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metadata.dc.type: Tese
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Separação em duas ou mais classes utilizando o classificador polinomial
metadata.dc.creator: Martins, Alessandro Santana
metadata.dc.contributor.advisor1: Flores, Edna Lúcia
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Carrijo, Gilberto Arantes
metadata.dc.contributor.referee1: Fleury, Claudio Afonso
metadata.dc.contributor.referee2: Angelotti, Wagner Fernando Delfino
metadata.dc.contributor.referee3: Veiga, Antônio Cláudio Paschoarelli
metadata.dc.description.resumo: O aperfeiçoamento dos sistemas computacionais tem beneficiado o desenvolvimento de muitas áreas de pesquisa na medicina. A interpretação e a análise de imagens médicas representam uma parte importante em visão computacional e no reconhecimento de padrões. Está se tornando essencial para muitos pesquisadores e centros clínicos o desenvolvimento de um sistema de diagnóstico auxiliado por computador para doenças como o câncer de mama, com a finalidade de auxiliar médicos em hospitais. O classificador polinomial desenvolvido neste trabalho é um método de classificação supervisionado e pode classificar duas ou mais classes. Esse classificador expande o vetor de características projetado no espaço Rd para um espaço de dimensão superior onde é possível a classificação. O classificador polinomial se mostra um importante método de classificação principalmente em tratamento com classes não linearmente separáveis. Nesta tese, esse classificador foi utilizado para reconhecer padrões da base de dados IRIS de Fisher de 1936, que é composta das flores setosa, versicolor e virginica. Vários testes foram realizados com essa base e ao usar três ou quatro características, o classificador polinomial conseguiu classificar todas essas flores. Também foi realizada uma aplicação com o classificador polinomial na identificação de pixels parciais em regiões de interesse de imagens mamográficas. Comparados com os classificadores SVM e árvore de decisão, os resultados obtidos foram melhores utilizando o classificador polinomial.
Abstract: The improvement of computer systems has benefited the development of many research areas in medicine. Analysis and interpretation of medical images represent an important part in computer vision and pattern recognition. It\'s essential for many researchers and medical centers to develop a diagnosis system aided by computer for diseases such as breast cancer, in order to assist doctors in hospitals. The polynomial classifier developed in this work is a supervised classification method and can sort two or more classes. This classifier expands the feature vector projected into the space Rd into a higher dimensional space where the classification is possible. The polynomial classifier proves to be an important method of classification mainly on treatment with non-linearly separable classes. In this thesis, the classifier was used to recognize patterns from the database IRIS Fisher 1936, which is composed by the flowers setosa, versicolor and virginica. Several tests were performed on this basis and by using three or four features the polynomial classifier managed to sort all these flowers. An application was also performed with the polynomial classifier for the identification of partial pixels in regions of interest in mammographic images. Compared with SVM classifiers and decision tree, the results were better using the polynomial classifier.
Keywords: Classicador polinomial
Reconhecimento de padrões
Processamento digital de imagens
Vetor de características
Imagens médicas
Polynomial classier
Pattern recognition
Digital image processing
Feature vector
Medical images
Processamento de imagens
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Engenharias
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citation: MARTINS, Alessandro Santana. Separação em duas ou mais classes utilizando o classificador polinomial. 2013. 157 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2013.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14319
Issue Date: 1-Mar-2013
Appears in Collections:TESE - Engenharia Elétrica

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