PyOPF: classicação de padrões por florestas de caminhos ótimos em Python

• Processo: 17/10537-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Alexandre Xavier Falcão
• Beneficiário: João Paulo do Carmo de Freitas Penalber
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?, AP.TEM
• Assunto(s): Python Reconhecimento de padrões
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Florestas de Caminhos Ótimos | PyOPF | Classicação de Padrões

Resumo

Python é uma linguagem interpretada que conta com uma quantidade considerável de métodos computacionais desenvolvidos por grupos do mundo todo e disponibilizados na forma de toolboxes. Quando combinados no ambiente python, esses métodos podem ser usados para resolver problemas de diversas áreas. Este projeto tem por objetivo criar um toolbox python, denominado PyOPF, para ensino e desenvolvimento de classificadores de padrões baseados em florestas de caminhos ótimos. Muito embora já existam técnicas de classificação de padrões disponíveis em python, dependendo da aplicação, uma técnica pode ser mais adequada do que outra. O toolbox proposto inclui técnicas de visualização de dados multidimensionais, que serão utilizadas para que o usuário compreenda melhor como projetar um classificador de padrões por floresta de caminhos ótimos. A disponibilização deste arcabouço em python também será útil para a sua divulgação.