Attributes reduction using discriminant analysis with applications in bovine leather defects detection / Redução de atributos utilizando análise discriminante com aplicações na detecção de defeitos em couro bovino

AUTOR(ES)

Willian Paraguassu Amorim

DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

Este trabalho apresenta um estudo e análise de técnicas de redução de atributos, baseada na análise discriminante aplicada a problemas de detecção de defeitos em imagens de couros bovinos no estágio couro cru e wet-blue. Foi realizado um estudo sobre casos que geram problemas no uso da análise discriminante quando aplicada em situações propícias a problemas de singularidade. Das soluções encontradas, FisherFaces, CLDA, DLDA, YLDA e a técnica de Kernel, implementamos cada uma, e realizamos experimentos de desempenho, analisando a taxa de acerto, tempos de treinamento e classificação, à medida que a quantidade de atributos é reduzida. Os resultados experimentais indicaram que a redução de atributos pode manter a eficiência na classificação, mesmo em situações onde ocorre ou não a singularidade. Foram realizadas análises comparativas, apresentando cada resultado de desempenho comparados a técnicas de redução de atributos e classificadores diferentes. Identificamos também quais as melhores técnicas de extração de atributos e algoritmos de classificação, apresentando uma breve avaliação quanto a seus desempenhos e custo de processamento. E por fim realizamos uma comparação entre o sistema de classificação automática desenvolvido com a classificação feita manualmente por especialistas na área.

ASSUNTO(S)

computer vision leather visão computacional discriminant analisys couro bovino análise discriminante ciencia da computacao

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