| Processo: | 15/24652-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2016 |
| Data de Término da vigência: | 31 de maio de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Moacir Antonelli Ponti |
| Beneficiário: | Mateus Riva |
| Supervisor: | Teófilo Emidio de Campos |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Surrey, Inglaterra |
| Vinculado à bolsa: | 14/04889-5 - Aprendizado supervisionado incremental em florestas de caminhos ótimos, BP.IC |
| Assunto(s): | Teoria dos grafos Reconhecimento de padrões Anomalias |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | detecção de anomalias | teoria dos grafos | Reconhecimento de Padrões |
Resumo Detecção de anomalia é o problema de encontrar padrões com um comportamento não esperado. Técnicas baseadas em classificação são usualmente boas escolhas nesse cenário, mas requerem dados rotulados suficientes tanto da classe normal quanto anômala. Nesse projeto focaremos em um método que modela relações entre exemplos no espaço de características, utilizando um modelo de floresta de caminhos ótimos (OPF). Esse método interpreta os exemplos (observações) como vértices de um grafo. Propomos uma investigação de detecção de anomalia baseado nas árvores de caminhos ótimos formadas pelo algoritmo OPF, explorando as propriedades desse modelo que não assume uma distribuição fixa para as classes, e permite que haja um certo grau de sobreposição entre classes. O projeto baseia-se na idéia de capturar perturbações nas árvores após a inclusão de um novo exemplo, detectando-o como anomalia se a árvore na qual o exemplo foi ligado sofrer mudanças significativas em sua distribuição. (AU) | |
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