| Texto completo | |
| Autor(es): |
Pisani, R.
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Riedel, P.
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Gomes, A.
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Mizobe, R.
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Papa, J.
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IEEE
Número total de Autores: 6
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 2011 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM (IGARSS); v. N/A, p. 4-pg., 2011-01-01. |
| Resumo | |
In this paper we would like to shed light the problem of efficiency and effectiveness of image classification in large datasets. As the amount of data to be processed and further classified has increased in the last years, there is a need for faster and more precise pattern recognition algorithms in order to perform online and offline training and classification procedures. We deal here with the problem of moist area classification in radar image in a fast manner. Experimental results using Optimum-Path Forest and its training set pruning algorithm also provided and discussed. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 10/11676-7 - Redução do Tamanho do Conjunto de Treinamento por Floresta de Caminhos Ótimos e sua Aplicação em Máquinas de Vetores de Suporte |
| Beneficiário: | Rodrigo Yuji Mizobe Nakamura |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Processo FAPESP: | 09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos |
| Beneficiário: | João Paulo Papa |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores |