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Campos Aleatórios Para Classificação de Imagens Multiespectrais: Utilizando Combinação de Algoritmos Iterativos de Otimização Combinatória Para Evitar Ótimos Locais (en Portugués)
Alexandre Levada (Autor)
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Campos Aleatórios Para Classificação de Imagens Multiespectrais: Utilizando Combinação de Algoritmos Iterativos de Otimização Combinatória Para Evitar Ótimos Locais (en Portugués) - Alexandre Levada
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Reseña del libro "Campos Aleatórios Para Classificação de Imagens Multiespectrais: Utilizando Combinação de Algoritmos Iterativos de Otimização Combinatória Para Evitar Ótimos Locais (en Portugués)"
A classificação de imagens multiespectrais é uma tarefa desafiadora devido à presença de ruídos nos dados observados. Modelos de campos aleatórios Markovianos são ferramentas matemáticas que nos permitem incorporar conhecimento a priori na forma de restrições de suavidade. O problema é que a introdução de tais modelos faz com que não seja possível a obtenção de soluções analíticas. Dessa forma, torna-se necessário a aplicação de métodos iterativos de otimização combinatória. Como esses algoritmos são sub-ótimos, no sentido de que não garantem o ótimo global, neste trabalho é proposto uma abordagem para a combinação de tais métodos, de modo a evitar ótimos locais. Além disso, a estimação dos parâmetros dos modelos Markovianos é fundamental para a obtenção de bons resultados. São propostas equações de máxima pseudo-verossimilhança para a estimação da temperatura inversa do modelo de Potts. Experimentos computacionais são desenvolvidos para demonstrar a viabilidade dos métodos propostos.
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El libro está escrito en Portugués.
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