CLASSIFICADOR ADAPTATIVO PARA DADOS IMAGEM EM ALTA DIMENSIONALIDADE COM UM CONJUNTO PEQUENO DE AMOSTRAS DE TREINAMENTO

Delnir Monteiro de Lemos; Vitor Haertel

doi:10.14393/rbcv57n3-43542

PDF (Português (Brasil))

Published: Nov 11, 2009

DOI: https://doi.org/10.14393/rbcv57n3-43542

Keywords:

dados em alta dimensionalidade, classificador adaptativo, reconhecimento de padrões.

Delnir Monteiro de Lemos

FURG

Vitor Haertel

UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Abstract

Neste trabalho é testado um classificador adaptativo que visa suavizar os efeitos causados por um número insuficiente de amostras de treinamento, fato este que pode degradar severamente a acurácia dos resultados obtidos por um classificador paramétrico utilizando dados com dimensão alta. O classificador adaptativo adiciona amostras semi-rotuladas ao conjunto das amostras de treinamento com o objetivo de reduzir os efeitos causados pelo pequeno número de amostras. O efeito das amostras semi-rotuladas é controlado por meio de um peso menor do que o peso atribuído as amostras originais. Os experimentos desenvolvidos mostram que este procedimento é eficiente na redução dos efeitos do fenômeno de Hughes contribuindo para aumentar a acurácia da imagem temática produzida.

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LEMOS, D. M. de; HAERTEL, V. CLASSIFICADOR ADAPTATIVO PARA DADOS IMAGEM EM ALTA DIMENSIONALIDADE COM UM CONJUNTO PEQUENO DE AMOSTRAS DE TREINAMENTO. Brazilian Journal of Cartography, [S. l.], v. 57, n. 3, 2009. DOI: 10.14393/rbcv57n3-43542. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43542. Acesso em: 25 nov. 2024.

Issue

Vol. 57 No. 3 (2005): December

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