%0 Thesis
%9 Masters
%A Franzoso, A.
%B ELEDIA Research Center@DISI
%D 2009
%F elediasc12:146
%I University of Trento
%K TADIB
%T SVM-BURIED - Analisi Valori Singolari Training Set Al Variare Del Numero Di Campioni E Dei Baricentri Di Training
%U http://www.eledia.org/students-reports/146/
%X L'approccio basato sull'utilizzo di SVM per la detection di discontinuità sottosuperficiali permette di avere una stima della probabilità di presenza in tempo reale. Tuttavia, è indispensabile una fase di training durante la quale viene generata una funzione decisione a partire da esempi noti (approccio learning-by-example). Le prestazioni del metodo cambiano considerevolmente a seconda di come viene generato il training set e come vengono scelti i campioni di training. L'attività ha lo scopo di analizzare un set di casistiche che mettano in luce il comportamento di alcuni parametri caratteristici dell'SVM al variare dei training set considerati.