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Metodi statistici ed entropici per l'apprendimento e l'analisi automatica di immagini digitali

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7 Il materiale presente in questo primi capitoli rappresenta la base teorica e scientifica, il punto di partenza dal quale si sono poi condotti gli studi e le ricerche ulteriori che hanno portato ai risultati descritti nei capitoli successivi della Tesi. • Analisi e Sintesi di Tessiture. In questo importante ambito teorico/applicativo sono in fase avanzata di studio e di implementazione alcune tecniche di sintesi che, utilizzando delle procedure di clusterizzazione ed un approccio multirisoluzione permettono di ottenere pattern generati dalla stessa legge stocastica di base. Inoltre la metodologia seguita ha permesso di realizzare significativi improvement, dal punto di vista computazionale rispetto ai metodi precedenti. Si prefigura inoltre la possibilità di applicare tali tecniche al problema della classificazione di tessiture e nello specifico ambito dell'analisi e sintesi di linguaggi naturali, dove in particolare è possibile attraverso opportuni algoritmi di apprendimento riuscire a selezionare il migliore insieme di feature necessario per riuscire a riprodurre le complesse leggi statistiche che fanno capo al fenomeno stesso; • Entropia e Mappe di Salienza. In questo capitolo vengono illustrati i risultati ottenuti insieme a G. Gallo, dove analizzando l'Entropia di Shannon delle distribuzioni di probabilità indotte dagli istogrammi di una serie ben specifica di feature relative ad un determinato training set di esempi positivi, si è costruita una mappa di salienza in grado di valutare la probabilità che un dato pixel in una data scena appartenesse o meno alla classe di oggetti in
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Informazioni tesi

  Autore: Sebastiano Battiato
  Tipo: Tesi di Dottorato
Dottorato in Matematica ed Applicata ed Informatica
Anno: 2000
Docente/Relatore: Giovanni Gallo
Istituito da: Università degli Studi di Napoli
Dipartimento: Dipartimento Matematica Applicata
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 137

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entropy
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