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\chapter{INTRODUÇÃO}

Para resolver problemas como classificação de páginas da Internet, distinção de objetos em imagens, reconhecimento de fala e monitoramento do comportamento de correntistas de uma rede de bancos, uma subárea da Inteligência Artificial voltada ao tratamento de problemas de classificação, denominada Reconhecimento de Padrões, tem sido motivada pelo desenvolvimento de técnicas capazes de auxiliar o homem na realização de tais tarefas.

A {\itshape classificação de imagens} de Sensoriamento Remoto é uma das mais importantes aplicações de Reconhecimento de Padrões em estudos ambientais. Dentre diferentes estudos que fazem uso de técnicas de classificação de imagens, podem ser citados: o monitoramento de florestas \cite{Shimabukuro2007}, de rios \cite{NiedermeierEA2001}, de geleiras \cite{WhiteheadEA2009}, o estudo de áreas afetadas por desastres naturais \cite{Chesnel2007} e o planejamento urbano \cite{KasankoEA2007}. Devido à sua importância perante a sociedade, o desenvolvimento de técnicas de classificação otimizadas e capazes de produzir resultados cada vez mais acurados torna-se uma necessidade constante \cite{Korting2008}.

Formalmente, a classificação de imagens consiste na estimação de uma função capaz de mapear um conjunto de padrões, sejam eles pixels ou regiões, de uma imagem em um determinado conjunto de classes \cite{Mather2004}. O {\itshape paradigma de aprendizado} e a {\itshape abordagem} são características gerais que permitem distinguir os diferentes métodos de classificação de imagens.

Para os métodos cujo aprendizado é supervisionado, são fornecidos conjuntos de treinamento que contêm o conhecimento prévio a respeito das classes que compreendem o problema de classificação. A partir desse conhecimento são extraídos parâmetros necessários para a modelagem da regra de decisão do classificador, e então é definido um mapeamento capaz de relacionar padrões ainda não conhecidos a uma determinada classe. Em oposição, os métodos não supervisionados não usufruem de informações a respeito das classes que envolvem o problema de classificação. Nesse caso, o aprendizado é baseado em analogias captadas das relações entre os padrões da imagem.

A abordagem distingue os métodos de classificação de imagens entre os baseados em regiões e os baseados em pixels. Na classificação por métodos baseados em regiões, a imagem é inicialmente segmentada para que os alvos presentes nesta sejam delimitados, e em seguida classificados. Por outro lado, os métodos baseados em pixel efetuam a classificação da imagem a partir da classificação individual de cada um de seus pixels.

As informações utilizadas no processo de classificação baseada em pixels referem-se aos atributos dos pixels (e.g., respostas espectrais), sem necessariamente considerar a informação de sua vizinhança espacial. Em especial, são denominados por {\itshape contextuais} os métodos capazes de incorporar a informação da vizinhança espacial no processo de classificação. Pode-se afirmar que os métodos baseados em regiões possuem intrinsecamente tal característica.

Os métodos pontuais tendem a produzir resultados de classificação com menores níveis de exatidão, quando comparados aos contextuais. De acordo com \citen{BinaghiEA2003}, a utilização de métodos contextuais nas aplicações em Sensoriamento Remoto é justificada por dois princípios: a estrutura dos fenômenos geográficos e a fotointerpretação humana. Os fenômenos geográficos estão estruturados de modo que os tipos de cobertura da terra tendem a ser encontrados na presença de determinados outros tipos. Na cognição humana, a assinatura espectral dos pixels está integrada com a informação contextual para lidar com a complexidade existente nos padrões de cobertura da terra.

A utilização de {\itshape funções kernel} provocou uma verdadeira revolução na teoria e prática do Reconhecimento de Padrões, e consequentemente nas aplicações de classificação de imagens, por permitir criar versões não lineares dos métodos clássicos lineares, dentre os quais está incluso a Máquina de Vetores Suporte ({\itshape Support Vector Machine} - SVM), um dos mais versáteis métodos já propostos. Recentemente, as funções kernel permitiram ainda generalizar tais métodos para padrões não vetoriais, como por exemplo, conjuntos, sequências de símbolos e grafos. Assim, pode-se afirmar que as funções kernel permitem adaptar o método às características do problema (dados), e não o contrário.

Problemas relacionados à classificação de imagens não são uma exceção, pois há a possibilidade de desenvolver funções kernel específicas para diferentes abordagens de classificação. Em \citen{NegriEA2012} verifica-se que a integração da distância estocástica de Bathacharryya em uma função kernel, para aplicação do método SVM em problemas de classificação baseado em regiões, é capaz de proporcionar resultados mais precisos. Já \citen{GurramKwon2013} apresentam a inclusão da informação contextual na classificação baseada em pixels a partir do método SVM associado a uma função kernel específica. 

Dessa forma, este projeto tem como objetivo o estudo e desenvolvimento de novas funções kernel para aplicações de classificação de imagens, seja baseada em regiões ou para indução da classificação contextual quando baseada em pixel, visando o aumento na acurácia dos resultados, em comparação com outras metodologias usuais. O método SVM será adotado como principal método para classificação de imagens.

A validação das funções kernel que se esperam obter desta pesquisa será feita a partir de estudos com imagens simuladas e através da aplicação prática mencionada. Para isso será desenvolvida uma ferramenta ({\itshape software}) de simulação de imagens, assim como outra ferramenta que contenha as funções kernel desenvolvidas e os métodos de classificação usados na pesquisa.

Este projeto de pesquisa está organizado da seguinte forma. Na Seção~\ref{AreaEstudo} são mencionadas características da área de estudo, considerada nos experimentos práticos, e os dados disponíveis para o estudo. Uma breve revisão bibliográfica sobre classificação de imagem, SVM e funções kernel é apresentada na Seção~\ref{Rev}. E por ai continua...
