Técnicas computacionais de apoio à classificação visual de imagens e outros dados - Paiva, José Gustavo de Souza (2012)
O processo automático de classificação de dados em geral, e em particular de classificação de imagens, é uma tarefa computacionalmente intensiva e variável em termos de precisão, sendo consideravelmente dependente da configuração do classificador e da representação dos dados utilizada. Muitos dos fatores que afetam uma adequada aplicação dos métodos de classificação ou categorização para imagens apontam para a necessidade de uma maior interferência do usuário no processo. Para isso são necessárias mais ferramentas de apoio às várias etapas do processo de classificação, tais como, mas não limitadas, a extração de características, a parametrização dos algoritmos de classificação e a escolha de instâncias de treinamento adequadas. Este doutorado apresenta uma metodologia para Classificação Visual de Imagens, baseada na inserção do usuário no processo de classificação automática através do uso de técnicas de visualização. A ideia é permitir que o usuário participe de todos os passos da classificação de determinada coleção, realizando ajustes e consequentemente melhorando os resultados de acordo com suas necessidades. Um estudo de diversas técnicas de visualização candidatas para a tarefa é apresentado, com destaque para as árvores de similaridade, sendo apresentadas melhorias do algoritmo de construção em termos de escalabilidade visual e de tempo de processamento. Adicionalmente, uma metodologia de redução de dimensionalidade visual semi-supervisionada é apresentada para apoiar, pela utilização de ferramentas visuais, a criação de espaços reduzidos que melhorem as características de segregação do conjunto original de características. A principal contribuição do trabalho é um sistema de classificação visual incremental que incorpora todos os passos da metodologia proposta, oferecendo ferramentas interativas e visuais que permitem a interferência do usuário na classificação de coleções incrementais com configuração de classes variável. Isso possibilita a utilização do conhecimento do ser humano na construção de classificadores que se adequem a diferentes necessidades dos usuários em diferentes cenários, produzindo resultados satisfatórios para coleções de dados diversas. O foco desta tese é em categorização de coleções de imagens, com exemplos também para conjuntos de dados textuais