The rising volume of data and its high complexity has brought the need of developing increasingly efficient knowledge extraction techniques, which demands efficiency both in computational cost and in accuracy. Most of problems that are handled by these techniques has complex information to be identified. So, machine learning methods are frequently used, where a variety of functions can be applied in the different steps that are employed in their architecture. One of them is the use of aggregation functions aiming at resizing images. In this context, we introduce a study of aggregation functions based on the Choquet integral, whose main characteristic in comparison with other aggregation functions is that it considers, through fuzzy measure, the interaction between the elements to be aggregated. Thus, our main goal is to present an evaluation study of the performance of the standard Choquet integral the and copula-based generalization of the Choquet integral in relation to the maximum and mean functions, looking for results that may be better than the aggregation functions commonly applied. The results of such comparisons are promising, when evaluated through image quality metrics.We observe that CMin-integral has presented excellent results when used in classification problems the literature (see, e.g., [18,9]). CMin-integral was also used to build a multimodal fuzzy fusion-based brain-computer interface system [17]. Then, we are willing to evaluate if the CMin-Integral is able to present better results than the Choquet
O crescente aumento do volume de dados, juntamente com a alta complexidade destes, tem gerado a necessidade de se desenvolver técnicas de extração de conhecimento cada vez mais eficientes, tanto em custo computacional quanto em precisão. A maioria dos problemas que são tratados por esses técnicas tem informações complexas a serem identificadas. Para isso são utilizados métodos de aprendizado de máquina, onde esses métodos usam uma variedade de funções dentro das diferentes etapas que são empregadas em suas arquiteturas. Uma dessas consiste no uso de funções de agregação para redimensionar imagens. Neste contexto, apresenta-se um estudo de funções de agregação baseadas na integral de Choquet, onde a principal característica da integral do Choquet, em comparação com outras funções de agregação, reside no fato de que ela considera, por meio da medida fuzzy, a interação entre os elementos a serem agregados. Logo, apresenta-se um estudo avaliativo do desempenho das funções integral de Choquet clássica, integral de Choquet baseada em Cópula em relação as funções máximo e média, procurando resultados que podem ser melhores do que as funções de agregação usualmente aplicadas. Os resultados de tais comparações são promissores, quando avaliados através de medidas de qualidade de imagem.
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