ISSN: 2165- 7866
Montilla G, Bosnjak A, Paluszny M y Villegas H
Desarrollamos un nuevo enfoque basado en máquinas de vectores de soporte (SVM) para modelar sólidos definidos por un conjunto de puntos en su superficie. En problemas de clasificación, regresión y soporte de distribución, las SVM se enfocan en los hiperplanos de máximo margen en el espacio de características. Sin embargo, las formas que podrían ser descritas por estas superficies cuando regresan al espacio de entrada no han sido estudiadas en profundidad. En este trabajo, estas superficies se utilizan para modelar objetos complejos, conectados o no conectados, con una gran cantidad de puntos, del orden de decenas de miles, y con varias topologías (huecos, ramas, etc.). Se mantuvieron dos restricciones: 1) El uso de algoritmos tradicionales de la teoría SVM; y 2) El diseño de los conjuntos de entrenamiento apropiados del objeto. Esta combinación produjo una herramienta novedosa y los resultados obtenidos ilustraron el potencial del método propuesto. Por tanto, esta nueva aplicación de SVM de Vapnik es capaz de crear superficies de funciones de decisión y estimación, que se ajustan bien a objetos de topología compleja.