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dc.contributor.advisorHaertel, Vitor Francisco de Araújopt_BR
dc.contributor.authorMoraes, Denis Altieri de Oliveirapt_BR
dc.date.accessioned2007-06-06T18:48:18Zpt_BR
dc.date.issued2005pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/5573pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho é investigada uma abordagem para extração de feições baseada na otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador hierárquico de estrutura binária. O objetivo é mitigar os efeitos do fenômeno de Hughes na classificação de dados imagem hiper-espectrais. A utilização de um classificador em múltiplo-estágio, analisando um sub-conjunto de classes em cada etapa ao invés do conjunto total, permite modos mais eficientes para extrair as feições mais adequadas em cada etapa do procedimento de classificação. Em uma abordagem de árvore binária, somente duas classes são consideradas em cada etapa, permitindo a implementação da distância de Bhattacharyya como um critério para extração de feições em cada nó da árvore. Experimentos foram realizados utilizando dados imagem do sensor AVIRIS. A performance da metodologia proposta é comparada com métodos tradicionais para extração e seleção de feições.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.titleExtração de feições em dados imagem com alta dimensão por otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador de decisão em árvorept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coClarke, Robin Thomaspt_BR
dc.identifier.nrb000516965pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologiapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento Remotopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2005pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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