Pedro Ronalt Vieira - DPI - Inpe

5.2 - A Implementação Maxver ........................ 48
5.2.1 - Partição da Imagem em classes ............... 48
5.2.2 - Associação da Distribuição .................. 49
5.2.3 - Amostragem ..................................
5.2.4 - Teste da Aderência das Distribuições Selecio-
49
nadas ...................................... 50
5.2.5 - Estimação dos Parâmetros das Distribuições .. 50
5.2.5.1 - O Número Equivalente de Visadas ........... 50
5.2.6 - Classificação ............................... 51
CAPÍTULO 6 - CLASSIFICADORES CONTEXTUAIS ............ 53
6.1 - Técnicas Markkovianas de Classificação ........ 53
6.2 - Modelo de Potts-Strauss ....................... 54
6.3 - Formulação Teórica ............................ 56
6.3.1 - O Modelo de Potts-Strauss Propriamente Dito .
6.4 - Estimação pela Equação de Máxima Pseudoverossi-
58
milhança ..................................... 59
6.4.1 - Estimação para Vizinhança Quatro ............ 62
6.4.2 - Estimação para Vizinhança Oito .............. 65
6.4.3 - Estimação para vizinhança Doze .............. 67
6.5 - O Algoritmo ICM ............................... 67
6.6 - Pseudocódigos do Algoritmo ICM ................ 74
6.6.1 - Pseudocódigo do Algoritmo de Classificação .. 74
6.6.2 - Pseudocódigo da Função para Estimação de β ..
6.6.3 - Pseudocódigo da Função que gera uma Segmenta-
75
ção ICM .................................... 76
CAPÍTULO 7 - O TESTE DA CLASSIFICAÇÃO ............... 77
7.1 - Coeficiente de Concordância Kappa .............
7.2 - Os Testes de Hipótese para Comparar Matrizes de
77
Confusão ..................................... 79
7.2.1 - Teste Bilateral ............................. 79
7.2.2 - Teste Unilateral ............................ 80
7.2.3 - Determinação do p-valor do Teste ............ 81
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