The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Reconhecimento de Padrões Métodos, Técnicas e Ferramentas para Aprendizado.

The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Reconhecimento de Padrões Métodos, Técnicas e Ferramentas para Aprendizado e Classificação de Dados Prof. Dr. rer.nat. Aldo von Wangenheim Antonio da Luz Jr. (estag. docência)

Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Distância de Hamming Extendida Mais útil em RP que a original –Cálculo extremamente rápido

Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Distância Euclidiana Provê a real distância entre dois pontos em um espaço n-dimensional qualquer. –Cálculo demorado para dimensões elevadas

Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Nearest Neighbour - NN Classifica um novo padrão calculando a distância deste a todos os outros em alguma métrica predefinida e escolhe como classe para ele a classe daquele mais próximo nesta métrica.

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Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR k-Nearest Neighbour k-NN utiliza um critério de votação: –observa os k padrões mais próximos ao novo padrão a ser classificado. Classifica o padrão com a classe mais freqüente na lista dos k padrões analisados.

Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR NN e kNN – knn(_pX, _vP, k) 1.PARA CADA Elemento em _VP: 1.1. vSim[i] = Sim(_pX,_vP[i]); 2.Ordena(vSim); 3.classe = MFreq(vSim, k); 4.Retorna classe;

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The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Tesselação: Triangulação de Delaunay e Diagrama de Voronoi

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Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Delaunay – Algoritmo de Watson 1.Gerar Lista de Pontos; 2.Iniciar Malha de Simplexos; 3.Para CADA Ponto : 1.Verificar qual Simplexo possui um CIRCUNCIRCULO que cobre o novo ponto; 2.Armazenar Arestas que pertencem a apenas 1 Simplexo; 3.Remover Simplexos da Malha; 4.Conectar novo ponto as arestas do Polígono de Inserção.

Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Delaunay – Observações 1.Iniciar Malha: 1.O(s) Simplexo(s) Inicial(is) deve(m) cobrir todo o conjunto de dados; 2.Circuncírculo: 1.http://mathworld.wolfram.com/Circumcircle.htmlhttp://mathworld.wolfram.com/Circumcircle.html 2.http://en.wikipedia.org/wiki/Circumcirclehttp://en.wikipedia.org/wiki/Circumcircle

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Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Voronoi 1.Para CADA vértice: 1.Calcular Mediatriz: 1.http://www.dm.ufscar.br/~caetano/SiteDG/ICSilvia/Mediatriz.htmhttp://www.dm.ufscar.br/~caetano/SiteDG/ICSilvia/Mediatriz.htm 2.Para CADA mediatriz: 1.Verificar Pontos de Intersecção: 1.http://www.somatematica.com.br/emedio/retas/retas8.phtml 3.Determinar Polígonos (Regiões): 1.Conectar Pontos de Intersecção.

Disciplina Reconhecimento de Padrões Curso de Ciência da Computação INE/CTC/UFSC The Cyclops Project German-Brazilian Cooperation Programme on IT CNPq GMD DLR Voronoi 1.http://www.msi.umn.edu/~schaudt/voronoi/vor onoi.htmlhttp://www.msi.umn.edu/~schaudt/voronoi/vor onoi.html 2.http://ouray.cudenver.edu/~rkyellur/5803/#Alg orithm_Descriptionhttp://ouray.cudenver.edu/~rkyellur/5803/#Alg orithm_Description 3.http://www.cip.ifi.lmu.de/~viermetz/cg/Voronoi _Algorithms.htmlhttp://www.cip.ifi.lmu.de/~viermetz/cg/Voronoi _Algorithms.html

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