Seleção de características apoiada por mineração visual de dados - Botelho, Glenda Michele (2011)
Devido ao crescimento do volume de imagens e, consequentemente, da grande quantidade e complexidade das características que as representam, surge a necessidade de selecionar características mais relevantes que minimizam os problemas causados pela alta dimensionalidade e correlação e que melhoram a eficiência e a eficácia das atividades que utilizarão o conjunto de dados. Existem diversos métodos tradicionais de seleção que se baseiam em análises estatísticas dos dados ou em redes neurais artificiais. Este trabalho propõe a inclusão de técnicas de mineração visual de dados, particularmente, projeção de dados multidimensionais, para apoiar o processo de seleção. Projeção de dados busca mapear dados de um espaço m-dimensional em um espaço p-dimensional, p < m e geralmente igual a 2 ou 3, preservando ao máximo as relações de distância existentes entre os dados. Tradicionalmente, cada imagem é representada por um ponto e pontos projetados próximos uns aos outros indicam agrupamentos de imagens que compartilham as mesmas propriedades. No entanto, este trabalho propõe a projeção de características. Dessa forma, ao selecionarmos apenas algumas amostras de cada agrupamento da projeção, teremos um subconjunto de características, configurando um processo de seleção. A qualidade dos subconjuntos de características selecionados é avaliada comparando-se as projeções obtidas para estes subconjuntos com a projeção obtida com conjunto original de dados. Isto é feito quantitativamente, por meio da medida de silhueta, e qualitativamente, pela observação visual da projeção. Além da seleção apoiada por projeção, este trabalho propõe um aprimoramento no seletor de características baseado no cálculo de saliências de uma rede neural Multilayer Perceptron. Esta alteração, que visa selecionar características mais discriminantes e reduzir a quantidade de cálculos para se obter as saliências, utiliza informações provenientes dos agrupamentos de características, de forma a alterar a topologia da rede neural em que se baseia o seletor. Os resultados mostraram que a seleção de características baseada em projeção obtém subconjuntos capazes de gerar novas projeções com qualidade visual satisfatória. Em relação ao seletor por saliência proposto, este também gera subconjuntos responsáveis por altas taxas de classificação de imagens e por novas projeções com bons valores de silhueta