Interface para Classificação de Dados por Máquinas de Vetores de Suporte
Autor: Luis Antonio de Souza Júnior
Orientador: Prof. Dr. João Paulo Papa
Neste projeto o problema do Reconhecimento de Padrões é abordado com a técnica de Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines - SVM), um método de classificação binário que fornece a melhor solução separando os dados de maneira ótima a partir da obtenção de um hiperplano e de uma extensão da dimensão do espaço de entrada do problema, sendo uma técnica de Aprendizado de Machina. O sistema objetiva classificar duas classes de pixels escolhidos pelo usuário na interface nas fases de seleção de interesse e seleção de fundo, gerando todos os dados a serem utilizados na biblioteca LibSVM, uma biblioteca que implementa a técnica de Máquinas de Vetores de Suporte, ilustrando o funcionamento da biblioteca de uma maneira casual. Os dados fornecidos pela interface são organizados de três maneiras: RGB (Sistema de Cores baseado na combinação linear de Vermelho, Verde e Azul), textura (calculado) e RGB + textura. Por fim, o projeto apresentou resultados satisfatórios, onde a classificação dos pixels da imagem foram mostrados como sendo de uma das duas classes, da classe da área de interesse ou da classe da área de fundo. Os resultados mais facilmente identificáveis de maneira visual pelos usuários são os que usam somente os dados de RGB, já que esta é a forma mais concreta de aquisição de dados.