Tesis doctoral de José Miguel Leiva Murillo
En esta tesis se desarrollan nuevas técnicas de extracción lineal de características para clasificación, mediante criterios basados en teoría de la información. Se exploran dos aproximaciones distintas. La primera de ellas está basada en funciones de contraste que aproximan la información mutua entre las proyecciones obtenidas y las clases. En la segunda, se plantea un criterio de maximización del test de hipótesis que se toma como regla de clasificación. la aproximación basada en funciones de contraste hace uso de una estimación de la información mutua que elude el problema del modelado de la función densidad de probabilidad (fdp) de los datos. Al ser estas funciones derivables, es posible su optimización mediante ascenso por gradiente. el método basado en la maximización del test de hipótesis requiere el modelado previo de la fdp de los datos, mediante ventanas de parzen. En primer lugar, se propone un método para optimizar el ancho de las ventanas de los modelos. Una vez optimizados éstos, se propone su utilización en extracción de características, mediante la maximización del test evaluado sobre los datos de entrenamiento. En la tesis también se propone la aplicación de estos modelos a análisis de componentes independientes y clasificación de parzen.
Datos académicos de la tesis doctoral «Extraccion de caracteristicas mediante criterios basados en teoria de la informacion«
- Título de la tesis: Extraccion de caracteristicas mediante criterios basados en teoria de la informacion
- Autor: José Miguel Leiva Murillo
- Universidad: Carlos III de Madrid
- Fecha de lectura de la tesis: 31/10/2007
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Antonio Artes Rodriguez
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Juan Ramón Vidal Romaní
- Luis Castedo Ribas (vocal)
- Dorronsoro Ibero José Ramon (vocal)
- Luis Ignacio Santamaría Caballero (vocal)