Time Series Classification using Shape Features based on Angle Statistics

Séries temporais possuem grande aplicabilidade nos mais diversos cenários, incluindo os domínios científicos, agrícola, econômico, entre outros. Portanto, criar representações efetivas de uma série temporal é uma tarefa desafiadora, pois possibilita análises mais precisas e, consequentemente, obtenção de resultados e conclusões mais assertivas em diversas tarefas de aprendizado de máquina. Uma das principais tarefas associadas é a classificação, que pode ser realizada a partir de diferentes representações computacionais das séries temporais. Este trabalho tem como principal objetivo melhorar a eficácia de tarefas de classificação, utilizando uma representação das séries temporais obtida pelo algoritmo Beam Angle Statistics, um extrator de características de contorno baseado em estatísticas angulares.