimentos realizados aqui mostram que essa abordagem é adequada ao tratamento de multimodalidade intraclasse, obtendo desempenho superior ou igual ao das demais técnicas lineares de extração de características que também tratam multimodalidade
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2390
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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