Classificação de séries temporais por similaridade e extração de atributos com aplicação na identificação automática de insetos - Silva, Diego Furtado (2014)
Um dos grandes desafios em mineração de dados é a integração de dados temporais ao seu processo. Existe um grande número de aplicações emergentes que envolvem dados temporais, incluindo a identificação de transações fraudulentas em cartões de crédito e ligações telefônicas, a detecção de intrusão em sistemas computacionais, a predição de estruturas secundárias de proteínas, a análise de dados provenientes de sensores, entre muitas outras. Neste trabalho, tem-se interesse na classificação de séries temporais que representam sinais de áudio. Como aplicação principal, tem-se interesse em classificar sinais de insetos coletados por um sensor óptico, que deve ser capaz de contar e classificar os insetos de maneira automática. Apesar de serem coletados opticamente, os sinais capturados se assemelham a sinais de áudio. O objetivo desta pesquisa é comparar métodos de classificação por similaridade e por extração de atributos que possam ser utilizados no contexto da classificação de insetos. Para isso, foram empregados os principais métodos de classificação de sinais de áudio, que têm sido propostos para problemas como reconhecimento de instrumentos musicais, fala e espécies animais. Neste trabalho, é mostrado que, de modo geral, a abordagem por extração de atributos é mais eficaz do que a classificação por similaridade. Mais especificamente, os melhores resultados são obtidos com a utilização de coeficientes mel-cepstrais. Este trabalho apresenta contribuições significativas em outras aplicações, também relacionadas à análise de séries temporais e sinais de áudio, por similaridade e por extração de atributos