MAC0499 – Trabalho de Formatura Supervisionado
Proposta para o projeto
Alunos:
Adolpho da Costa Pacheco NUSP: 3669252
Camila Pacheco Marques NUSP: 3670035
Supervisora: Nina S. T. Hirata
Tipo de trabalho: Projeto
Introdução:
Operadores de imagens da morfologia matemática, quando restritos ao contexto de imagens binárias, podem ser vistos como mapeamentos caracterizados por funções booleanas. As funções booleanas por sua vez podem ser vistas como classificadores de padrões binários. A identificação de padrões em imagens vem sendo explorada por diversas áreas para muitas aplicações. Uma técnica bastante comum é a utilização de algoritmos de aprendizado que, a partir de exemplos de treinamento, são capazes de inferir classificadores que são utilizados para classificar os padrões. Em particular, existe um pacote denominado PAC (de "Provavelmente Aproximadamente Correto") que implementa essas técnicas e que foi desenvolvido para o ambiente Khoros (um ambiente para desenvolvimento de ferramentas computacionais para processamento e análsie de imagens). Em geral, vários classificadores são projetados e aquele com melhor desempenho empírico é escolhido. Acredita-se que a combinação de classificadores possibilita melhor capacidade de generalização e resultados mais estáveis que os classificadores individuais, aproveitando as informações fornecidas por todos os classificadores individuais.
Objetivo:
O objetivo deste projeto é estudar alguns tipos de combinações de classificadores e seus parâmetros, analisar a viabilidade e complexidade das possíveis implementações no ambiente Khoros mantendo a modularidade dos pacotes já implementados no ambiente, realizar implementações e avaliar seu desempenho.
Atividades já realizadas:
Estudo de fundamentos da morfologia matemática e do algoritmo de aprendizagem PAC.
Instalação e configuração do ambiente Khoros.
Cronograma de atividades para o segundo semestre:
Julho: familiarização com as técnicas de desenvolvimento de módulos para o Khoros.
Agosto e setembro: estudo e implementação de um módulo que possibilite a combinação de classificadores.
Outubro: utilizar essa implementação para fazer experimentos sobre as melhores combinações.
Novembro: pôster e preparação da monografia.
Estrutura da monografia:
Introdução aos conceitos de algoritmos de aprendizagem e classificadores.
O ambiente Khoros.
Descrição do módulo desenvolvido e sua integração com os módulos existentes.
Apresentação de conclusões teóricas e resultados obtidos nos experimentos.
Dificuldade encontradas.
Considerações finais.
Bibliografia (parcial):
"Programação automática de máquinas morfológicas binárias baseada em aprendizado PAC " - Dissertação de mestrado - Nina S. T. Hirata