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Comparação da discriminação logística com o método da máxima verossimilhança gaussiana na classificação de imagens digitais

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Comparação da discriminação logística com o método da máxima verossimilhança gaussiana na classificação de imagens digitais

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Título Comparação da discriminação logística com o método da máxima verossimilhança gaussiana na classificação de imagens digitais
Autor Bittencourt, Helio Radke
Orientador Clarke, Robin Thomas
Data 2001
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 A tradicional técnica de regressão logística, muito conhecida e utilizada em estudos médicos, permitia apenas a modelagem de variáveis-resposta binárias. A extensão do modelo logístico para variáveis-resposta multinominais ampliou em muito as áreas de aplicação de regressão logística. Na área de reconhecimento de padrões o modelo logístico multinominal recebeu a denominação de discriminação logística apresenta aparentes vantagens em relação a métodos convencionais de classificação. O método da máxima verossimilhança gaussiana, amplamente difundido e utilizado, necessita da estimação de um número muito grande de parâmetros, pois supõe que as distribuições subjacentes de cada classe sejam normais multivariadas. A discriminação logística por sua vez, não faz restrições quanto a forma funcional das variáveis, e o número de parâmetros do modelo é relativamente pequeno. Nesse estudo, os princípios da técnica de discriminação logística são apresentados detalhadamente, bem como aplicações práticas de classificação de imagens Landsat-TM e AVIRIS. Os procedimentos de discriminação logística e da máxima verossimilhança gaussiana foram comparados a partir de dados reais e simulados. Os resultados sugerem que a discriminação logística seja considerada como uma alternativa ao método da máximaverossimilhança gaussiana, principalmente quando os dados apresentarem desvios da normalidade.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/5576
Arquivos Descrição Formato
000516988.pdf (1.238Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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