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Conceitos Básicos de Reconhecimento
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Organização do Texto
Contents
Index
Reconhecimento de Padrões
Subsections
Conceitos Básicos de Reconhecimento de Padrões
Abordagem estatística
Panorama de Reconhecimento de Padrões
Introdução ao Reconhecimento Estatístico
Métodos de Classificação
Visão Geral
Classificador Bayesiano
Probabilidade a priori de uma classe
Função densidade de probabilidade de um padrão
Probabilidade a posteriori
Taxa de probabilidade de erro
Classificador para mínima taxa de erro
Regra dos K vizinhos mais próximos
distância Euclidiana
distância de Mahalanobis
Mínima Distância ao(s) Protótipo(s)
Problemas de generalização
O Problema da Dimensionalidade
Redução de
dimensionalidade
Visão Geral
Extração de características
Transformada de Fourier
Conceitos Básicos
Transformada Rápida de Fourier
Propriedades
Redução de Dimensionalidade usando a Transformada de Fourier Discreta
Análise de Componentes Principais (PCA)
Discriminantes Lineares (LDA)
Seleção de Características
Algoritmos de seleção
Redes Neurais
Métodos ótimos
Métodos estocásticos com múltiplas soluções
Métodos determinísticos de múltiplas soluções
Métodos Determinísticos com Solução Única
Preliminares
Funções critério
Desempenho de um Classificador
Distâncias entre Classes
Método Proposto para Seleção de Características
Descrição do Problema
Conjuntos Nebulosos
Fuzzyficação
Semi-pseudo-métrica baseada em Tolerância
Algoritmo e complexidade
Considerações Sobre o Comportamento da Função Critério
Experimentos de Seleção de Características com Dados Artificiais
Resultados com os Dados Artificiais
Discussão
Teofilo Emidio de Campos 2001-08-29
