Funções de agregação baseadas em integral de Choquet aplicadas em redimensionalização de imagens

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.