• português (Brasil)
    • English
    • español
  • português (Brasil) 
    • português (Brasil)
    • English
    • español
  • Entrar
Ver item 
  •   Página inicial
  • Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET)
  • Programas de Pós-Graduação
  • Ciência da Computação (PPGCC)
  • Teses e dissertações
  • Ver item
  •   Página inicial
  • Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET)
  • Programas de Pós-Graduação
  • Ciência da Computação (PPGCC)
  • Teses e dissertações
  • Ver item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Navegar

Todo o repositórioComunidades e ColeçõesPor data do documentoAutoresOrientadorTítulosAssuntosÁreas do CNPqPrograma de pós-graduaçãoTipo de documentoEsta coleçãoPor data do documentoAutoresOrientadorTítulosAssuntosÁreas do CNPqPrograma de pós-graduaçãoTipo de documento

Minha conta

Entrar

Extração de atributos em imagens de sensoriamento remoto utilizando Independent Component Analysis e combinação de métodos lineares.

Thumbnail
Visualizar/Abrir
DissALML.pdf (2.056Mb)
Data
2006-02-22
Autor
Levada, Alexandre Luís Magalhães
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=H311648
Metadata
Mostrar registro completo
Resumo
Methods for feature extraction represent an important stage in statistical pattern recognition applications. In this work we present how to improve classification performance creating a feature fusion framework to combine second and higher order statistical methods, avoiding existing limitations of the individual approaches and problems as ill-conditioned behavior, which may cause unstable results during the estimation of the independent components (whitening process) and eventual noise amplifications. The resulting scheme is used to combine features obtained from a variety of methods into a unique feature vector defining two approaches: Concatenated and Hierarquical Feature Fusion. The methods are tested on both multispectral and hyperspectral remote sensing images, which are classified using the maxver (maximum likelihood) approach. Results indicate that the technique outperforms the usual methods in some cases, providing a valid useful tool for multivariate data analysis and classification.
URI
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/318
Collections
  • Teses e dissertações

Universidade Federal de São Carlos - UFSCar
Entre em contato | Deixe sua opinião

IBICT
 

 


Universidade Federal de São Carlos - UFSCar
Entre em contato | Deixe sua opinião

IBICT