This thesis is dedicated to exploring the potential of the 3D shape of the nasal region for face recognition. In comparison to other parts of the face, the nose has a number of distinctive features that make it attractive for recognition purposes. It is relatively stable over different facial expressions, easy to detect because of its salient convexity, and difficult to be intentionally cover up without attracting suspicion. In addition compared to other facial parts, such as forehead, chin, mouth and eyes, the nose is not vulnerable to unintentional occlusions caused by scarves or hair. Prior to undertaking a thorough analysis of the discriminative features of the 3D nasal regions, an overview of denoising algorithms and their impact on the 3D face recognition algorithms is first provided. This analysis, which is one of the first to address this issue, evaluates the performance of 3D holistic algorithms when various denoising methods are applied. One important outcome of this evaluation is to determine the optimal denoising parameters in terms of the overall 3D face recognition performance. A novel algorithm is also proposed to learn the statistics of the noise generated by the 3D laser scanners and then simulate it over the face point clouds. Using this process, the denoising and 3D face recognition algorithms’ robustness over various noise powers can be quantitatively evaluated. A new algorithm is proposed to find the nose tip from various expressions and self-occluded samples. Furthermore, novel applications of the nose region to align the faces in 3D is provided through two pose correction methods. The algorithms are very consistent and robust against different expressions, partial and self-occlusions. The nose’s discriminative strength for 3D face recognition is analysed using two approaches. The first one creates its feature sets by applying nasal curves to the depth map. The second approach utilises a novel feature space, based on histograms of normal vectors to the response of the Gabor wavelets applied to the nasal region. To create the feature spaces, various triangular and spherical patches and nasal curves are employed, giving a very high class separability. A genetic algorithm (GA) based feature selector is then used to make the feature space more robust against facial expressions. The basis of both algorithms is a highly consistent and accurate nasal region landmarking, which is quantitatively evaluated and compared with previous work. The recognition ranks provide the highest identification performance ever reported for the 3D nasal region. The results are not only higher than the previous 3D nose recognition algorithms, but also better than or very close to recent results for whole 3D face recognition. The algorithms have been evaluated on three widely used 3D face datasets, FRGC, Bosphorus and UMB-DB.

Na emergente busca por sistemas automáticos que realizem o reconhecimento de faces humanas, pesquisadores têm agrupado diferentes técnicas para obterem resultados que possam ser cada vez mais robustos e ágeis. Essa preocupação não se restringe aos meios acadêmicos, também existe interesse legal comercial em utilizar sistemas que reconheçam faces humanas como por exemplo, que locais em que seja difícil a identificação de pessoas pelos seres humanos. Diante dessa constante preocupação, este trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema de reconhecimento automático de faces, por intermédio de suas proporções, aplicando uma técnica inovadora, em que por meio de um algoritmo genético, que tem como entrada o número de segmentos áureos encontrados na face, é possível determinar as proporções existentes e, assim, encontrar a face desejada. Os resultados demonstram que a razão áurea, utilizada desde a antiguidade por pintores e escultores, está presente nas proporções das faces humanas e que fornece um meio de medida biométrica que permite a identificação de um indivíduo, mesmo com expressões faciais. / There has been an emerging pursuit of automatic systems that provide the recognition of human faces. Seeing that, scientists have gathered different techniques in order to obtain more and more positive and concrete results. This pursuit is not of academic concern only, but there is also legal and commercial interest in using systems that can recognize faces in places where it is difficult for humans to locate a person, that is when it is necessary to locate outlaws in crowded places. That being so, this work aims at developing a system for the automatic recognition of human faces using proportions and applying an innovative technique that implements a Genetic Algorithm. This algorithm uses the number of facial golden proportion sections as its input, so it is possible to determine the existing proportions and consequently, to locate the desired face no matter the person\'s facial expression. The results show that the golden ratio, which has been used since the earlier times by painters and sculptors, is present in human facial proportions and is a biometric measurement that enables to identify an individual even when facial expressions are worn.

O problema dos métodos tradicionais de identificação de pessoas é que são baseados em senhas e assim podem ser esquecidas, roubadas, perdidas, copiadas, armazenadas de maneira insegura e até utilizadas por uma pessoa que não tenha autorização. Os sistemas biométricos automáticos surgiram para oferecer uma alternativa para o reconhecimento de pessoas com maior segurança e eficiência. Uma das técnicas biométricas mais utilizadas é o reconhecimento de impressões digitais. Com o aumento do uso de impressões digitais nestes sistemas, houve o surgimento de grandes bancos de dados de impressões digitais, tornado-se um desafio encontrar a melhor e mais rápida maneira de recuperar informações. De acordo com os desafios apresentados, este trabalho tem duas propostas: i) desenvolver um novo algoritmo métrico para identificação de impressões digitais e ii) usá-lo para indexar um banco de dados de impressões digitais através de uma árvore de busca métrica. Para comprovar a eficiência do algoritmo desenvolvido foram realizados testes sobre duas bases de imagens de impressões digitais, disponibilizadas no evento Fingerprint Verification Competition dos anos de 2000 e 2002. Os resultados obtidos foram comparados com os resultados do algoritmo proposto por Bozorth. A avaliação dos resultados foi feita pela curva Receiver Operating Characteristic juntamente com a taxa de Equal Error Rate, sendo que, o método proposto, obteve a taxa de 4,9% contra 7,2% do método de Bozorth e de 2,0% contra 2,7% do Bozorth nos banco de dados dos anos de 2000 e 2002 respectivamente. Nos testes de robustez, o algoritmo proposto conseguiu identificar uma impressão digital com uma parte da imagem de apenas 30% do tamanho original e por se utilizar uma base de dados indexada, o mesmo obteve vantagens de tempo na recuperação de pequenas quantidades de impressões digitais de uma mesma classe. / The problem of the traditional methods of people identification is that they are based on passwords which may to be forgotten, stolen, lost, copied, stored in an insecure way and be used by unauthorized person. Automatic biometric systems appeared to provide an alternative for the recognition of people in a more safe and efficienty way. One most biometrics techniques used is the fingerprint recognition. With the increasing use of fingerprints in biometric systems, large fingerprint databases emerged, and with them, the challenge to find the best and fastest way to recover informations. According to the challenges previously mentioned, this work presents two proposals: i) to develop a newmetric algorithm for the identification of fingerprints and ii) to use it to index a fingerprint database using a metric search tree. To prove the efficiency of the developed algorithm tests were performed on two fingerprint images databases from Fingerprint Verification Competition of years 2000 and 2002. The obtained results were compared to the results of the algorithm proposed by Bozorth and was evaluated by the Receiver Operating Characteristic curve and the Equal Error Rate, where the proposed method is of 4.9% against 7.2% of Bozorth and 2.0% of the algorithm proposed against 2.7% of the Bozorth in the databases of the yearsof 2000 and 2002. In the robustness tests, the proposed algorithm as able to identify a fingerprint with only 30% of the original size and when using an a indexed database, it obtained better performance in the recovery of small amounts of fingerprints of a single class.

O problema dos métodos tradicionais de identificação de pessoas é que são baseados em senhas e assim podem ser esquecidas, roubadas, perdidas, copiadas, armazenadas de maneira insegura e até utilizadas por uma pessoa que não tenha autorização. Os sistemas biométricos automáticos surgiram para oferecer uma alternativa para o reconhecimento de pessoas com maior segurança e eficiência. Uma das técnicas biométricas mais utilizadas é o reconhecimento de impressões digitais. Com o aumento do uso de impressões digitais nestes sistemas, houve o surgimento de grandes bancos de dados de impressões digitais, tornado-se um desafio encontrar a melhor e mais rápida maneira de recuperar informações. De acordo com os desafios apresentados, este trabalho tem duas propostas: i) desenvolver um novo algoritmo métrico para identificação de impressões digitais e ii) usá-lo para indexar um banco de dados de impressões digitais através de uma árvore de busca métrica. Para comprovar a eficiência do algoritmo desenvolvido foram realizados testes sobre duas bases de imagens de impressões digitais, disponibilizadas no evento Fingerprint Verification Competition dos anos de 2000 e 2002. Os resultados obtidos foram comparados com os resultados do algoritmo proposto por Bozorth. A avaliação dos resultados foi feita pela curva Receiver Operating Characteristic juntamente com a taxa de Equal Error Rate, sendo que, o método proposto, obteve a taxa de 4,9% contra 7,2% do método de Bozorth e de 2,0% contra 2,7% do Bozorth nos banco de dados dos anos de 2000 e 2002 respectivamente. Nos testes de robustez, o algoritmo proposto conseguiu identificar uma impressão digital com uma parte da imagem de apenas 30% do tamanho original e por se utilizar uma base de dados indexada, o mesmo obteve vantagens de tempo na recuperação de pequenas quantidades de impressões digitais de uma mesma classe. / The problem of the traditional methods of people identification is that they are based on passwords which may to be forgotten, stolen, lost, copied, stored in an insecure way and be used by unauthorized person. Automatic biometric systems appeared to provide an alternative for the recognition of people in a more safe and efficienty way. One most biometrics techniques used is the fingerprint recognition. With the increasing use of fingerprints in biometric systems, large fingerprint databases emerged, and with them, the challenge to find the best and fastest way to recover informations. According to the challenges previously mentioned, this work presents two proposals: i) to develop a newmetric algorithm for the identification of fingerprints and ii) to use it to index a fingerprint database using a metric search tree. To prove the efficiency of the developed algorithm tests were performed on two fingerprint images databases from Fingerprint Verification Competition of years 2000 and 2002. The obtained results were compared to the results of the algorithm proposed by Bozorth and was evaluated by the Receiver Operating Characteristic curve and the Equal Error Rate, where the proposed method is of 4.9% against 7.2% of Bozorth and 2.0% of the algorithm proposed against 2.7% of the Bozorth in the databases of the yearsof 2000 and 2002. In the robustness tests, the proposed algorithm as able to identify a fingerprint with only 30% of the original size and when using an a indexed database, it obtained better performance in the recovery of small amounts of fingerprints of a single class.

Orientador: Yuzo Iano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-09-11T21:25:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Armiato_DanielAngelotti_M.pdf: 5330178 bytes, checksum: 79e61a5abcacd171b5d1b92be5e9afff (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: A verificação de assinaturas utilizando algoritmos de imagem, já é uma realidade à algum tempo. Visando preencher as lacunas deixadas por esse tipo de sistema, um novo fator biométrico é alvo de estudos. Pensando em inserir dados referentes ao momento em que se dá a assinatura, uma nova abordagem vem sendo utilizada. Ao invés de analisar uma imagem, toma-se como base o som que é produzido no ato da assinatura, gerado pelo atrito entre a caneta e a superfície de suporte. O processo de falsificação é dificultado, uma vez que o falsário precisará de informações da grafia da assinatura original e também dos aspectos referentes à dinâmica (velocidade, força e ordem de escrita dos caracteres que compõem a assinatura) que o assinante legítimo desempenha ao assinar. Nesse trabalho, adotou-se tal abordagem biométrica. Foi desenvolvido um dispositivo e um software, que juntos, são capazes de realizar a captura do som emitido durante a assinatura dos usuários. De posse disso, foi gerada uma base de assinantes legítimos e outra com as referentes falsificações, e então, colocou-se o sistema à prova. Afim de tornar as comparações possíveis, gerou-se vetores de características, extraídas com base na transformada Wavelet-Packet discreta. As comparações foram feitas por dois métodos distintos, ambos Pattern-Matching, sendo que o primeiro está embasado no cálculo de distâncias Euclidianas, e o segundo, em uma fórmula de pontuação baseada em correlação, originalmente desenvolvida / Abstract: The signature verification by imaging algorithms is already a reality. Aiming to fill the gaps left by this type of system, a new biometric factor is the subject of this study. In order to include data to be analysed at the time the signs occur, a new approach has been used. Instead of analyzing an image, the sound that is produced in the act of sign is used, and it is generated by the friction between the pen and the supporting surface. The falsification process is difficult, since the forger needs the graphic form of the original signature and also the aspects relating to its dynamic (speed, strength and written order of the characters of the signature) In this paper, we adopted this biometric approach. We developed a device and a software, which, combined, are able to capture the sound made during the moment of the signing. We generated a legitimate and a fake subscriber base, and then they were placed in the system to the test. In order to make comparisons, feature vectors were generated based on the discrete Wavelet-Packet transform. Comparisons were made by two different methods, both Pattern-Matching, the first of which is grounded in Euclidean calculation, and the second one based on a correlation formula of score, originally developed / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-04-19T13:36:05Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Leandro_Weige_Dias.pdf: 6474786 bytes, checksum: e8c0c5d24930246b588d580da0385883 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-04-19T14:44:49Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Leandro_Weige_Dias.pdf: 6474786 bytes, checksum: e8c0c5d24930246b588d580da0385883 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-19T14:44:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Leandro_Weige_Dias.pdf: 6474786 bytes, checksum: e8c0c5d24930246b588d580da0385883 (MD5) Previous issue date: 2017-04-25 / Sem bolsa / Este trabalho tem por objetivo central trazer uma comparação entre as duas versões do sensor Kinect em relação a identificação biométrica através do caminhar humano. Para realizar a comparação entre os sensores, foram implementadas quatro metodologias diferentes de extração de parâmetros do caminhar humano, sendo analisados tanto atributos antropométricos, cinemáticos como espaço-temporais. Uma análise individual de cada atributo das propostas de caracterização do caminhar foi realizada para identificar os predicados que traziam maior contribuição na identificação dos indivíduos. Com a finalidade de se criar uma base de exemplos para a extração dos parâmetros do caminhar, foram capturados 50 indivíduos através dos sensores Kinect e aplicados algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação das pessoas. Os resultados obtidos mostraram uma acurácia superior do Kinect One na maioria das metodologias, justificando a sua utilização em relação ao Kinect 360. Neste trabalho também foram realizados como experimentos adicionais a comparação entre os sensores com relação a identificação do gênero do indivíduo e a análise da dependência de pose. / The main goal of this thesis is to bring a comparative between the two versions of the Kinect sensor in biometric identification through human gait. To compare the sensors, four different methods of human gait parameters extraction were implemented, being analyzed both anthropometric, kinematic and spatiotemporal attributes. An individual analysis of each attribute of the gait characterization methodologies was performed to identify the attributes that bring the greatest contribution in the identification of individuals. In order to create a base for extracting gait parameters, 50 individuals were captured through the Kinect sensors and machine learning algorithms were applied to classify the people. The results obtained show a superiority of Kinect One in most of the methodologies, justifying its use in relation to Kinect 360. In this work, a mapping between the sensors in relation to the identification of the individual’s gender and an analysis of the pose dependency were also performed as additional experiments.

A nogueira macadâmia se apresenta como uma importante alternativa para a fruticultura paulista, principalmente pela sua rusticidade e pelo valor alcançado pelos seus frutos. No entanto, estudos relacionados ao seu desenvolvimento e às suas características produtivas são necessários para a adequada escolha da variedade a ser cultivada. Com o objetivo de caracterizar o desenvolvimento, a produção e a produção de mudas para diferentes cultivares de nogueira macadâmia para o clima Cwa, conduziu-se diferentes experimentos instalados no município de Dois Córregos SP: Emergência de plântulas de 8 cultivares de nogueira macadâmia; Emergência de plântulas do porta-enxerto Aloha para nogueira macadâmia em diferentes temperaturas; Emergência de plântulas de sementes nogueira macadâmia submetidas à incisão e imersão em ácido giberélico; Enraizamento de diferentes tipos de estacas do porta-enxerto Aloha para nogueira macadâmia, tratadas com ácido indolbutírico; Alporquia em ramos do porta-enxerto Aloha para nogueira macadâmia, realizada em diferentes épocas e tratadas com diferentes concentrações de ácido indolbutírico; Fenologia da floração de oito cultivares de nogueira macadâmia em clima Cwa; Desempenho produtivo e biometria de frutos de cultivares de nogueira macadâmia; Teor e composição de óleo de diferentes variedades de nogueira macadâmia. Os resultados mostraram que para essas condições a maior porcentagem de emergência de plântulas é obtida pela cultivar Campinas-B, assim como a maior massa seca da parte aérea e do sistema radicular; Para a cultivar Aloha, a maior emergência de plântulas é obtida com a temperatura de 27,5 C; A incisão e a imersão em ácido giberélico de sementes de nogueira macadâmia não trazem benefícios à emergência e desenvolvimento das plântulas; A maior porcentagem de enraizamento é obtida com a cultivar 4-12 B; Estacas com duas folhas inteiras apresentam maior porcentagem de enraizamento; Os melhores resultados para a alporquia da cultivar Aloha são obtidos em dezembro; Observouse 13 estádios fenológicos, com o entumescimento de gemas entre maio e junho, antese entre julho e agosto e queda de frutos entre fevereiro e março; A cultivar 816 apresenta os maiores valores para as variáveis diâmetro da noz e da amêndoa e massa da amêndoa; As cultivares 344, 1-21 e 4-12 B apresentam maior produção. Para a taxa de recuperação de amêndoa (TR), os melhores resultados são obtidos pelas cultivares 344, 660 e Aloha; As cultivares 660, 4-20 e 1-21 apresentam as maiores porcentagens de óleo e cultivar 344 apresenta óleo de melhor qualidade / The macadamia cultivation presents itself as an important alternative for fruit growers of the State of São Paulo, mainly because of its rusticity and the value reached by their fruits. However, studies related to their development and characteristics of production are essential for the correct choice of the variety to be cultivated. In order to characterize the development and the fruit and nursery trees production for different macadamia cultivars in the Cwa climate, different experiments have been carried out in the city of Dois Córregos, State of São Paulo: Seedling emergence of eight macadamia cultivars; Seedling emergence of macadamia rootstock Aloha at different temperatures; Seedling emergence from seeds treated with incision and immersion in gibberellic acid; Rooting of different types of cuttings of macadamia rootstock Aloha treated with indolbutyric acid; Air layering in branches of macadamia rootstock Aloha, done at different periods and treated with different concentrations of indolbutyric acid; Flowering phenology of eight macadamia cultivars in Cwa climate; Production performance and biometry of different macadamia cultivars and oil content and composition of different macadamia cultivars. The results have shown that under these conditions the highest percentage of seedling emergence was achieved by the cultivar Campinas-B, as well as higher dry mass of shoot and root system; Regarding the Aloha cultivar, the highest seedling emergence was achieved by a temperature of 27.5 C. The incision and immersion of seeds in gibberellic acid brought no benefits to the seedling emergence and development; The highest rooting percentage was obtained with the cultivar B 4-12; Cuttings with two leaves provided a higher rooting percentage; The best results for the air layering propagation were obtained on December; 13 phonology stages have been observed, with the swelling of buds between May and June, anthesis between July and August and fruit drop between February and March; The 816 cultivar presented the highest values for the nut and almond diameter and for the almond weight; Cultivars 344, 1-21 and 4-12 B had the biggest production. For the kernel recovery (KR) rate, the best results were obtained with cultivars 344, 660 and Aloha; Cultivars 660, 4-20 and 1-21 presented the highest oil percentages, and cultivar 344 the best oil quality.

La reconnaissance d'iris est un des systèmes biométriques les plus fiables et les plus précis. Cependant sa robustesse aux dégradations des images d'entrées est limitée. Généralement les systèmes basés sur l'iris peuvent être décomposés en quatre étapes : segmentation, normalisation, extraction de caractéristiques et comparaison. Des dégradations de la qualité des images d'entrées peuvent avoir des répercussions sur chacune de ses étapes. Elles compliquent notamment la segmentation, ce qui peut engendrer des images normalisées contenant des distorsions ou des artefacts non détectés. De plus, la quantité d'information disponible pour la comparaison peut être réduite. Dans cette thèse, nous proposons des solutions pour améliorer la robustesse des étapes d'extraction de caractéristiques et de comparaison à la dégradation des images d'entrées. Nous travaillons avec deux algorithmes pour ces deux étapes, basés sur les convolutions avec des filtres de Gabor 2D, mais des processus de comparaison différents. L'objectif de la première partie de notre travail est de contrôler la qualité et la quantité d'information sélectionnée pour la comparaison dans les images d'iris normalisées. Dans ce but nous avons défini des mesures de qualité locale et globale qui mesurent la quantité d'occlusions et la richesse de la texture dans les images d'iris. Nous utilisons ces mesures pour déterminer la position et le nombre de régions à exploiter pour l'extraction. Dans une seconde partie de ce travail, nous étudions le lien entre la qualité des images et les performances de reconnaissance des deux algorithmes de reconnaissance décrits ci-dessus. Nous montrons que le second est plus robuste aux images dégradées contenant des artefacts, des distorsions ou une texture pauvre. Enfin, nous proposons un système complet pour la reconnaissance d'iris, qui combine l'utilisation de nos mesures de qualités locale et globale pour optimiser les performances des algorithmes d'extraction de caractéristiques et de comparaison / Iris recognition has become one of the most reliable and accurate biometric systems available. However its robustness to degradations of the input images is limited. Generally iris based systems can be cut into four steps : segmentation, normalization, feature extraction and matching. Degradations of the input image quality can have repercussions on all of these steps. For instance, they make the segmentation more difficult which can result in normalized iris images that contain distortion or undetected artefacts. Moreover the amount of information available for matching can be reduced. In this thesis we propose methods to improve the robustness of the feature extraction and matching steps to degraded input images. We work with two algorithms for these two steps. They are both based on convolution with 2D Gabor filters but use different techniques for matching. The first part of our work is aimed at controlling the quality and quantity of information selected in the normalized iris images for matching. To this end we defined local and global quality metrics that measure the amount of occlusion and the richness of texture in iris images. We use these measures to determine the position and the number of regions to exploit for feature extraction and matching. In the second part, we study the link between image quality and the performance of the two recognition algoritms just described. We show that the second one is more robust to degraded images that contain artefacts, distortion or a poor iris texture. Finally, we propose a complete system for iris recognition that combines the use of our local and global quality metrics to optimize recognition performance

As Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos matemáticos associados à inteligência computacional capaz de aprender e generalizar informações, podendo assim ser utilizada como um classificador de imagens. O presente trabalho objetiva analisar o espelho nasal bovino com o intuito de comprovar que é uma característica única e permanente do animal podendo assim, ser sua identificação única. O experimento foi dividido em duas etapas. Para compor o banco de dados da primeira etapa foram utilizados 51 bovinos da raça Nelore com idade média de 11 meses, dos quais foram coletadas para a formação do banco de dados dezesseis imagens de cada animal, totalizando uma base de 816 imagens. Na segunda etapa do experimento foram utilizados 16 bovinos do banco de dados inicial, escolhidos de forma aleatória, com idade média de 23 meses. Destes foram coletadas 11 imagens para verificar se os padrões do espelho nasal, com o passar dos meses, mantêm seu padrão tornando possível, assim, a identificação do animal. Os algoritmos de processamento digital de imagens foram implementados utilizando o software MATLAB®. Após o processamento das imagens, as características vetorizadas foram utilizadas para treinamento e teste de uma rede neural artificial utilizando o algoritmo MLP, implementado usando o compilador C DGW, que serviu como classificador das mesmas. Também foi utilizado o algoritmo do K vizinhos mais próximos (K-nn), para realizar os testes de classificação, usando um método estatistico. A validação do classificador foi realizada mediante análise estatística dos seus erros e acertos. O erro médio quadrático utilizado neste estudo foi menor que 1%. Os resultados apresentados pelo classificador K-nn foram maiores que o da Rede Neural Artificial, porém ambos não alcançaram acertos acima de 90%, o que é considerado adequado a um classificador. Pode-se concluir que o método utilizado para extração de características não apresentou uma boa representatividade, porém ainda assim foi possível observar a tendência classificatória dos animais através das características do espelho nasal, assim como a tendência da permanência dos padrões com o envelhecimento do animal. / Artificial Neural Networks (ANN) are mathematical models associated with artificial intelligence that can learn and generalize information, therefore they can be used as images classifiers. This paper aims to analyze the cattle muzzle in order to prove that it is a unique and permanent characteristic of the animal thus, being used as its unique identification. The experiment was divided into two stages. To make the database of the first phase were used 51 Nelore bovines with an average age of 11 months, from which sixteen images of each animal were collected totalling of 816 images for the database. In the second stage of the experiment 16 bovines from the initial database were used, chosen randomly, with an average age of 23 months. From those 11 images were collected to verify if the standards of the muzzle remain the same after a couple of months, so the animal can be identified. The processing digital image algorithms were implemented using MATLAB® software. After the images processing, vectorized features were used to train and test an artificial neural network using the MLP algorithm, implemented using the C compiler DGW, and was used as a classifier. We also used the algorithm of K nearest neighbors (Knn) to perform the classification tests using a statistical method. The validation of the classifier was performed using statistical analysis of their mistakes and successes. The average square error used in this study was less than 1%. The results presented by K-nn classifier were higher than the one of Artificial Neural Network; nevertheless, both failed to reach above 90% success, which is considered suitable for a classifier. It can be concluded that the method used for feature extraction did not show a good performance, although it was possible to observe the trend of classification of animals through the characteristics of the muzzle, as well as the tendency of the permanence of the standards with the animal aging.

Inflammation in the lungs can occur for many reasons, from bacterial infections to stretch by mechanical ventilation. In this work we compare and contrast various mathematical models for lung injuries in the categories of acute infection, latent versus active infection, and particulate inhalation. We focus on systems of ordinary differential equations (ODEs), agent-based models (ABMs), and Boolean networks. Each type of model provides different insight into the immune response to damage in the lungs. This knowledge includes a better understanding of the complex dynamics of immune cells, proteins, and cytokines, recommendations for treatment with antibiotics, and a foundation for more well-informed experiments and clinical trials. In each chapter, we provide an in-depth analysis of one model and summaries of several others. In this way we gain a better understanding of the important aspects of modeling the immune response to lung injury and identify possible points for future research.