Classificação de imagens tomográficas de ciência dos solos utilizando redes neurais e combinação de classificadores

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Breve, Fabricio Aparecido
• Orientador(a): Mascarenhas, Nelson Delfino d'Ávila
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Reconhecimento de padrões; Combinação de classificadores; Redes neurais (Computação); Tomografia computadorizada
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/309

Pattern Recognition is a subject being used in a multidisciplinary scope, with different approaches. One of them is its application in computerized tomography images, commonly acquired in order to do medical diagnosis, but they have been used in several other applications as well, including Soil Science. The objective of this work is to study and to discuss the performance of neural network-based classifiers (Multilayer Perceptron and Radial Basis Functions) and classifier combiners (Bagging, Decision Templates and Dempster-Shafer) applied to identify materials in Soil Science multispectral images, acquired using Computerized Tomography. The results were evaluated by error estimation by Hold- Out and the Kappa coefficient.