Título
[en] NEW TECHNIQUES OF PATTERN CLASSIFICATION BASED ON LOCAL-GLOBAL METHODS
Título
[pt] NOVAS TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO DE PADRÕES BASEADAS EM MÉTODOS LOCAL-GLOBAL
Autor
[pt] RODRIGO TOSTA PERES
Vocabulário
[pt] QUANTIZACAO VETORIAL
Vocabulário
[pt] TEORIA DA INFORMACAO
Vocabulário
[pt] CLASSIFICACAO DE PADRAO
Vocabulário
[en] VECTOR QUANTISATION
Vocabulário
[en] INFORMATION THEORY
Vocabulário
[en] PATTERN CLASSIFICATION
Resumo
[pt] O foco desta tese está direcionado a problemas de
Classificação de Padrões. A proposta central é desenvolver
e testar alguns novos algoritmos para
ambientes supervisionados, utilizando um enfoque local-
global. As principais contribuições são: (i)
Desenvolvimento de método baseado em quantização
vetorial com posterior classificação supervisionada local.
O objetivo é resolver o problema de classificação estimando
as probabilidades posteriores em regiões
próximas à fronteira de decisão; (ii) Proposta do que
denominamos Zona de Risco Generalizada, um método
independente de modelo, para encontrar as observações
vizinhas à fronteira de decisão; (iii) Proposta de método
que denominamos Quantizador Vetorial das Fronteiras de
Decisão, um método de classificação que utiliza protótipos,
cujo objetivo é construir uma aproximação quantizada das
regiões vizinhas à fronteira de decisão. Todos os métodos
propostos foram testados em bancos de dados, alguns
sintéticos e outros publicamente disponíveis.
Resumo
[en] This thesis is focused on Pattern Classification problems.
The objective is to develop and test new supervised
algorithms with a local-global approach. The main
contributions are: (i) A method based on vector
quantization with posterior supervised local
classification. The classification problem is solved by the
estimation of the posterior probabilities near the decision
boundary; (ii) Propose of what we call Zona de Risco
Generalizada, an independent model method to find
observations near the decision boundary; (iii) Propose of
what we call Quantizador Vetorial das Fronteiras de
Decisão, a classification method based on prototypes that
build a quantized approximation of the decision boundary.
All methods were tested in synthetics or real datasets.
Orientador(es)
CARLOS KUBRUSLY
Banca
RAUL QUEIROZ FEITOSA
Banca
MARCELO CUNHA MEDEIROS
Banca
CARLOS KUBRUSLY
Banca
SERGIO LIMA NETTO
Banca
MARCELLO LUIZ RODRIGUES DE CAMPOS
Banca
ALEXANDRE PINTO ALVES DA SILVA
Banca
AMIT BAYA
Catalogação
2009-01-13
Apresentação
2008-08-11
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
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Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12959@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12959@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.12959
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CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS PDF CAPÍTULO 1 PDF CAPÍTULO 2 PDF CAPÍTULO 3 PDF CAPÍTULO 4 PDF REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES PDF