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Classificação de Imagens

Classificação de Imagens. IF 133. Por que e para que?. Classificar é transformar dados em informação Imagens em mapas Números em rótulos Objetivo primário da análise de dados Permite reduzir o volume de dados e aumentar a quantidade de informação Operação de visão computacional.

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Classificação de Imagens

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Presentation Transcript


  1. Classificação de Imagens IF 133

  2. Por que e para que? • Classificar é transformar dados em informação • Imagens em mapas • Números em rótulos • Objetivo primário da análise de dados • Permite reduzir o volume de dados e aumentar a quantidade de informação • Operação de visão computacional

  3. Classificação

  4. Abordagens • Segundo a intervenção do usuário: • Com treinamento – supervisionado • Sem treinamento – sem supervisão • Segundo a modelagem • Com modelo • Sem modelo • Segundo a abordagem • Estatística • Morfológica • Ad hoc etc.

  5. Máxima Verossimilhança • O rei dos métodos estatísticos • Requer modelagem e treinamento • Presente em todos os sistemas profissionais de análise de imagens • É um processo de estimação • O valor observado é comparado com modelos • Escolhe-se a classe na qual o valor é mais verossímil

  6. Modelagem

  7. Treinamento

  8. Regra de classificação MV

  9. Resultado

  10. Qualidade do Resultado • Nem sempre satisfatório, logo… • Verificar as hipóteses • Refinar o treinamento • Refinar o modelo • Classes não descritas • Correlação entre dados • Correlação entre classes

  11. Melhorando a classificação

  12. Classificação MVG • Máxima Verossimilhança Gaussiana • O imperador dos métodos • Supõe dados independentes e obedecendo leis Gaussianas • Dados 1D: intervalos de decisão • Dados nD: regiões de decisão

  13. MVG - 1D

  14. MVG-nD

  15. Regiões de Decisão • Retas • Parábolas • Hipérboles

  16. Método do Paralelepípedo • Supervisionado, com modelo, ad hoc • Mais simples • As amostras induzem paralelepípedos no espaço • Esses paralelepípedos determinam regiões de decisão • Rápido, pouco interpretável, bom para primeira tentativa

  17. Peculiaridades • Não necessariamente particiona o espaço • Pode induzir inconsistências ou indecisões

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