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A sele‡Æo de atributos é um problema de otimiza‡Æo e busca pelo menor subconjunto com a melhor acurácia no processo de classifica‡Æo. O processo de sele‡Æo de atributos é executado baseando-se em distâncias estatísticas entre pares de classes. Há várias formas de medir a distância entre conjuntos de classes diferentes no espa‡o de atributos. Nessa perspectiva, o objetivo deste trabalho é apresentar o desenvolvimento de um sistema para extra‡Æo de atributos de intensidade, atributos de textura, atributos geométricos e atributos wavelets do conjunto de imagens disponível, a fim de tentar resolver o problema de separa‡Æo de classes de imagens no conjunto dado, utilizando de métodos de sele‡Æo e classifica‡Æo destes atributos.

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Flávia Gon‡alves Fernandes e JoÆo Ludovico Maximiano Barbosa possuem Bacharelado em Engenharia da Computa‡Æo e Mestrado em Engenharia Biomédica pela Universidade Federal de Uberlândia - UFU. Atualmente, ela é Professora da Universidade Federal de Goiás - CatalÆo, e ele é Analista de Tecnologia da Informa‡Æo (TI) na Algar Telecom, em Uberlândia-MG.

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