| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/3FCLN2N |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2013/12.12.18.59.44 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2014:01.17.13.02.21 (UTC) administrator |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2013/12.12.18.59.45 |
| Última Atualização dos Metadados | 2021:03.05.23.11.17 (UTC) administrator |
| ISSN | 1807-4545 |
| Rótulo | lattes: 8594179234801599 3 PantaleãoDutrSand:2013:ScAnIm |
| Chave de Citação | PantaleãoDutrSand:2012:ScAnIm |
| Título | Scenario analysis for image classification using multi-objective optimization  |
| Ano | 2012 |
| Mês | set.-dez. |
| Data de Acesso | 07 maio 2024 |
| Tipo Secundário | PRE PN |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 1607 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Pantaleão, Eliana 2 Dutra, Luciano Vieira 3 Sandri, Sandra Aparecida |
| Identificador de Curriculo | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA |
| Grupo | 1 2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR 3 LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR |
| Afiliação | 1 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 2 3 sandri.at.lac.inpe.br@gmail.com |
| Endereço de e-Mail | sandri.at.lac.inpe.br@gmail.com |
| Revista | InfoComp |
| Volume | 11 |
| Número | 3 |
| Páginas | 15-22 |
| Nota Secundária | C_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_IV B3_INTERDISCIPLINAR B4_MATERIAIS |
| Histórico (UTC) | 2013-12-12 18:59:45 :: lattes -> administrator :: 2014-01-17 13:02:22 :: administrator :: 2013 -> 2012 2021-03-05 23:11:17 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2012 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Palavras-Chave | In a typical image classification task the analyst decides beforehand the number of classes and which image channels to use. If there is a need to modify the classes or data channels it is necessary to start over. This paper proposes a scenario analysis tool for the task of image classification as a way of automating this process. Each scenario represents the parameters that will be used in a complete supervised classification task including training and classification. The proposed method uses multi-objective optimization to evaluate different sets of attributes and classes and presents the compromising solutions regarding the user objectives. A class hierarchy structure is used to generate different class sets and the system attempts to find the most appropriate combinations of class and attribute sets. In this work the system is applied to remote sensing problems and we consider three objectives: the best classification accuracy the smallest attribute set and the biggest class set. The system shows the compromising combinations of class and attribute sets along with the accuracy on a testing sample. The user can then choose which combination to use for the image classification |
| Resumo | In a typical image classification task, the analyst decides beforehand the number of classes and which image channels to use. If there is a need to modify the classes or data channels, it is necessary to start over. This paper proposes a scenario analysis tool for the task of image classification as a way of automating this process. Each scenario represents the parameters that will be used in a complete supervised classification task, including training and classification. The proposed method uses multi-objective optimization to evaluate different sets of attributes and classes, and presents the compromising solutions, regarding the user objectives. A class hierarchy structure is used to generate different class sets, and the system attempts to find the most appropriate combinations of class and attribute sets. In this work, the system is applied to remote sensing problems and we consider three objectives: the best classification accuracy, the smallest attribute set and the biggest class set. The system shows the compromising combinations of class and attribute sets, along with the accuracy on a testing sample. The user can then choose which combination to use for the image classification. |
| Área | SRE |
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Scenario analysis for... |
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Scenario analysis for... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | pt |
| Grupo de Usuários | lattes marcelo.pazos@inpe.br |
| Grupo de Leitores | administrator marcelo.pazos@inpe.br |
| Visibilidade | shown |
| Política de Arquivamento | denypublisher denyfinaldraft |
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Repositório Espelho | iconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31 |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3ESGTTP |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.50 4 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.22.23.14 3 sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 2 |
| URL (dados não confiáveis) | http://www.dcc.ufla.br/infocomp/index.php?option=com_content&view=article&id=530&Itemid=216 |
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES. |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | alternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype typeofwork |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | marcelo.pazos@inpe.br |
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