Extração de caracteristicas via redes neurais

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2000

RESUMO

A implementação de um sistema de reconhecimento de padrões requer a solução de alguns problemas básicos: Aquisição de Dados, Extração de Características e Classificação dos padrões. Apesar de muitos trabalhos estarem sendo feitos na tentativa de resolver o problema de Reconhecimento de Padrões utilizando Redes Neurais, poucos são os trabalhos que abordam o Problema de Extração de Características. Assim, nesta Tese propomos o Algoritmo de Extração de Características via Redes Neurais Lee/Cavalcanti. Este algoritmo encontra a quantidade mínima de características necessárias para resolver o problema de classificação de padrões utilizando uma rede neural do tipo Multilayer Parceptron (MLP). E baseia-se no fato de que todas as características informativas podem ser encontradas a partir da fronteira de decisão do problema. Então, mostramos como construímos o algoritmo e apresentamos alguns experimentos que provam a eficiência do mesmo. Inicialmente, alguns experimentos foram feitos utilizando dados sintéticos, mostrando a relação entre a fronteira de decisão teórica e a fronteira de decisão prática encontrada a partir da rede treinada. Em seguida, implementamos urna rede neural para classificação de assinaturas estáticas. Neste experimento, utilizamos originalmente 32 características. E, em seguida, utilizando o algoritmo de extração de características Lee/Cavalcanti, conseguimos 98,84% de precisão de classificação, com apenas 16 características. Desta forma, mostramos que o uso do algoritmo Lee/Cavalcanti pode encontrar a quantidade mínima de características de um problema de classificação de padrões. E, desta maneira, fazer com que a classificação do padrão seja realizada de forma mais rápida do que utilizando o conjunto original de amostras

ASSUNTO(S)

reconhecimento de padrões redes neurais (computação)

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