O variograma como ferramenta de caracterização The Variogram as a Tool for Characterization

Resumo

Neste artigo investiga-se o uso do variograma experimental como descritor para extração de características em imagens. Essa forma de caracterização é analisada por meio de dois modelos de classificação: uma rede neural totalmente conectada (FCNN) e máquinas de vetores de suporte (SVM). Para a validação experimental, utiliza-se a base de dados MNIST, amplamente reconhecida como referência em tarefas de classificação de imagens. O estudo contempla variogramas experimentais direcionais calculados nas orientações de 0°, 45° e 90°, além do variograma omnidirecional, adotado como linha de base para comparação. Com o objetivo de explorar de maneira mais abrangente a informação direcional, são examinadas duas estratégias de combinação: uma fusão tardia, baseada em um esquema de votação ponderada das probabilidades produzidas por modelos independentes, e uma fusão precoce, realizada por meio da concatenação das características direcionais. Os resultados obtidos permitem avaliar em que medida o variograma contribui para a redução da dimensionalidade do problema, ao mesmo tempo em que preserva informações espaciais relevantes para a tarefa de classificação.