Avaliação não supervisionada do processo de segmentação de imagens utilizadas em geociências

Com a necessidade de extrair as informações contidas nas imagens de satélite de forma rápida, eficiente e econômica, são utilizadas cada vez mais as técnicas computacionais de processamento de imagens como a de segmentação automática. Segmentar uma imagem consiste em dividí-la em regiões através de um critério de similaridade, onde os pixels que estão contidos nestas possuem características semelhantes, como por exemplo, nível de cinza, textura, ou seja, a que melhor represente os objetos presentes na imagem. Existem vários exemplos de algoritmos segmentadores, como o de crescimento de regiões onde os pixels crescem e são aglutinados formando regiões. Para determinar quais os melhores parâmetros utilizados nestes algoritmos segmentadores é necessário que se avalie os resultados a partir dos métodos mais utilizados, que são os supervisionados onde há necessidade de uma imagem de referência, considerada ideal fazendo com que se tenha um conhecimento a priori da região de estudo. Os não supervisionados, onde não há a necessidade de uma imagem de referência, fazendo com que o usuário economize tempo. Devido à dificuldade de se obter avaliadores para diferentes tipos de imagem, é proposta a metodologia que permite avaliar imagens que possuam áreas com vegetação, onde serão formadas grandes regiões (Crianass) e o que avaliará as imagens com áreas urbanas onde será necessário mais detalhamento (Cranassir).

Segmentação de nome e endereço por meio de modelos escondidos de Markov e sua aplicação em processos de vinculação de registros

A segmentação dos nomes nas suas partes constitutivas é uma etapa fundamental no processo de integração de bases de dados por meio das técnicas de vinculação de registros. Esta separação dos nomes pode ser realizada de diferentes maneiras. Este estudo teve como objetivo avaliar a utilização do Modelo Escondido de Markov (HMM) na segmentação nomes e endereços de pessoas e a eficiência desta segmentação no processo de vinculação de registros. Foram utilizadas as bases do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e do Subsistema de Informação de Procedimentos de Alta Complexidade (APAC) do estado do Rio de Janeiro no período entre 1999 a 2004. Uma metodologia foi proposta para a segmentação de nome e endereço sendo composta por oito fases, utilizando rotinas implementadas em PL/SQL e a biblioteca JAHMM, implementação na linguagem Java de algoritmos de HMM. Uma amostra aleatória de 100 registros de cada base foi utilizada para verificar a correção do processo de segmentação por meio do modelo HMM.Para verificar o efeito da segmentação do nome por meio do HMM, três processos de vinculação foram aplicados sobre uma amostra das duas bases citadas acima, cada um deles utilizando diferentes estratégias de segmentação, a saber: 1) divisão dos nomes pela primeira parte, última parte e iniciais do nome do meio; 2) divisão do nome em cinco partes; (3) segmentação segundo o HMM. A aplicação do modelo HMM como mecanismo de segmentação obteve boa concordância quando comparado com o observador humano. As diferentes estratégias de segmentação geraram resultados bastante similares na vinculação de registros, tendo a estratégia 1 obtido um desempenho pouco melhor que as demais. Este estudo sugere que a segmentação de nomes brasileiros por meio do modelo escondido de Markov não é mais eficaz do que métodos tradicionais de segmentação.