Classificação de Imagens IF 133. Por que e para que? Classificar é transformar dados em informação Imagens em mapas Números em rótulos Objetivo primário.

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1 Classificação de Imagens IF 133

2 Por que e para que? Classificar é transformar dados em informação Imagens em mapas Números em rótulos Objetivo primário da análise de dados Permite reduzir o volume de dados e aumentar a quantidade de informação Operação de visão computacional

3 Classificação

4 Abordagens Segundo a intervenção do usuário: Com treinamento – supervisionado Sem treinamento – sem supervisão Segundo a modelagem Com modelo Sem modelo Segundo a abordagem Estatística Morfológica Ad hoc etc.

5 Máxima Verossimilhança O rei dos métodos estatísticos Requer modelagem e treinamento Presente em todos os sistemas profissionais de análise de imagens É um processo de estimação O valor observado é comparado com modelos Escolhe-se a classe na qual o valor é mais verossímil

6 Modelagem

7 Treinamento

8 Regra de classificação MV

9 Resultado

10 Qualidade do Resultado Nem sempre satisfatório, logo… Verificar as hipóteses Refinar o treinamento Refinar o modelo Classes não descritas Correlação entre dados Correlação entre classes

11 Melhorando a classificação

12 Classificação MVG Máxima Verossimilhança Gaussiana O imperador dos métodos Supõe dados independentes e obedecendo leis Gaussianas Dados 1D: intervalos de decisão Dados nD: regiões de decisão

13 MVG - 1D

14 MVG-nD

15 Regiões de Decisão Retas Parábolas Hipérboles

16 Método do Paralelepípedo Supervisionado, com modelo, ad hoc Mais simples As amostras induzem paralelepípedos no espaço Esses paralelepípedos determinam regiões de decisão Rápido, pouco interpretável, bom para primeira tentativa

17 Peculiaridades Não necessariamente particiona o espaço Pode induzir inconsistências ou indecisões