Bolsa 11/14094-1 - Aprendizado computacional, Reconhecimento de padrões - BV FAPESP
Fine-tuning contextual-based optimum path forest for land cover classification
Aprendizado supervisionado incremental em florestas de caminhos ótimos
Processo: 11/14094-1
Assunto(s): Aprendizado computacional Reconhecimento de padrões Processamento de imagens
As técnicas tradicionais de reconhecimento de padrões associam um determinado rótulo a cada amostra do conjunto de dados com base em um conhecimento prévio adquirido em um conjunto de treinamento, o qual pode ser rotulado ou não. No primeiro caso, cada amostra é rotulada com uma classe por um especialista manualmente ou até mesmo de maneira automática. Ocorre que, em diversas situações, uma determinada amostra pode receber mais de um rótulo. Sistemas de diagnóstico médico podem, por exemplo, atribuir a uma pessoa mais de uma doença. Ferramentas para redes sociais que vem sendo amplamente utilizadas, tais como sistemas de recomendação musical, podem ser treinadas utilizando rótulos atribuídos por uma vasta gama de usuários de maneira bastante subjetiva. Outra aplicação bastante interessante diz respeito à classificação de documentos, os quais podem ser associados a várias classes, como religião e teatro, por exemplo. Nesse contexto, o presente projeto de pesquisa propõe o estudo de algumas técnicas de aprendizado com suporte a múltiplos rótulos e a sua implementação para o classificador Floresta de Caminhos Ótimos, o qual foi recentemente proposto na literatura e ainda não foi avaliado para este fim. O projeto também contempla a disponibilização desse código na LibOPF, uma biblioteca de código livre implementada em linguagem C para o desenvolvimento de classificadores baseados em florestas de caminhos ótimos. Como novas versões deverão ser lançadas, essa proposta de pesquisa contribuirá sobremaneira para novas funcionalidades desta biblioteca. Algumas bases de dados bastante utilizadas na literatura serão empregadas com o intuito de validar o trabalho.
COSTA, KELTON A. P.; PEREIRA, LUIS A. M.; NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; PEREIRA, CLAYTON R.; PAPA, JOAO P.; FALCAO, ALEXANDRE XAVIER. A nature-inspired approach to speed up optimum-path forest clustering and its application to intrusion detection in computer networks. INFORMATION SCIENCES, v. 294, p. 95-108, FEB 10 2015. Citações Web of Science: 30.
PEREIRA, LUIS A. M.; NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; DE SOUZA, GUILHERME F. S.; MARTINS, DAGOBERTO; PAPA, JOAO P. Aquatic weed automatic classification using machine learning techniques. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 87, p. 56-63, SEP 2012. Citações Web of Science: 12.
PEREIRA, Luis Augusto Martins. Explorando abordagens de múltiplos rótulos por floresta de caminhos ótimos. 2013. 64 f. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas..