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Título de Acceso Abierto
Transferencia de aprendizaje mediante bosques de decisión
Norberto Adrián Goussies Marta E. Mejail
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
Los bosques de decisión son una herramienta que se han popularizado para resolver diferentes tareas de visión por computadora. Sus principales ventajas son su alta eficiencia computacional, los resultados competitivos con el estado del arte que se obtienen al emplearlos y que son inherentemente clasificadores multiclase. Usualmente, para cada nueva tarea de visión por computadora donde se tiene que entrenar un bosque de decisión, un nuevo conjunto de entrenamiento debe ser confeccionado desde cero. En esta tesis, presentamos un nuevo método de transferencia de aprendizaje que utiliza bosques de decisión y lo aplicamos para reconocer gestos y caracteres. El método propuesto extrae conocimiento de otras tareas de visión por computadora y lo aplica a una tarea destino, reduciendo el problema de crear nuevos conjuntos de entrenamiento. Introducimos dos extensiones en el modelo de los bosques de decisión para poder transferir conocimiento de varias tareas de origen a una tarea destino. La primera es la ganancia de información mixta, que se puede interpretar como un regularizador basado en los datos. La segunda es la propagación de etiquetas, que infiere el estructura de la variedad del espacio de características. Demostramos que ambas extensiones son importantes para obtener altas tasas de reconocimiento. Nuestros experimentos demuestran mejoras sobre los bosques de decisión tradicionales en el ChaLearn Gesture Challenge y en el conjunto de datos MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) de dígitos escritos a mano. Además demostramos mejoras en tasas de reconocimiento en comparación con otros clasificadores del estado del arte.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
BOSQUES DE DECISION; TRANSFERENCIA DE APRENDIZAJE; RECONOCIMIENTO DE GESTOS; RECONOCIMIENTO DE CARACTERES; PROPAGACION DE ETIQUETAS; DECISION FORESTS; TRANSFER LEARNING; GESTURE RECOGNITION; OPTICAL CHARACTER RECOGNITION; LABEL PROPAGATION
Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2014 | Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) |
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Información
Tipo de recurso:
tesis
Idiomas de la publicación
- español castellano
País de edición
Argentina
Fecha de publicación
2014-11-28
Información sobre licencias CC
