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Extração de feições em dados imagem com alta dimensão por otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador de decisão em árvore

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Extração de feições em dados imagem com alta dimensão por otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador de decisão em árvore

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Título Extração de feições em dados imagem com alta dimensão por otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador de decisão em árvore
Autor Moraes, Denis Altieri de Oliveira
Orientador Haertel, Vitor Francisco de Araújo
Co-orientador Clarke, Robin Thomas
Data 2005
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia. Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto.
Assunto Sensoriamento remoto
Resumo Neste trabalho é investigada uma abordagem para extração de feições baseada na otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador hierárquico de estrutura binária. O objetivo é mitigar os efeitos do fenômeno de Hughes na classificação de dados imagem hiper-espectrais. A utilização de um classificador em múltiplo-estágio, analisando um sub-conjunto de classes em cada etapa ao invés do conjunto total, permite modos mais eficientes para extrair as feições mais adequadas em cada etapa do procedimento de classificação. Em uma abordagem de árvore binária, somente duas classes são consideradas em cada etapa, permitindo a implementação da distância de Bhattacharyya como um critério para extração de feições em cada nó da árvore. Experimentos foram realizados utilizando dados imagem do sensor AVIRIS. A performance da metodologia proposta é comparada com métodos tradicionais para extração e seleção de feições.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/5573
Arquivos Descrição Formato
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