Uma nova metaheurística evolucionária para a formação de mapas topologicamente ordenados e extensões

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Maia, José Everardo Bessa
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ
• Palavras-chave em Português: Algoritmo evolucionário; Engenharia de teleinformática; Registro de Imagem
• Link de acesso: https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=69946

<span style="font-style: normal;">Mapas topologicamente ordenados são técnicas de representação de dados baseadas em redução de dimensionalidade com a propriedade especial de preservação da vizinhança espacial entre os protótipos no espaço dos dados e entre suas respectivas posições no espaço de saída. Com base nesta propriedade, mapas topologicamente ordenados são aplicados principalmente em agrupamento, quantização vetorial ou redução de dimensionalidade e visualização de dados. Esta tese propõe uma nova classificação para os algoritmos de formação de mapas topologicamente ordenados baseada no mecanismo de correlação entre os espaços de entrada e de saída, e descreve um novo algoritmo, baseado em computação evolucionária, denominado EvSOM, para a formação de mapas topologicamente ordenado. As principais propriedades do novo algoritmo são a sua flexibilidade para ponderação pelo usuário da importância relativa das propriedades de quantização vetorial e de preservação de topologia no mapa final, além de boa rejeição a </span><em>outliers</em> quando comparado ao algoritmo SOM de Kohonen. O trabalho desenvolve uma avaliação empírica destas propriedades. O EvSOM é um algoritmo híbrido, neural-evolucionário, biologicamente inspirado, que se utiliza de conceitos de redes neurais competitivas, computação evolucionária, otimização e aproximação iterativa. Para validar sua viabilidade de aplicação, o EvSOM é estendido e especializado para a solução de dois problemas básicos relevantes em processamento de imagens e visão computacional, quais sejam, o problema de registro de imagens médicas e o problema de rastreamento visual de objetos em vídeo. O algoritmo apresentou desempenho satisfatório nas duas aplicações. Palavras-chaves: Mapa topologicamente ordenado, Algoritmo evolucionário, Registro de imagem, Rastreamento visual de objetos.