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[en] AN APPROACH TO OPERATIONALIZE REGULATIVE NORMS IN MULTIAGENT SYSTEMS / [pt] UMA ABORDAGEM PARA OPERACIONALIZAR NORMAS REGULATIVAS EM SISTEMAS MULTIAGENTESCAROLINA HOWARD FELICISSIMO 27 January 2009 (has links)
[pt] Um grande desafio na pesquisa de sistemas multiagentes (SMA)
é a concepção
e implementação de SMA abertos em que normas podem ser
eficazmente
aplicadas aos seus agentes e facilmente gerenciadas. Estas
tarefas são
árduas porque normas são usualmente escritas para propósitos
gerais, dificultando
uma regulação mais precisa. A motivação para esta pesquisa
surgiu diante
da necessidade de resolver este desafio, proporcionando uma
abordagem aplicável
em sistemas abertos. Nesses sistemas, heterogeneidade e
autonomia
excluem qualquer hipótese relativa à forma com que entidades
de terceiros são
implementadas e como se comportam. Assim, uma solução viável
para regulação
em SMA abertos não deve ser rigidamente codificada dentro
das implementações
originais de agentes e deve permitir, a um certo grau de
precisão e
flexibilidade, atualizar dados (e.g., normas) durante a
execução do sistema. Nesta
tese, nossa abordagem DynaCROM para lidar com normas em SMA
abertos é
apresentada. Da perspectiva individual de agentes, DynaCROM
é um mecanismo
informativo que torna agentes da aplicação cientes das
normas as quais eles
estão vinculados em um determinado momento. Da perspectiva
de desenvolvedores
do sistema, DynaCROM é uma metodologia para aplicação e
gerenciamento
de normas em SMA abertos de tal modo que desenvolvedores
sejam capazes
de incorporar em normas abstratas valores de domínio.
Portanto, normas
são contextualizadas no domínio de aplicação onde elas são
válidas, facilitando
regulação. Considerando que um SMA regulado deve ter suas
normas respeitadas,
apresentamos também a integração de DynaCROM com dois mecanismos
distintos de cumprimento de normas. Em resumo, o resultado
dessa tese é nossa
abordagem DynaCROM que operacionaliza normas regulativas em SMA. / [en] A major challenge in the research of multiagent systems
(MAS) is the design
and implementation of open MAS in which norms can be
effectively applied
to their agents and easily managed. These tasks are arduous
because norms are
usually written for general purposes, hindering a more
precise regulation. The
motivation for this research came forth from the need to
resolve this challenge,
providing an approach applicable in open systems. In such
systems, heterogeneity
and autonomy rule out any assumption concerning the way
third-party entities
are implemented and behaved. A viable solution for
regulation in open MAS
should not be hard coded inside agents` original
implementations and must allow,
for some degree of precision and flexibility, to update data
(e.g., norms) during
the system execution. In this thesis, our DynaCROM approach
for dealing with
norms in open MAS is presented. From the individual agents
perspective, Dyna-
CROM is an information mechanism that makes application
agents aware of the
norms they are bound to at a given moment. From the system
developers perspective,
DynaCROM is a methodology for the application and management of
norms in open MAS so developers are able to embody abstract
norms with domain
values. Therefore, norms are contextualized in the
application domain
wherein they hold, facilitating regulation. Considering that
a regulated MAS
should have its norms enforced, the integration of DynaCROM
with two distinct
enforcement mechanisms is also presented. In summary, the
result of this thesis
is our DynaCROM approach, which operationalizes regulative
norms in MAS.
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Comparison of Segment and Pixel Based Non-Parametric Classification of Land Cover in the Amazon Region of Brazil Using Multitemporal Landsat TM/ETM+ ImageryJoseph, Katherine Amanda 24 May 2005 (has links)
This study evaluated the ability of segment-based classification paired with non-parametric methods (CART and kNN) to classify a chronosequence of Landsat TM/ETM+ imagery spanning from 1992 to 2002 within the state of Rondônia, Brazil. Pixel-based classification was also implemented for comparison. Interannual multitemporal composites were used in each classification in an attempt to increase the separation of primary forest, cleared, and re-vegetated classes within a given year. The kNN and CART classification methods, with the integration of multitemporal data, performed equally well with overall accuracies ranging from 77% to 91%. Pixel-based CART classification, although not different in terms of mean or median overall accuracy, did have significantly lower variability than all other techniques (3.2% vs. an average of 13.2%), and thus provided more consistent results. Segmentation did not improve classification success over pixel-based methods and was therefore an unnecessary processing step with the used dataset. Through the appropriate band selection methods of the respective non-parametric classifiers, multitemporal bands were chosen in 38 of the 44 total classifications, strongly suggesting the utility of interannual multitemporal data for the separation of cleared, re-vegetated, and primary forest classes. The separation of the primary forest class from the cleared and re-vegetated classes was particularly successful and may be a possible result of the incorporation of multitemporal data. The land cover maps from this study allow for an accurate annualized analysis of land cover and can be coupled with household data to gain a better understanding of landscape change in the region. / Master of Science
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Combinação de modelos de campos aleatórios markovianos para classificação contextual de imagens multiespectrais / Combining markov random field models for multispectral image contextual classificationLevada, Alexandre Luis Magalhães 05 May 2010 (has links)
Este projeto de doutorado apresenta uma nova abordagem MAP-MRF para a classificação contextual de imagens multiespectrais utilizando combinação de modelos de Campos Aleatórios Markovianos definidos em sistemas de ordens superiores. A modelagem estatística para o problema de classificação segue o paradigma Bayesiano, com a definição de um modelo Markoviano para os dados observados (Gaussian Markov Random Field multiespectral) e outro modelo para representar o conhecimento a priori (Potts). Nesse cenário, o parâmetro β do modelo de Potts atua como um parâmetro de regularização, tendo papel fundamental no compromisso entre as observações e o conhecimento a priori, de modo que seu correto ajuste é necessário para a obtenção de bons resultados. A introdução de sistemas de vizinhança de ordens superiores requer a definição de novos métodos para a estimação dos parâmetros dos modelos Markovianos. Uma das contribuições desse trabalho é justamente propor novas equações de pseudo-verossimilhança para a estimação desses parâmetros no modelo de Potts em sistemas de segunda e terceira ordens. Apesar da abordagem por máxima pseudo-verossimilhança ser amplamente utilizada e conhecida na literatura de campos aleatórios, pouco se conhece acerca da acurácia dessa estimação. Foram derivadas aproximações para a variância assintótica dos estimadores propostos, caracterizando-os completamente no caso limite, com o intuito de realizar inferências e análises quantitativas sobre os parâmetros dos modelos Markovianos. A partir da definição dos modelos e do conhecimento dos parâmetros, o próximo estágio é a classificação das imagens multiespectrais. A solução para esse problema de inferência Bayesiana é dada pelo critério de estimação MAP, onde a solução ótima é determinada maximizando a probabilidade a posteriori, o que define um problema de otimização. Como não há solução analítica para esse problema no caso de prioris Markovianas, algoritmos iterativos de otimização combinatória foram empregados para aproximar a solução ótima. Nesse trabalho, adotam-se três métodos sub-ótimos: Iterated Conditional Modes, Maximizer of the Posterior Marginals e Game Strategy Approach. Porém, é demonstrado na literatura que tais métodos convergem para máximos locais e não globais, pois são altamente dependentes de sua condição inicial. Isto motivou o desenvolvimento de uma nova abordagem para combinação de classificadores contextuais, que utiliza múltiplas inicializações simultâneas providas por diferentes classificadores estatísticos pontuais. A metodologia proposta define um framework MAP-MRF bastante robusto para solução de problemas inversos, pois permite a utilização e a integração de diferentes condições iniciais em aplicações como classificação, filtragem e restauração de imagens. Como medidas quantitativas de desempenho, são adotados o coeficiente Kappa de Cohen e o coeficiente Tau de Kendall para verificar a concordância entre as saídas dos classificadores e a verdade terrestre (amostras pré-rotuladas). Resultados obtidos mostram que a inclusão de sistemas de vizinhança de ordens superiores é de fato capaz de melhorar significativamente não apenas o desempenho da classificação como também a estimação dos parâmetros dos modelos Markovianos, reduzindo tanto o erro de estimação quanto a variância assintótica. Além disso, a combinação de classificadores contextuais através da utilização de múltiplas inicializações simultâneas melhora significativamente o desempenho da classificação se comparada com a abordagem tradicional com apenas uma inicialização. / This work presents a novel MAP-MRF approach for multispectral image contextual classification by combining higher-order Markov Random Field models. The statistical modeling follows the Bayesian paradigm, with the definition of a multispectral Gaussian Markov Random Field model for the observations and a Potts MRF model to represent the a priori knowledge. In this scenario, the Potts MRF model parameter (β) plays the role of a regularization parameter by controlling the tradeoff between the likelihood and the prior knowledge, in a way that a suitable tunning for this parameter is required for a good performance in contextual classification. The introduction of higher-order MRF models requires the specification of novel parameter estimation methods. One of the contributions of this work is the definition of novel pseudo-likelihood equations for the estimation of these MRF parameters in second and third order neighborhood systems. Despite its widely usage in practical MRF applications, little is known about the accuracy of maximum pseudo-likelihood approach. Approximations for the asymptotic variance of the proposed MPL estimators were derived, completely characterizing their behavior in the limiting case, allowing statistical inference and quantitative analysis. From the statistical modeling and having the model parameters estimated, the next step is the multispectral image classification. The solution for this Bayesian inference problem is given by the MAP criterion, where the optimal solution is obtained by maximizing the a posteriori distribution, defining an optimization problem. As there is no analytical solution for this problem in case of Markovian priors, combinatorial optimization algorithms are required to approximate the optimal solution. In this work, we use three suboptimal methods: Iterated Conditional Modes, Maximizer of the Posterior Marginals and Game Strategy Approach, a variant approach based on non-cooperative game theory. However, it has been shown that these methods converge to local maxima solutions, since they are extremelly dependent on the initial condition. This fact motivated the development of a novel approach for combination of contextual classifiers, by making use of multiple initializations at the same time, where each one of these initial conditions is provided by different pointwise pattern classifiers. The proposed methodology defines a robust MAP-MRF framework for the solution of general inverse problems since it allows the use and integration of several initial conditions in a variety of applications as image classification, denoising and restoration. To evaluate the performance of the classification results, two statistical measures are used to verify the agreement between the classifiers output and the ground truth: Cohens Kappa and Kendalls Tau coefficient. The obtained results show that the use of higher-order neighborhood systems is capable of significantly improve not only the classification performance, but also the MRF parameter estimation by reducing both the estimation error and the asymptotic variance. Additionally, the combination of contextual classifiers through the use of multiple initializations also improves the classificatoin performance, when compared to the traditional single initialization approach.
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Combinação de modelos de campos aleatórios markovianos para classificação contextual de imagens multiespectrais / Combining markov random field models for multispectral image contextual classificationAlexandre Luis Magalhães Levada 05 May 2010 (has links)
Este projeto de doutorado apresenta uma nova abordagem MAP-MRF para a classificação contextual de imagens multiespectrais utilizando combinação de modelos de Campos Aleatórios Markovianos definidos em sistemas de ordens superiores. A modelagem estatística para o problema de classificação segue o paradigma Bayesiano, com a definição de um modelo Markoviano para os dados observados (Gaussian Markov Random Field multiespectral) e outro modelo para representar o conhecimento a priori (Potts). Nesse cenário, o parâmetro β do modelo de Potts atua como um parâmetro de regularização, tendo papel fundamental no compromisso entre as observações e o conhecimento a priori, de modo que seu correto ajuste é necessário para a obtenção de bons resultados. A introdução de sistemas de vizinhança de ordens superiores requer a definição de novos métodos para a estimação dos parâmetros dos modelos Markovianos. Uma das contribuições desse trabalho é justamente propor novas equações de pseudo-verossimilhança para a estimação desses parâmetros no modelo de Potts em sistemas de segunda e terceira ordens. Apesar da abordagem por máxima pseudo-verossimilhança ser amplamente utilizada e conhecida na literatura de campos aleatórios, pouco se conhece acerca da acurácia dessa estimação. Foram derivadas aproximações para a variância assintótica dos estimadores propostos, caracterizando-os completamente no caso limite, com o intuito de realizar inferências e análises quantitativas sobre os parâmetros dos modelos Markovianos. A partir da definição dos modelos e do conhecimento dos parâmetros, o próximo estágio é a classificação das imagens multiespectrais. A solução para esse problema de inferência Bayesiana é dada pelo critério de estimação MAP, onde a solução ótima é determinada maximizando a probabilidade a posteriori, o que define um problema de otimização. Como não há solução analítica para esse problema no caso de prioris Markovianas, algoritmos iterativos de otimização combinatória foram empregados para aproximar a solução ótima. Nesse trabalho, adotam-se três métodos sub-ótimos: Iterated Conditional Modes, Maximizer of the Posterior Marginals e Game Strategy Approach. Porém, é demonstrado na literatura que tais métodos convergem para máximos locais e não globais, pois são altamente dependentes de sua condição inicial. Isto motivou o desenvolvimento de uma nova abordagem para combinação de classificadores contextuais, que utiliza múltiplas inicializações simultâneas providas por diferentes classificadores estatísticos pontuais. A metodologia proposta define um framework MAP-MRF bastante robusto para solução de problemas inversos, pois permite a utilização e a integração de diferentes condições iniciais em aplicações como classificação, filtragem e restauração de imagens. Como medidas quantitativas de desempenho, são adotados o coeficiente Kappa de Cohen e o coeficiente Tau de Kendall para verificar a concordância entre as saídas dos classificadores e a verdade terrestre (amostras pré-rotuladas). Resultados obtidos mostram que a inclusão de sistemas de vizinhança de ordens superiores é de fato capaz de melhorar significativamente não apenas o desempenho da classificação como também a estimação dos parâmetros dos modelos Markovianos, reduzindo tanto o erro de estimação quanto a variância assintótica. Além disso, a combinação de classificadores contextuais através da utilização de múltiplas inicializações simultâneas melhora significativamente o desempenho da classificação se comparada com a abordagem tradicional com apenas uma inicialização. / This work presents a novel MAP-MRF approach for multispectral image contextual classification by combining higher-order Markov Random Field models. The statistical modeling follows the Bayesian paradigm, with the definition of a multispectral Gaussian Markov Random Field model for the observations and a Potts MRF model to represent the a priori knowledge. In this scenario, the Potts MRF model parameter (β) plays the role of a regularization parameter by controlling the tradeoff between the likelihood and the prior knowledge, in a way that a suitable tunning for this parameter is required for a good performance in contextual classification. The introduction of higher-order MRF models requires the specification of novel parameter estimation methods. One of the contributions of this work is the definition of novel pseudo-likelihood equations for the estimation of these MRF parameters in second and third order neighborhood systems. Despite its widely usage in practical MRF applications, little is known about the accuracy of maximum pseudo-likelihood approach. Approximations for the asymptotic variance of the proposed MPL estimators were derived, completely characterizing their behavior in the limiting case, allowing statistical inference and quantitative analysis. From the statistical modeling and having the model parameters estimated, the next step is the multispectral image classification. The solution for this Bayesian inference problem is given by the MAP criterion, where the optimal solution is obtained by maximizing the a posteriori distribution, defining an optimization problem. As there is no analytical solution for this problem in case of Markovian priors, combinatorial optimization algorithms are required to approximate the optimal solution. In this work, we use three suboptimal methods: Iterated Conditional Modes, Maximizer of the Posterior Marginals and Game Strategy Approach, a variant approach based on non-cooperative game theory. However, it has been shown that these methods converge to local maxima solutions, since they are extremelly dependent on the initial condition. This fact motivated the development of a novel approach for combination of contextual classifiers, by making use of multiple initializations at the same time, where each one of these initial conditions is provided by different pointwise pattern classifiers. The proposed methodology defines a robust MAP-MRF framework for the solution of general inverse problems since it allows the use and integration of several initial conditions in a variety of applications as image classification, denoising and restoration. To evaluate the performance of the classification results, two statistical measures are used to verify the agreement between the classifiers output and the ground truth: Cohens Kappa and Kendalls Tau coefficient. The obtained results show that the use of higher-order neighborhood systems is capable of significantly improve not only the classification performance, but also the MRF parameter estimation by reducing both the estimation error and the asymptotic variance. Additionally, the combination of contextual classifiers through the use of multiple initializations also improves the classificatoin performance, when compared to the traditional single initialization approach.
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A Spatial-Temporal Contextual Kernel Method for Generating High-Quality Land-Cover Time SeriesWehmann, Adam 25 September 2014 (has links)
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