Filterbaserte

Filterbaserte refererer til metoder og tilnærminger som i hovedsak er basert på filtrering av data for å trekke ut informasjon, fjerne støy eller gjøre relevant innhold mer fremtredende. Begrepet brukes på tvers av fagfelt og beskriver teknikker der filtrering fungerer som hovedmekanisme for databehandling, ofte uavhengig av hvilken spesifikk læremetode som senere benyttes.

I signal- og bildebehandling er filterbaserte metoder vanligvis knyttet til digitale filtre og filtreringsoperasjoner. Eksempler inkluderer lavpass- og høypassfiltre for støyreduksjon eller komponentseparasjon, samt mer komplekse filtre som Wiener- og Kalman-filtre for støyfjerning og tilstandsestimering. I bildebehandling brukes også kantfiltre og glatting til å forbedre bildeegenskaper eller trekke ut mønstre.

Innen dataanalyse og maskinlæring anvendes filterbaserte tilnærminger ofte som feature selection metoder. Her vurderes variabler ut fra intrinsiske dataegenskaper ved hjelp av statistiske mål som korrelasjon, information gain eller mutual information, uten å evaluere præstasjen til en helt bestemt modell. Slike metoder er ofte raskere og mer skalerbare enn wrapper-metoder, men kan overse interaksjoner mellom variabler.

Fordeler inkluderer enkelhet, effektivitet og modelluavhengighet. Begrensninger omfatter risiko for å overse viktig interaksjon mellom dataelementer og avhengighet av passende filtervalg og parametere.

Se også: filter, signalbehandling, feature selection, kantfiltre, Kalman-filter, Wiener-filter.