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Análise sobre a influência das estratégias multiclasses e das funções kernel no treinamento de máquina de vetores suporte para classificação de imagens de sensoriamento remoto

Processo: 16/02875-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de junho de 2016
Vigência (Término): 31 de maio de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Pesquisador responsável:Rogério Galante Negri
Beneficiário:Luccas Zambon Maselli
Instituição-sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Assunto(s):Mapeamento do solo   Cobertura do solo   Máquinas de vetores de suporte   Sensoriamento remoto   Análise de imagens

Resumo

Dentre diferentes técnicas disponíveis para a classificação de imagens de sensoriamento remoto, Máquina de Vetores Suporte (SVM - Support Vector Machines) têm sido empregadas. Usualmente, para o treinamento do SVM são selecionadas previamente uma única Estratégia Multiclasses e Função Kernel que são supostamente adequadas para o problema em questão. As Estratégias Multiclasses são empregadas quando a classificação envolve mais de duas classes, efetuando por sua vez a decomposição do problema original em sub-problemas binários. Já as Funções Kernel são empregadas visando melhorar a capacidade de classificação (acurácia) do método. Adoção de uma Estratégia Multiclasses e Função Kernel específicas influenciam diretamente sobre a acurácia do resultado da classificação. Uma possibilidade, além de adotar uma única Estratégia Multiclasse e Função Kernel, é a adoção de uma Função Kernel para cada sub-problema binário definido pela Estratégia Multiclasses empregada. Acredita-se que esta forma de treinamento proporcione resultados mais acurados com relação a abordagem usual. Diante esta motivação, este projeto consiste em um estudo e comparação entre diferentes Estratégias Multiclasses e Funções Kernel. Além disso, é proposta a implementação de uma arquitetura diferenciada para treinamento do método SVM, a qual permitirá a seleção de uma Função Kernel para cada sub-problema binário definido pela Estratégia Multiclasses adotada. Este estudo fará a aplicação dos conceitos teóricos estudados e desenvolvidos na classificação do uso e cobertura do solo em uma região Amazônica. (AU)