ࡱ> .0-rbjbjUU >??r  t       +{}}}}}}L^}3  33}  3333  {33{333 4W33g03L3L3L3433333333}}33333333L333333333 :Resumo: Esta tese introduz conceitos da morfologia matemtica, um campo j estabelecido dentro da computao visual, ao aprendizado de mquina. Tcnicas da morfologia matemtica exploram caractersticas de forma e densidade, aspectos que no so devidamente explorados por algoritmos de machine learning tradicionais. Duas implementaes de classificadores so apresentadas conjuntamente ao framework terico proposto. Na classificao, a ideia principal rotular o espao ao redor das instncias de treino, crescendo esse rotulamento a cada iterao. Nas implementaes propostas, este crescimento respeita uma nova mtrica/distncia que tambm proposta nesta tese. Esta mtrica mais rpida que as distncias de Manhattan e Euclidiana nas iteraes de vizinhanas discretas. Uma vez que o espao de classificao encontra-se razoavelmente rotulado, este espao utilizado como modelo para classificar instncias no rotuladas. Os classificadores propostos obtiveram melhores resultados em relao a 14 outros classificadores em 5 de 8 bases de dados, o que uma forte evidncia inicial do poder de predio da proposta, que inovadora e ainda est em seus passos iniciais de desenvolvimento. Alm disso, um algoritmo de clusterizao que baseado na reconstruo morfolgica tambm proposto. Neste caso, o algoritmo mais rpido que o estado-da-arte ao passo em que prov resultados onde formas e densidade dos clusters tambm so preservadas. O algoritmo de clusterizao possui caractersticas nicas como um senso intrnseco de clusters mximos que podem ser criados, uma forma de remover rudo das bases sem custos extra de processamento, permite alteraes no padro de crescimento dos clusters ao modificar os elementos estruturantes, entre outras. Um experimento considerando mais de 70 voluntrios tambm demonstrou que clusterizaes realizadas com algoritmos sensveis s formas e densidade so mais prximos de clusterizaes humanas. Palavras-chave: classicadores morfolgicos; aprendizado de mquina; aprendizado supervisionado; aprendizado no supervisionado; clusterizao; morfologia matemtica; dilatao de imagens; k-NN; teoria dos conjuntos; densidade de clusters; forma de clusters. Abstract: This thesis introduces concepts from mathematical morphology, an established field in visual computing, to the field of machine learning. Mathematical morphology operations are sensitive to shapes and density, aspects that are not sufficiently exploited in usual machine learning techniques. Two implementations of classifiers that use these techniques are proposed along with a theoretical framework. In classification, the main concept is to label the space around the training instances, growing this labelling at each iteration. The growth conforms to a new distance metric proposed herein, which is substantially faster than Manhattan and Euclidean distances when it comes to iterations of discrete neighbourhoods. At last, these labelled spaces are used to classify unlabelled instances. The proposed classifiers outperformed 14 classifiers in 5 out of 8 datasets, which is a strong initial evidence of the predictive power of the approach, which is novel and is in its early stages of development. Furthermore, a clusterization algorithm that is based on morphological reconstruction is proposed. In this case, the algorithm is faster than state-of-the-art techniques while providing clusterization results that preserve shapes and cluster density. The proposed clusterization scheme possesses a number of unique features such as an intrinsic sense of maximal clusters that can be created, provides a means of removing noise from datasets with no extra processing costs, enables a vast amount of growth patterns, which are controlled by structuring elements, etc. An experiment with more than 70 volunteers also indicated that clustering algorithms that are sensitive to shapes and density produce more human-like clusterizations. Keywords: morphological classier; machine learning; data mining; supervised learning; unsupervised learning; clusterization; mathematical morphology; image dilation; k-nn; set theory; k-means; cluster density; cluster shape. 24?`prʿ׿hjh ^JmH sH h ^JmH sH h mH sH hjh mH sH h 5\^JmH sH hjh 5\mH sH h  h ^J h 5\hjh 5\pqr$a$gd<P1h:pU7. A!"#$% Dpj  666666666666666666666666666666666666666666 6666666666 666666666666 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666662 0@P`p2( 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p8XV~ OJPJQJ_HmHnHsHtHR`R U7Normal d CJ^J_HaJmHnHsHtHDA D 0Default Paragraph FontRiR 0 Table Normal4 l4a (k ( 0No List PK![Content_Types].xmlj0Eжr(΢Iw},-j4 wP-t#bΙ{UTU^hd}㨫)*1P' ^W0)T9<l#$yi};~@(Hu* Dנz/0ǰ $ X3aZ,D0j~3߶b~i>3\`?/[G\!-Rk.sԻ..a濭?PK!֧6 _rels/.relsj0 }Q%v/C/}(h"O = C?hv=Ʌ%[xp{۵_Pѣ<1H0ORBdJE4b$q_6LR7`0̞O,En7Lib/SeеPK!kytheme/theme/themeManager.xml M @}w7c(EbˮCAǠҟ7՛K Y, e.|,H,lxɴIsQ}#Ր ֵ+!,^$j=GW)E+& 8PK!Ptheme/theme/theme1.xmlYOo6w toc'vuر-MniP@I}úama[إ4:lЯGRX^6؊>$ !)O^rC$y@/yH*񄴽)޵߻UDb`}"qۋJחX^)I`nEp)liV[]1M<OP6r=zgbIguSebORD۫qu gZo~ٺlAplxpT0+[}`jzAV2Fi@qv֬5\|ʜ̭NleXdsjcs7f W+Ն7`g ȘJj|h(KD- dXiJ؇(x$( :;˹! I_TS 1?E??ZBΪmU/?~xY'y5g&΋/ɋ>GMGeD3Vq%'#q$8K)fw9:ĵ x}rxwr:\TZaG*y8IjbRc|XŻǿI u3KGnD1NIBs RuK>V.EL+M2#'fi ~V vl{u8zH *:(W☕ ~JTe\O*tHGHY}KNP*ݾ˦TѼ9/#A7qZ$*c?qUnwN%Oi4 =3ڗP 1Pm \\9Mؓ2aD];Yt\[x]}Wr|]g- eW )6-rCSj id DЇAΜIqbJ#x꺃 6k#ASh&ʌt(Q%p%m&]caSl=X\P1Mh9MVdDAaVB[݈fJíP|8 քAV^f Hn- "d>znNJ ة>b&2vKyϼD:,AGm\nziÙ.uχYC6OMf3or$5NHT[XF64T,ќM0E)`#5XY`פ;%1U٥m;R>QD DcpU'&LE/pm%]8firS4d 7y\`JnίI R3U~7+׸#m qBiDi*L69mY&iHE=(K&N!V.KeLDĕ{D vEꦚdeNƟe(MN9ߜR6&3(a/DUz<{ˊYȳV)9Z[4^n5!J?Q3eBoCM m<.vpIYfZY_p[=al-Y}Nc͙ŋ4vfavl'SA8|*u{-ߟ0%M07%<ҍPK! ѐ'theme/theme/_rels/themeManager.xml.relsM 0wooӺ&݈Э5 6?$Q ,.aic21h:qm@RN;d`o7gK(M&$R(.1r'JЊT8V"AȻHu}|$b{P8g/]QAsم(#L[PK-![Content_Types].xmlPK-!֧6 +_rels/.relsPK-!kytheme/theme/themeManager.xmlPK-!Ptheme/theme/theme1.xmlPK-! ѐ' theme/theme/_rels/themeManager.xml.relsPK] rr r_GoBack t tjZBU7## rt@r@@UnknownG*Ax Times New Roman5Symbol3" Arial7.@CalibriC8nfgMS MinchoACambria Math" b b q0$Pr!xxResumo:rick OliveiraHelioOh+'0  < H T`hpxResumo:rick OliveiraNormal_WordconvHelio2Microsoft Office Outlook@F#@OW@OW ՜.+,0 hp|   Resumo: Title  !"#$&'()*+,/Root Entry Fp`W11TableLWordDocument>SummaryInformation(DocumentSummaryInformation8%CompObjy  F'Microsoft Office Word 97-2003 Document MSWordDocWord.Document.89q  F#Documento do Microsoft Office Word MSWordDocWord.Document.89q