Publicação: Uma análise comparativa entre técnicas de detecção de comunidades com aplicação para o problema de agrupamento de objetos invariantes
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
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Resumo
O agrupamento de dados consiste na identificação de grupos de objetos de acordo com
algum critério de similaridade. Normalmente, tal critério está associado apenas aos atributos físicos dos dados utilizando, por exemplo, medidas de distância ou centróides. Uma
abordagem mais recente é o uso de redes complexas, também conhecido por Detecção de
Comunidades, o qual permite examinar, além dos atributos físicos, a estrutura topológica
dos dados. Neste trabalho, propõe-se o uso de algoritmos de Detecção de Comunidades
para o problema não supervisionado de reconhecimento de padrões invariantes. Dado um
conjunto de imagens de objetos em diferentes posições, ângulos e rotações, o problema
consiste em detectar e agrupar imagens relacionadas a um mesmo objeto. Para a realização deste trabalho, foram aplicados três algoritmos de Detecção de Comunidades em
bases de dados reais disponíveis na literatura. As bases de dados foram divididas em dois
conjuntos, bases de dados no formato de grafo e bases de dados para o agrupamento de
objetos invariantes. Experimentos apontam bons resultados por parte destes algoritmos
de acordo com um conjunto de métricas de desempenho.
Abstract
Palavras-chave
Reconhecimento de Objetos Invariantes, Agrupamento, Detecção de Comunidades, Redes Complexas
Citação
FREITAS, Lusmar Mendes. Uma análise comparativa entre técnicas de detecção de comunidades com aplicação para o problema de agrupamento de objetos invariantes. 2018. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2018.