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Configuração heterogênea de ensembles de classificadores : investigação em bagging, boosting e multiboosting / Configuração Heterogênea de Ensembles de Classificadores: Investigação em Bagging, Goosting e MultiBoosting. (Inglês)

Nascimento, Diego Silveira Costa 21 December 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:22:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-12-21 / This work presents a study on the characterization and evaluation of six new heterogeneous committees machines algorithms, which are aimed at solving problems of pattern classification. These algorithms are extensions of models which are already found in the literature and have been successfully applied in different fields of research. Following two approaches, evolutionary and constructive, different machine learning algorithms (inductors) can be used for induction of components of the ensemble to be trained by standard Bagging, Boosting or MultiBoosting on the resampled data, aiming at the increasing of the diversity of the resulting composite model. As a means of automatic configuration of different types of components, we adopt a customized genetic algorithm for the first approach and greedy search for the second approach. For purposes of validation of the proposal, an empirical study has been conducted involving 10 different types of inductors and 18 classification problems taken from the UCI repository. The acuity values obtained by the evolutionary and constructive heterogeneous ensembles are analyzed based on those produced by models of homogeneous ensembles composed of the 10 types of inductors we have utilized, and the majority of the results evidence a gain in performance from both approaches. Keywords: Machine learning, Committee machines, Bagging, Wagging, Boosting, MultiBoosting, Genetic algorithm. / Este trabalho apresenta um estudo quanto à caracterização e avaliação de seis novos algoritmos de comitês de máquinas heterogêneos, sendo estes destinados à resolução de problemas de classificação de padrões. Esses algoritmos são extensões de modelos já encontrados na literatura e que vêm sendo aplicados com sucesso em diferentes domínios de pesquisa. Seguindo duas abordagens, uma evolutiva e outra construtiva, diferentes algoritmos de aprendizado de máquina (indutores) podem ser utilizados para fins de indução dos componentes do ensemble a serem treinados por Bagging, Boosting ou MultiBoosting padrão sobre os dados reamostrados, almejando-se o incremento da diversidade do modelo composto resultante. Como meio de configuração automática dos diferentes tipos de componentes, adota-se um algoritmo genético customizado para a primeira abordagem e uma busca de natureza gulosa para a segunda abordagem. Para fins de validação da proposta, foi conduzido um estudo empírico envolvendo 10 diferentes tipos de indutores e 18 problemas de classificação extraídos do repositório UCI. Os valores de acuidade obtidos via ensembles heterogêneos evolutivos e construtivos são analisados com base naqueles produzidos por modelos de ensembles homogêneos compostos pelos 10 tipos de indutores utilizados, sendo que em grande parte dos casos os resultados evidenciam ganhos de desempenho de ambas as abordagens. Palavras-chave: Aprendizado de máquina, Comitês de máquinas, Bagging, Wagging, Boosting, MultiBoosting, Algoritmo genético.
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Robótica educacional : uma perspectiva de ensino e aprendizagem baseada no modelo construcionista / EDUCATIONAL ROBOTICS: A PERSPECTIVE OF TEACHING AND LEARNING BASED ON CONSTRUCTIONIST MODEL (Inglês)

Moreira, Leonardo Rocha 27 May 2016 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-30T00:08:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2016-05-27 / The EducationalRoboticsfieldinvolvesoperatingpracticesandprototypingofrobots in ordertocreate a learningscenarioableenablestudentstoconstructtheirownknowledgeanddeveloplogicalreasoning, oncethatthestudents design, programand build theirrobots. Integratingtheseconceptstoconstructionism, whichisbasedontheconstructionofknowledgefrom a concrete action, thisworkaimstoinvestigatetheinfluenceoftheintegrationofthesetwofieldsonthelearningprocessofthehighereducationand high schoolstudents. The aimistoawaken in thestudent a creativethought, systematicreasoningandcollaborativework, as well as establishingofknowledge in a playfulmanner, fromcontentstudied in theclassroom. Toanalyzetheproposedlearningenvironment, the performance ofstudentstocarry out thetasksdefinedbythedocent, andtheapplicationofquestionnairesbeforeandaftereachpracticewereconsidered. Afteranalyzingthe data, it becameclearthatthe use ofEducationalRoboticsintegratedwiththeConstructionismisaninnovative tool, motivatinganddynamizing in theprocessofteachingandlearning, pointing out that its use ispropelling for theconstructionofknowledge. Keywords: EducationalRobotics, Constructivism, Teaching, Learning, Knowledge. / A área da Robótica Educacional envolve práticas de operação e fabricação de robôs com o intuito de criar um cenário de aprendizagem capaz de possibilitar aos alunos construírem o próprio conhecimento e desenvolver o raciocínio lógico, uma vez que que os alunos projetam, programam e constroem os seus robôs. Integrando estes conceitos ao Construcionismo, que é baseado na construção do conhecimento a partir de uma ação concreta, este trabalho busca investigar a influência da integração destas duas áreas sobre o processo de aprendizagem de alunos do ensino superior e médio. O objetivo é despertar no aluno um pensamento criativo, raciocínio sistemático e trabalho colaborativo, bem como a fixação do conhecimento, de forma lúdica, do conteúdo estudado em sala de aula. Para analisar o ambiente de aprendizado proposto, os desempenhos dos alunos para realizar as tarefas definidas pelo docente foram avaliados, bem como a aplicação de questionários antes e depois de cada prática. Após análise dos dados, ficou evidente que a utilização da Robótica Educacional integrada com o Construcionismo é uma ferramenta inovadora, motivadora e dinamizadora no processo de ensino e aprendizagem, ressaltando que a sua utilização é propulsora para a construção do conhecimento. Palavras-chave: Robótica Educacional, Construcionismo, Ensino, Aprendizagem, Conhecimento.
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Seleção de componentes em ensembles de clasificadores multirrótulo / Component Selection in Ensembles of Multi-label Classifiers (Inglês)

Costa, Nathanael de Castro 27 July 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:33:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-07-27 / The selection of components in ensembles of classifiers is a very common activity in the field of Machine Learning with several studies showing its effectiveness in obtaining significant gains in accuracy. However, the most studied classification task involves mutually exclusive labels (classes). The objective of this work is to present a study on the selection of components in ensembles of multi-label classifiers, whereby an instance can become associated with more than one label. Two search approaches for the component selection were used, one based on Genetic Algorithms and the other based on Hill Climbing. Conversely, two types of evaluation measures were adopted for ensemble selection: one based on multilabel accuracy measures and the other based on well known diversity measures for ensembles, which were modified to handle the multilabel case. Another selection approach was also conceived to assign different ensembles to different labels of the labelset. Specifically for generating the RAkEL components, 10 well known learning algorithms for inducing one-label classifiers were used, namely, Naïve Bayes, RBF Neural Networks, Support Vector Machines, J48, REP Tree, IBk, Decision Stump, OneR, PART, and Decision Table. A systematic empirical study was conducted on seven publicly available datasets, involving two ensemble models, each making use of one of the well known multi-label classifiers RAkEL and ML-RBF. In general, the results achieved show that the ensembles produced via ensemble selection can yield better results than the full ensembles and some of their components. The ensemble selection type based on multilabel accuracy measures performed usually better than the other based on diversity measures. Finally, among the search procedures for conducting the selection, none has prevailed over the other. Keywords: Machine Learning, Multi-label Classification, Ensembles, Ensemble Selection, Diversity Measures, Genetic Algorithms, Hill Climbing. / A seleção de componentes em ensembles de classificadores é uma atividade muito comum no campo de Aprendizado de Máquina, com vários estudos comprovando sua efetividade em obter maiores ganhos de acuidade. Contudo, a tarefa de classificação mais investigada é a de rótulos, ou classes, mutuamente exclusivos. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar um estudo sobre a seleção de componentes em ensembles de classificadores multirrótulo, em que uma instância (padrão, exemplo) pode ser associada a mais de um rótulo. Os procedimentos de seleção investigados utilizaram a abordagem evolucionária dos Algoritmos Genéticos e o método de busca gulosa Subida da Encosta. Dois tipos de medidas de avaliação foram adotados para a seleção dos componentes: enquanto o primeiro tipo inclui métricas de acuidade já propostas para o caso multirrótulo, o segundo envolve medidas bem conhecidas de diversidade em ensembles, as quais sofreram modificações para tratar problemas de classificação multirrótulo. Foi analisada também uma abordagem de seleção de componentes que atribui distintos ensembles para distintos rótulos do problema. Um estudo empírico sistemático foi conduzido com base em sete conjuntos de dados disponíveis publicamente e envolvendo dois arranjos de ensembles, cada um fazendo uso de um dos conhecidos classificadores multirrótulo RAkEL e ML-RBF. Especificamente para gerar os componentes do RAkEL, foram escolhidos 10 algoritmos conhecidos de indução de classificadores único-rótulo, quais sejam, Naïve Bayes, Redes Neurais RBF, Máquinas de Vetores-Suporte, J48, REP Tree, IBk, Decision Stump, OneR, PART e Decision Table. Em geral, os resultados experimentais obtidos evidenciam que as diferentes abordagens de seleção de componentes podem melhorar o desempenho do novo ensemble em relação ao ensemble original e a alguns dos módulos-componentes. Dos tipos de seleção adotados, aquele que utilizou as métricas de acuidade geralmente apresentou os melhores resultados. Por outro lado, dos procedimentos de busca para a seleção, não houve um que obtivesse maior destaque que o outro. Palavras-chave: Aprendizado de Máquina, Classificação Multirrótulo, Ensembles, Seleção de Componentes, Medida de Diversidade, Algoritmos Genéticos, Subida da Encosta.
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Método híbrido baseado em aprendizado de máquina e programação linear inteira para o problema de detecção de incertezas especulativas em textos / Hybrid Methodology based on Machine Learning and Integer Linear Programming for Detecting Hedges in Texts (Inglês)

Quinho, Marcelo Coelho 11 September 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:33:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-09-11 / Identifying unreliable or uncertain information in texts is fundamental for information extraction systems, as only information based on facts, free from uncertainties should be communicated to users. The literature on the detection of uncertainty texts contains many works that use Machine Learning (ML) to identify parts of the text that are not based on facts. The work divides the problem into three subproblems of classification and then applying post-processing with heuristics for removal of inconsistencies of outputs of classifiers. This work proposes a hybrid methodology based on ML and Integer Linear Programming (ILP) to detect uncertainties texts. The methodology consists of three steps: (1) the first step consists in pre-processing text for inclusion of linguistic information, (2) the second step consists in using local classifiers trained using AM; (3) the third step is to combine the results of local classifiers using an inference procedure that exploits the global structure of the problem, ruling out the need for the use of heuristics. The main contribution of the proposed methodology as well as this dissertation is the ILP model proposed in step 3. To verify the feasibility of the methodology, we developed a tool that allowed the application on a case study in biomedicine. The contribution of the combination of the output of the classifiers with the use of ILP is examined based on the comparison results produced when this step is replaced by a set of heuristics. The experimental results showed an improvement of 3.7 points when using the measure F of ILP step instead of heuristics. Keywords: Detection of Uncertainty; Machine Learning; Natural Language Processing; Integer Linear Programming / Identificar informações incertas ou não confiáveis em textos é fundamental para sistemas de extração de informação, pois somente informações baseadas em fatos, livre de incertezas, devem ser transmitidas para os usuários. A literatura sobre detecção de incerteza em textos contém diversos trabalhos que utilizam Aprendizado de Máquina (AM) para identificar partes do texto que não são baseados em fatos. Os trabalhos dividem o problema em três subproblemas de classificação e em seguida aplicam pós-processamento com heurísticas para retirada de inconsistências das saídas dos classificadores. Esta dissertação propõe uma metodologia híbrida baseada em AM e Programação Linear Inteira (PLI) para detectar incertezas em textos. A metodologia proposta é composta de três etapas: (1) a primeira etapa consiste no pré-processamento do texto para inclusão de informações linguísticas; (2) a segunda etapa, consiste em utilizar classificadores locais treinados com o uso de AM; (3) a terceira etapa, consiste em combinar os resultados dos classificadores locais usando um mecanismo de inferência que explora a estrutura global do problema, descartando a necessidade do uso de heurísticas. A principal contribuição da metodologia proposta, bem como desta dissertação, é o modelo de PLI proposto na etapa 3. Para verificar a viabilidade da metodologia, foi desenvolvida uma ferramenta que permitiu a aplicação num estudo de caso da área biomédica. A contribuição da combinação da saída dos classificadores com o uso de PLI é examinada a partir da comparação dos resultados produzidos quando essa etapa é substituída por um conjunto de heurísticas. Os resultados experimentais evidenciam uma melhora de 3,7 pontos na medida F ao utilizar a etapa de PLI ao invés das heurísticas. Palavras-chave: Detecção de Incertezas; Aprendizado de Máquina; Processamento em Linguagem Natural; Programação Linear Inteira
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Análise de correferência em textos via comitês de programas genéticos / Coreference analysis using genetic programming ensembles (Inglês)

Carvalho, Davi Lopes 17 September 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:38:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-09-17 / Identify references in a text and group them into coreference chains is the main purpose of a coreference resolution system. This paper reports a systematic experimental study on the use of an approach based on genetic programming (GP) for automatic resolution of this prominent task of natural language processing (NLP). Although various methods for the identification of references are described in the literature, including those based on machine learning (ML), and for the assessment of results generated by coreference resolution systems through the use of custom metrics, the results obtained until the present moment are still below expectations. Therefore, we investigated the possibility of adopting an evolutionary approach based on GP, since the class of evolutionary algorithms has successfully solved several complex problems of machine learning and text mining. In this particular study, we investigated the impact of the use of different evaluation metrics (MUC, B$^3$, CEAF$_e$ and BLANC) as the fitness function of the individuals (classifiers) generated by GP. Moreover, the performance of different schemes of combination of genetic programs into committee machines was investigated, aimed to increase performance. For validation of the proposed methodology, a comprehensive empirical study was conducted on the English corpus made available in recent international competitions organized by the CoNLL (Conference on Computational Natural Language Learning), which is the main conference on the theme ``AM + PLN". The performance results obtained by the generated ensembles of genetic programs was generally satisfactory, although less significant than those obtained by the best ranked coreference resolution systems in CoNLL contests. On the other hand, the comparative study on the effect of using the different evaluation metrics as the fitness function of GP showed that this choice has an impact on the performance of the genetic programs generated. Besides, there is a strong correlation between the performance profiles generated by some metrics. In particular, the BLANC's capability in differentiating solutions is very similar to the exhibited by the metric used in CoNLL competitions. Keywords: coreference analysis, coreference resolution, genetic programming, genetic programming ensembles. / Identificar menções em um texto e agrupá-las formando cadeias de correferência é o principal objetivo de um sistema de resolução de correferências (RC). O presente trabalho relata um estudo experimental sistemático acerca do uso de uma abordagem baseada em programação genética (PG) para a resolução automática dessa proeminente tarefa de processamento de linguagem natural (PLN). Apesar da existência na literatura de vários métodos destinados à identificação de menções e ao agrupamento de menções, dentre os quais aqueles baseados em aprendizado de máquina (AM), bem como à avaliação dos resultados gerados por sistemas de RC mediante o uso de métricas customizadas, o fato é que os resultados alcançados até o presente ainda estão aquém do esperado. Nesse contexto, passou-se a investigar o potencial de se adotar uma abordagem evolucionária baseada em PG, tendo em vista que a classe de algoritmos evolucionários vem obtendo êxito na resolução de vários problemas complexos de aprendizado de máquina e mineração de textos. Neste estudo, em particular, investigou-se o impacto de se adotar diferentes métricas de avaliação (MUC, B³, CEAFe e BLANC) atuando como função de aptidão dos indivíduos (classificadores) gerados pela PG. Ademais, investigou-se o desempenho de diferentes esquemas de combinação de programas genéticos em comitês de máquinas, almejando-se um incremento no desempenho. Para fins de validação da metodologia proposta, foi conduzido um estudo empírico abrangente sobre o corpus de língua inglesa utilizado em recentes competições internacionais organizadas pela CoNLL (Conferência Computacional de Aprendizado em Linguagem Natural), que é a principal conferência acerca do tema "AM + PLN". Os resultados de desempenho obtidos pelos comitês de programas genéticos gerados foram em geral satisfatórios, não alcançando, porém, aqueles obtidos pelos sistemas de RC mais bem ranqueados nas competições do CoNLL. Por outro lado, o estudo comparativo acerca do efeito das métricas de avaliação como função de aptidão da PG evidenciou que há sim um impacto dessa escolha sobre o desempenho exibido pelos programas genéticos gerados. Além disso, há fortes correlações entre os perfis de desempenho gerados por algumas das métricas, sendo que a sensibilidade de discriminação das soluções exibida pela métrica BLANC é a que mais se assemelha à daquela exibida pela métrica efetivamente utilizada nas competições do CoNLL. Palavras-chave: Análise de correferência, resolução de correferência, programação genética, comitês de programas genéticos.
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ML4JIT- um arcabouço para pesquisa com aprendizado de máquina em compiladores JIT. / ML4JIT - a framework for research on machine learning in JIT compilers.

Alexandre dos Santos Mignon 27 June 2017 (has links)
Determinar o melhor conjunto de otimizações para serem aplicadas a um programa tem sido o foco de pesquisas em otimização de compilação por décadas. Em geral, o conjunto de otimizações é definido manualmente pelos desenvolvedores do compilador e aplicado a todos os programas. Técnicas de aprendizado de máquina supervisionado têm sido usadas para o desenvolvimento de heurísticas de otimização de código. Elas pretendem determinar o melhor conjunto de otimizações com o mínimo de interferência humana. Este trabalho apresenta o ML4JIT, um arcabouço para pesquisa com aprendizado de máquina em compiladores JIT para a linguagem Java. O arcabouço permite que sejam realizadas pesquisas para encontrar uma melhor sintonia das otimizações específica para cada método de um programa. Experimentos foram realizados para a validação do arcabouço com o objetivo de verificar se com seu uso houve uma redução no tempo de compilação dos métodos e também no tempo de execução do programa. / Determining the best set of optimizations to be applied in a program has been the focus of research on compile optimization for decades. In general, the set of optimization is manually defined by compiler developers and apply to all programs. Supervised machine learning techniques have been used for the development of code optimization heuristics. They intend to determine the best set of optimization with minimal human intervention. This work presents the ML4JIT, a framework for research with machine learning in JIT compilers for Java language. The framework allows research to be performed to better tune the optimizations specific to each method of a program. Experiments were performed for the validation of the framework with the objective of verifying if its use had a reduction in the compilation time of the methods and also in the execution time of the program.
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ML4JIT- um arcabouço para pesquisa com aprendizado de máquina em compiladores JIT. / ML4JIT - a framework for research on machine learning in JIT compilers.

Mignon, Alexandre dos Santos 27 June 2017 (has links)
Determinar o melhor conjunto de otimizações para serem aplicadas a um programa tem sido o foco de pesquisas em otimização de compilação por décadas. Em geral, o conjunto de otimizações é definido manualmente pelos desenvolvedores do compilador e aplicado a todos os programas. Técnicas de aprendizado de máquina supervisionado têm sido usadas para o desenvolvimento de heurísticas de otimização de código. Elas pretendem determinar o melhor conjunto de otimizações com o mínimo de interferência humana. Este trabalho apresenta o ML4JIT, um arcabouço para pesquisa com aprendizado de máquina em compiladores JIT para a linguagem Java. O arcabouço permite que sejam realizadas pesquisas para encontrar uma melhor sintonia das otimizações específica para cada método de um programa. Experimentos foram realizados para a validação do arcabouço com o objetivo de verificar se com seu uso houve uma redução no tempo de compilação dos métodos e também no tempo de execução do programa. / Determining the best set of optimizations to be applied in a program has been the focus of research on compile optimization for decades. In general, the set of optimization is manually defined by compiler developers and apply to all programs. Supervised machine learning techniques have been used for the development of code optimization heuristics. They intend to determine the best set of optimization with minimal human intervention. This work presents the ML4JIT, a framework for research with machine learning in JIT compilers for Java language. The framework allows research to be performed to better tune the optimizations specific to each method of a program. Experiments were performed for the validation of the framework with the objective of verifying if its use had a reduction in the compilation time of the methods and also in the execution time of the program.
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Classificação automática para avaliar exercícios físicos feitos por crianças quando participam de exergames em smartphones / Classification for evaluating children's physical exercises in mobile exergames (Inglês)

Carvalho, Lucas de Moura 21 December 2015 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:52:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-12-21 / In the present work, we describe the use of automatic classification to evaluate children's exercise when engaging exergames on smartphones. The proposed solution has an intelligent monitoring module of the child's physical exercises, where the smartphone is used as a sensor of movements in the exercise and a system based on knowledge produced by machine learning checks its quality. In this paper we describe the methodology used to build this knowledge base, and in detail the machine learning strategy that allowed training the application to identify when an exercise is being done properly by the child. The results, in terms of accuracy in identifying correct moves by the exergame using the knowledge base, are also analyzed to finally show the implementation details of the embedded application and understand the impact of exercise classification on the performance motivation. Keywords: Exergames, Human Activity Recognition, Gaming Behavior, Classification. / Resumo: Neste trabalho, nós descrevemos a utilização da classificação automática para avaliar exercícios físicos feitos por crianças quando participam de exergames em smartphones. A solução proposta possui um módulo de monitoramento inteligente da realização dos exercícios físicos feitos pela criança, onde o smartphone é utilizado como sensor dos movimentos executados no exercício físico e um sistema baseado em conhecimento produzido por aprendizagem automática verifica a qualidade do mesmo. Neste trabalho descreveremos a metodologia usada para construir essa base de conhecimento e detalharemos a estratégia de aprendizado de máquina que permitiu treinar o aplicativo a identificar quando um exercício físico está sendo feito corretamente por uma criança. Os resultados, em termos de acurácia na identificação de movimentos corretos pelo exergame usando a base de conhecimento, são igualmente analisados para, por fim, mostrarmos os detalhes de implementação do aplicativo embarcado e entendermos o impacto da classificação do exercício na motivação para execução dos mesmos. Palavras-chave: Exergames, Reconhecimento de atividades humanas, Gaming Behavior, Classificação.
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Aprendizado nebuloso híbrido e incremental para classificar pixels por cores. / Hybrid and incremental fuzzy learning to classify pixels by colors.

Waldemar Bonventi Junior 30 June 2005 (has links)
Segmentação de uma imagem é um processo de extrema importância em processamento de imagens e consiste em subdividir a imagem em partes constituintes correspondentes a objetos de interesse no domínio de aplicação. Objetos de interesse podem apresentar cores que se caracterizam numa imagem por um conjunto de pixels, que por sua vez possuem um número muito grande de valores cromáticos. Estes conjuntos podem ser denominados por relativamente poucos rótulos lingüísticos atribuídos por seres humanos, caracterizando as cores, representadas por classes. Entretanto, a fronteira entre estas classes é vaga, pois os valores cromáticos que definem a transição de uma cor para outra dependem de diversos fatores do domínio. Esta tese visa contribuir no processo de segmentação de imagens através da proposta de um classificador de pixels exclusivamente por meio do atributo cor. Para lidar com o problema da vagueza entre as classes de cores, emprega-se a teoria dos conjuntos nebulosos. Assim, propõe-se um aprendizado híbrido e incremental de modelos nebulosos de classes de cores constituintes do classificador. O aprendizado híbrido combina os paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, transferindo a rotulação individual das instâncias (muito custosa) para a rotulação dos grupos de instâncias similares, pelo agente supervisor. Estes grupos são combinados por meio da aplicação de operadores de agregação adequados, que possibilitam uma forma de aprendizado incremental, onde os modelos das classes existentes podem ser revisados ou novas classes, obtidas com a continuidade do treinamento, podem ser incorporadas aos modelos. Propõe-se, ainda, um processo de generalização do modelo, visando sua completude. O classificador proposto foi testado na modelagem da cor da pele humana em imagens adquiridas em condições ambientais controladas e em condições variadas. Os resultados obtidos mostram a eficácia do classificador proposto, obtendo uma detecção robusta e acurada da cor da pele em imagens digitais coloridas. / Image segmentation is a very important process, which aims at subdividing an image in parts that correspond to objects of interest in the application domain. Objects may depict few colors that are represented in an image by a set of pixels presenting a very large range of chromatic values. A relatively small number of human-defined linguistic labels can be assigned to these sets, and these labels characterize colors represented by classes. However, the borders among these classes are fuzzy, since the chromatic values that define the transition from a class to another depend on different domain factors. This thesis contributes in the image segmentation process by proposing a pixel classifier based exclusively on the color attribute. Fuzzy sets theory is used to deal with the problem of fuzziness among color classes. This thesis proposes a hybrid and incremental scheme for learning fuzzy models of color classes included in the classifier. The hybrid-learning scheme combines unsupervised and supervised learning paradigms, transferring the labeling by a supervisor from individual instances (a very computationally costly task) to groups of similar instances. These groups are combined by application of adequate aggregation operators, providing an incremental learning scheme to the classifier, so that models can be revised and new classes can be incorporated into the models. In order to provide completeness to the models, a generalization process is also proposed. The classifier was tested in the human skin color-modeling problem, by using digital color-images captured under controlled and uncontrolled conditions. Experimental results assess its effectiveness, providing a robust and accurate detection of skin color in digital color-images.
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Categorização hierárquica de textos em um portal agregador de notícias

Borges, Hugo Lima January 2009 (has links)
Orientadora: Ana Carolina Lorena / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2009

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