Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
Autor(es): dc.creator | Osaku, Daniel | - |
Autor(es): dc.creator | Nakamura, Rodrigo | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, João | - |
Autor(es): dc.creator | Levada, Alexandre | - |
Autor(es): dc.creator | Cappabianco, Fábio | - |
Autor(es): dc.creator | Falcão, Alexandre | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T16:57:58Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T16:57:58Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2013-01-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02895-8_19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/243703 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/243703 | - |
Descrição: dc.description | Several works have been conducted in order to improve classification problems. However, a considerable amount of them do not consider the contextual information in the learning process, which may help the classification step by providing additional information about the relation between a sample and its neighbourhood. Recently, a previous work have proposed a hybrid approach between Optimum-Path Forest classifier and Markov Random Fields (OPF-MRF) aiming to provide contextual information for this classifier. However, the contextual information was restricted to a spatial/temporal-dependent parameter, which has been empirically chosen in that work. We propose here an improvement of OPF-MRF by modelling the problem of finding such parameter as a swarm-based optimization task, which is carried out Particle Swarm Optimization and Harmony Search. The results have been conducted over the classification of Magnetic Ressonance Images of the brain, and the proposed approach seemed to find close results to the ones obtained by an exhaustive search for this parameter, but much faster for that. © 2013 Springer-Verlag. | - |
Descrição: dc.description | Univ Fed Sao Carlos, Inst Sci & Technol, Sao Carlos, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Fed Sao Carlos, Dept Comp, BR-13560 Sao Carlos, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Institute of Science and Technology, Federal University of São Paulo | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing, Federal University of São Carlos | - |
Descrição: dc.description | Univ Estadual Paulista, Dept Comp, Sao Paulo, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing, UNESP - Univ. Estadual Paulista | - |
Descrição: dc.description | Univ Estadual Campinas, Inst Comp, Campinas, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Institute of Computing, University of Campinas | - |
Descrição: dc.description | Univ Estadual Paulista, Dept Comp, Sao Paulo, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing, UNESP - Univ. Estadual Paulista | - |
Formato: dc.format | 203-214 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Springer | - |
Relação: dc.relation | Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) | - |
Relação: dc.relation | Advanced Concepts For Intelligent Vision Systems, Acivs 2013 | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Palavras-chave: dc.subject | Magnetic Resonance Images | - |
Palavras-chave: dc.subject | Optimum-Path Forest | - |
Palavras-chave: dc.subject | Markov Random Fields | - |
Palavras-chave: dc.subject | Particle Swarm Optimization | - |
Palavras-chave: dc.subject | Harmony Search | - |
Título: dc.title | Optimizing contextual-based optimum-forest classification through swarm intelligence | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: