Methods for dynamic selection and fusion of ensemble of classifiers
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3310_1.pdf: 8155353 bytes, checksum: 2f4dcd5adb2b0b1a23c40bf343b36b34 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 === Faculdade de Amparo à Ciência e...
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Universidade Federal de Pernambuco
2014
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-24362019-01-21T19:03:49Z Methods for dynamic selection and fusion of ensemble of classifiers Oliveira e Cruz, Rafael Menelau Cavalcanti, George Darmiton da Cunha Handwritten Recognition Feature Extraction Ensemble of Classifier Dynamic Ensemble Selection Regions of Competence Neural Networks Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3310_1.pdf: 8155353 bytes, checksum: 2f4dcd5adb2b0b1a23c40bf343b36b34 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 Faculdade de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco Ensemble of Classifiers (EoC) é uma nova alternative para alcançar altas taxas de reconhecimento em sistemas de reconhecimento de padrões. O uso de ensemble é motivado pelo fato de que classificadores diferentes conseguem reconhecer padrões diferentes, portanto, eles são complementares. Neste trabalho, as metodologias de EoC são exploradas com o intuito de melhorar a taxa de reconhecimento em diferentes problemas. Primeiramente o problema do reconhecimento de caracteres é abordado. Este trabalho propõe uma nova metodologia que utiliza múltiplas técnicas de extração de características, cada uma utilizando uma abordagem diferente (bordas, gradiente, projeções). Cada técnica é vista como um sub-problema possuindo seu próprio classificador. As saídas deste classificador são utilizadas como entrada para um novo classificador que é treinado para fazer a combinação (fusão) dos resultados. Experimentos realizados demonstram que a proposta apresentou o melhor resultado na literatura pra problemas tanto de reconhecimento de dígitos como para o reconhecimento de letras. A segunda parte da dissertação trata da seleção dinâmica de classificadores (DCS). Esta estratégia é motivada pelo fato que nem todo classificador pertencente ao ensemble é um especialista para todo padrão de teste. A seleção dinâmica tenta selecionar apenas os classificadores que possuem melhor desempenho em uma dada região próxima ao padrão de entrada para classificar o padrão de entrada. É feito um estudo sobre o comportamento das técnicas de DCS demonstrando que elas são limitadas pela qualidade da região em volta do padrão de entrada. Baseada nesta análise, duas técnicas para seleção dinâmica de classificadores são propostas. A primeira utiliza filtros para redução de ruídos próximos do padrão de testes. A segunda é uma nova proposta que visa extrair diferentes tipos de informação, a partir do comportamento dos classificadores, e utiliza estas informações para decidir se um classificador deve ser selecionado ou não. Experimentos conduzidos em diversos problemas de reconhecimento de padrões demonstram que as técnicas propostas apresentam um aumento de performance significante 2014-06-12T15:58:13Z 2014-06-12T15:58:13Z 2011-01-31 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis Menelau Oliveira e Cruz, Rafael; Darmiton da Cunha Cavalcanti, George. Methods for dynamic selection and fusion of ensemble of classifiers. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2436 eng info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pernambuco reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco instacron:UFPE |
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Handwritten Recognition Feature Extraction Ensemble of Classifier Dynamic Ensemble Selection Regions of Competence Neural Networks |
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Previous issue date: 2011 === Faculdade de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco === Ensemble of Classifiers (EoC) é uma nova alternative para alcançar altas taxas de reconhecimento
em sistemas de reconhecimento de padrões. O uso de ensemble é motivado pelo fato
de que classificadores diferentes conseguem reconhecer padrões diferentes, portanto, eles são
complementares. Neste trabalho, as metodologias de EoC são exploradas com o intuito de
melhorar a taxa de reconhecimento em diferentes problemas. Primeiramente o problema do
reconhecimento de caracteres é abordado. Este trabalho propõe uma nova metodologia que
utiliza múltiplas técnicas de extração de características, cada uma utilizando uma abordagem
diferente (bordas, gradiente, projeções). Cada técnica é vista como um sub-problema possuindo
seu próprio classificador. As saídas deste classificador são utilizadas como entrada para
um novo classificador que é treinado para fazer a combinação (fusão) dos resultados. Experimentos
realizados demonstram que a proposta apresentou o melhor resultado na literatura pra
problemas tanto de reconhecimento de dígitos como para o reconhecimento de letras.
A segunda parte da dissertação trata da seleção dinâmica de classificadores (DCS). Esta
estratégia é motivada pelo fato que nem todo classificador pertencente ao ensemble é um especialista
para todo padrão de teste. A seleção dinâmica tenta selecionar apenas os classificadores
que possuem melhor desempenho em uma dada região próxima ao padrão de entrada para classificar
o padrão de entrada. É feito um estudo sobre o comportamento das técnicas de DCS
demonstrando que elas são limitadas pela qualidade da região em volta do padrão de entrada.
Baseada nesta análise, duas técnicas para seleção dinâmica de classificadores são propostas.
A primeira utiliza filtros para redução de ruídos próximos do padrão de testes. A segunda é
uma nova proposta que visa extrair diferentes tipos de informação, a partir do comportamento
dos classificadores, e utiliza estas informações para decidir se um classificador deve ser selecionado
ou não. Experimentos conduzidos em diversos problemas de reconhecimento de
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