INVESTIGADORES
MILLÁN RaÚl daniel
congresos y reuniones científicas
Título:
Aprendizagem e Síntese de Variedades via Coordenadas Normais de Riemann Locais e Baricêntricas
Autor/es:
GASTÃO F. MIRANDA JR.; GILSON GIRALDI; CARLOS THOMAZ; DANIEL MILLÁN
Lugar:
Fortaleza, Ceará
Reunión:
Congreso; X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2013); 2013
Institución organizadora:
Sociedade Brasileira de Computação
Resumen:
Técnicas em aprendizado de variedades vêm sendo utilizadas para
redução de dimensionalidade em aplicações envolvendo reconhecimento
de padrões, mineração de dados e visão computacional. Neste
trabalho, propomos uma metodologia denominada aprendizado local de
variedades Riemannianas, a qual recupera a topologia e geometria da
variedade utilizando sistemas locais de coordenadas normais computadas
via aplicação exponencial. Além disto, é proposto também uma
estratégia simples, baseada em coordenadas baricêntricas, para
sintetizar pontos da variedade a partir de novos pontos do espaço de
características. Nós aplicamos a metodologia proposta para análise de
imagens sintéticas de faces para demonstrar a eficiência do método
para redução de dimensionalidade e visualização de dados.
