Olá, turma!
Estou com o desafio de classificar uma imagem utilizando abordagem estatística para descrição de textura. Ao término do processo, eu extraio 17 descritores da imagem. Para simplificar, vou citar somente 3: Seriam: Homogeneidade, Entropia e Segundo Momento Angular. Para cada descritor desse é gerado um valor. Exemplo:
Descritores por imagem para uma distância de 20 e ângulo de 0°
Imagens Entropia Segundo Momento Angular Homogeneidade
Zebra 9.263311 0.000567 0.059867
Girafa 9.540851 0.000119 0.034417Supondo que só com esses do exemplo eu pudesse classificar, como seriam o meu X e seus cabeçalhos de colunas? Lembrando que uma zebra pode ter valores diferentes de outra zebra, porém aproximados. Esse modelo pode ser enquadrado numa classificação binária? Vi aqui num trabalho acadêmico que o cara usou o Naive-Bayes para classificar, utilizando esses 17 descritores, porém não descreve o processo. Como transformar esses valores estatísticos em zeros e uns?
