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A escolha de um classificador adequado para uma aplicação depende da avaliação de diferentes abordagens e topologias. Contudo, criar um único classificador universal que apresente desempenho adequado para todo o espaço de características é uma meta praticamente utópica em determinadas aplicações. Uma alternativa interessante tem sido a construção de conjuntos de classificadores (ensemble of classifiers) ? técnica na qual vários classificadores fornecem suas opiniões individuais, que são posteriormente ?combinadas? para fornecer a classe final. Na verdade, parte-se do princípio que diferentes classificadores erram na classificação de diferentes elementos, o que significa que com uma combinação de classificadores podemos chegar a decisões mais precisas. A geração de classificadores com base em métodos como Random Subspaces, Bagging ou Boosting nos permite criar um pool inicial (reservatório) de classificadores com conduta diversificada. O foco de nosso trabalho de pesquisa está em definir como selecionar a partir deste pool inicial subconjuntos de classificadores (ensemble selection). O mecanismo de seleção a ser utilizado pode ser estático ou dinâmico. O objetivo principal deste projeto é desenvolver um novo método de seleção dinâmica de conjuntos de classificadores. Para tal será necessário: a) desenvolver novas estratégias para a definição da região (ou vizinhança) do padrão de teste aonde será feita a seleção do conjunto de classificadores; b) usar o conceito de oráculo e estudar o comportamento deste em diferentes aplicações; c) modelar o comportamento do oráculo, visando gerar um classificador que permitirá uma decisão mais precisa sobre qual elemento deve ser selecionado para compor o conjunto de classificadores a ser utilizado no reconhecimento de um determinado padrão de teste. Dentre os resultados esperados destacam-se: formação de alunos (mestrado e doutorado); artigos em eventos e periódicos nacionais e internacionais, bem como manutenção de cooperação int.