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CAPITULO 6<br />
CLASSIFICADORES CONTEXTUAIS<br />
Nestecap³tuloser~aoapresentadasasprincipaistecnicasMarkovianas<br />
de classi¯ca»c~ao, o algoritmo ICM e um metodo para estima»c~ao do seu principal<br />
par^ametro.<br />
6.1 - Tecnicas Markovianas de Classi¯ca»c~ao<br />
Frery (1993) no Cap³tulo 2 cita algumas tecnicas para classi¯ca»c~ao<br />
de imagens, sendo a mais popular a de Maxima Verossimilhan»ca, tambem apresen-<br />
tada no Cap³tulo 5 deste trabalho.<br />
Mais modernamente, e sempre dentro do conceito estat³stico, t^em<br />
sidopropostosalguns modelosque incorporam a no»c~aode depend^encia espacial entre<br />
classes e/ou observa»c~oes, dadas as classes (Frery, 1991, 1993; Frery e Mascarenhas,<br />
1993; Erthal e Frery, 1993; Carnevalli et al., 1985; Derin et al., 1990; Kelly et al.,<br />
1988). S~ao os campos aleatorios Markovianos popularizados dentro da comunidade<br />
de processamento de imagens, entre outros, por Besag (1986, 1989) e pelos irm~aos<br />
Geman (1984, 1988, 1990).<br />
O uso espec³¯co destes modelos permite uma maior °exibilidade (a<br />
segmenta»c~ao Maxver e um caso particular deles) ao custo, entretanto, de maior com-<br />
plexidade computacional (Frery, 1993). Outra vantagem da modelagem Markoviana<br />
e ainvari^ancia dosmodelosenvolvidos, talcomo citado por Frery(1993),noCap³tulo<br />
3. Para aplica»c~oesespec³¯casde tecnicasMarkovianasaproblemasde processamento<br />
de imagens e vis~ao computacional podem-se examinar os trabalhos de Chellappa e<br />
Jain (1993), Torre~ao (1992) e as refer^encias neles indicadas. E importante frisar que<br />
as tecnicas Markovianas n~ao formam uma ilha, isto e, n~ao est~ao isoladas de outros<br />
metodos; em Yuille et al. (1991) mostra-se como algumas opera»c~oes da Morfologia
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