A caminhada do turista como ferramenta na identificação de padrões
A caminhada do turista pode ser enunciada num meio desordenado formado por N pontos espalhados aleatoriamente num hipercubo de d dimensoes. Um caminhante, partindo de um ponto qualquer desse meio, se desloca seguindo a regra determinista de dirigir-se sempre ao ponto mais proximo que nao tenha sido...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-20042010-160801 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-20042010-160801/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | analise de imagens caminhada determinista caminhada do turista clustering clusterizacao deterministic walk image analysis pattern recognition reconhecimento de padroes tourist walk |
| Sumario: | A caminhada do turista pode ser enunciada num meio desordenado formado por N pontos espalhados aleatoriamente num hipercubo de d dimensoes. Um caminhante, partindo de um ponto qualquer desse meio, se desloca seguindo a regra determinista de dirigir-se sempre ao ponto mais proximo que nao tenha sido visitado nos ultimos µ pas- sos. Esta dinamica de movimentacao leva a trajetorias formadas por uma parte inicial transiente de t pontos, e uma parte final c?clica de p pontos. As trajetorias obtidas sao altamente dependentes da configuracao do meio. Este cenario sugere que este modelo possa ser usado como uma ferramenta de reconhecimento de padroes em conjuntos de dados. O objetivo desta tese e mostrar que as propriedades da caminhada do turista permitem a sua utilizacao na caracterizacao e exploracao de diversos tipos de sistemas. Aplicamos o modelo descrito em dois tipos distintos de sistemas, sistemas cont´?nuos e redes regulares, estudando suas ropriedades em funcao de parametros como tamanho do sistema, valor de memoria (µ), condicoes de contorno e regras de movimentacao. Finalmente, propomos e exploramos duas novas metodologias de reconhecimento de padroes baseadas nesta caminhada. A primeira consiste de um algoritmo de an´alise de imagens para caracterizar texturas que utiliza os resultados da matriz conjunta S(t, p) que carrega as informacoes sobre todas as trajetorias obtidas, reduzindo sua dimensionalidade e permitindo a classificacao eficiente de diferentes classes de imagens por um algoritmo de analise discriminante. O diferencial desta metodologia esta em sua capacidade de extrair da imagem as informacoes presentes em diversas escalas simultaneamente. A segunda metodologia e um algoritmo de agrupamento de dados n~ao supervisionado que considera cada atrator formado num dado valor de µ como um agrupamento natural e tem como resultado final uma arvore hierarquica geral, onde os grupos se conectam conforme se aumenta o valor de µ. Os resultados desta metodologia comparam-se em eficiencia aos resultados obtidos pela metodologia adicional para os dados testados e, entre as vanta- gens obtidas, podemos citar (i) independencia de uma metrica relacionando os elementos do conjunto, ja que trabalha apenas com uma matriz de vizinhancas, (ii) respeito a estrutura natural embutida no conjunto de dados, gerando uma arvore geral ao inves de uma arvore binaria e (iii) a representacao de maneira identica de conjuntos que sofreram transformacao de escala devido a independencia de uma metrica. |
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