In today's society, companies are trying to find ways to utilize all the data they have, which considers valuable information and insights to make better decisions. This includes data used to keeping track of timber that flows between forest and industry. The growth of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) has enabled the development of ML modes to automate the measurements of timber on timber trucks, based on images. However, to improve the results there is a need to be able to get information from unlabeled images in order to decide weather and lighting conditions. The objective of this study is to perform an extensive for classifying unlabeled images in the categories, daylight, darkness, and snow on the load. A comparative study between partitional clustering and competitive learning is conducted to investigate which method gives the best results in terms of different clustering performance metrics. It also examines how dimensionality reduction affects the outcome. The algorithms K-means and Kohonen Self-Organizing Map (SOM) are selected for the clustering. Each model is investigated according to the number of clusters, size of dataset, clustering time, clustering performance, and manual samples from each cluster. The results indicate a noticeable clustering performance discrepancy between the algorithms concerning the number of clusters, dataset size, and manual samples. The use of dimensionality reduction led to shorter clustering time but slightly worse clustering performance. The evaluation results further show that the clustering time of Kohonen SOM is significantly higher than that of K-means.

This thesis deals with the problem of priority network switch, the model of which was developed in the C++ language. The traffic optimization task is solved by the use of several artificial neural networks, which are described, compared to each other and then evaluated which of them is more suitable for this task. The result of this work is a model of network switch and a comparison of computational time complexity of solving the optimization problem using the artificial neural network. The thesis was developed in research project MSM 0021630529 Intelligent Systems in Automation.

O uso de dados biométricos da face para verificação automática de identidade é um dos maiores desafios em sistemas de controle de acesso seguro. O processo é extremamente complexo e influenciado por muitos fatores relacionados à forma, posição, iluminação, rotação, translação, disfarce e oclusão de características faciais. Hoje existem muitas técnicas para se reconhecer uma face. Esse trabalho apresenta uma investigação buscando identificar uma face no banco de dados ORL com diferentes grupos de treinamento. É proposto um algoritmo para o reconhecimento de faces baseado na técnica de subespaço LDA (PCA + LDA) utilizando uma rede neural SOM para representar cada classe (face) na etapa de classificação/identificação. Aplicando o método do subespaço LDA busca-se extrair as características mais importantes na identificação das faces previamente conhecidas e presentes no banco de dados, criando um espaço dimensional menor e discriminante com relação ao espaço original. As redes SOM são responsáveis pela memorização das características de cada classe. O algoritmo oferece maior desempenho (taxas de reconhecimento entre 97% e 98%) com relação às adversidades e fontes de erros que prejudicam os métodos de reconhecimento de faces tradicionais. / The use of biometric technique for automatic personal identification is one of the biggest challenges in the security field. The process is complex because it is influenced by many factors related to the form, position, illumination, rotation, translation, disguise and occlusion of face characteristics. Now a days, there are many face recognition techniques. This work presents a methodology for searching a face in the ORL database with some different training sets. The algorithm for face recognition was based on sub-space LDA (PCA + LDA) technique using a SOM neural net to represent each class (face) in the stage of classification/identification. By applying the sub-space LDA method, we extract the most important characteristics in the identification of previously known faces that belong to the database, creating a reduced and more discriminated dimensional space than the original space. The SOM nets are responsible for the memorization of each class characteristic. The algorithm offers great performance (recognition rates between 97% and 98%) considering the adversities and sources of errors inherent to the traditional methods of face recognition.

Atributos visuais de textura e forma foram investigados para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas (CBIR). Para a similaridade de imagens, foi considerada a estrutura de densidade mamária, representada principalmente pelos tecidos fibro-glandulares. A pesquisa consistiu de três etapas: (1) Preparação e processamento das imagens; (2) Extração e seleção de atributos visuais de textura e forma; (3) Implementação de um sistema de recuperação de imagem. A primeira etapa consistiu dos processos de retirada de ruído do fundo da imagem, segmentação da região da mama, detecção da região de músculo peitoral, localização do mamilo e da segmentação da região de tecidos fibro-glandulares. Utilizou-se a equação de Difusão Anisotrópica com filtro de Wiener para retirada e suavização de ruídos encontrados na imagem e preservação da borda da mama. Para a segmentação da região da mama, foram utilizadas as técnicas de limiarização de Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, Método de Otsu, Método interativo de Ridler & Carvard, Método de Reddi e Método da Matriz de Co-ocorrência. A melhor imagem foi escolhida numa tarefa supervisionada. A detecção automática da região do músculo peitoral foi feita com a combinação do operador de Canny e a transformada de Radon como detector de linha. A posição do mamilo foi detectada com a transformada de Radon como detector de direção de densidade. A segmentação da região de tecidos fibro-glandulares foi feita também com as técnicas de limiarização do Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, e Método de Otsu. Momentos Estatísticos extraídos do Histograma, Medida de Granulometria, Momentos Estatísticos extraídos do Domínio de Radon, Momento de Hu, e Textura de Haralick foram investigados como atributos de textura. Medida de Área, Circularidade e Razão de Diâmetro foram investigados como atributos de forma. A rede de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen foi utilizada como sistema de recuperação de imagem. Foram utilizadas, neste trabalho, 1080 imagens do projeto de Banco de Imagens do HCFMRP-USP, módulo Mamografia. O treinamento e teste foram feitos com a técnica de \"leaving-one-out\" e os melhores resultados obtidos foram: Taxa de precisão de 91,07% para a combinação dos cinco grupos de atributos de Forma, Estatísticos Extraídos do Histograma, Momento de Hu, Espectral no Domínio de Radon e de Medida de Granulometria; taxa de precisão e revocação do coeficiente de correlação médio representadas pela área sob a curva com valor de 0,02351 dos grupos de atributos de forma, de Textura de Haralick e Momento de Hu. Os resultados obtidos indicaram a relevância de nosso trabalho e seu potencial de utilização para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas. / Visual texture based on texture and shape features were investigated for content-based mammographic images retrieval (CBIR). For similarity of images, the mammary density structures were considered, mainly represented by fibro-glandular tissues. This research consisted of three stages: (1) Images preparation and processing; (2) Extraction and selection of the visual features; (3) Implementation of a retrieval system. The first stage consisted of noisy removing from the image background, breast region segmentation, pectoral muscle region detection, nipple localization and the fibro-glandular tissues region segmentation. The equation of Anisotropic Diffusion was used with Wiener filter for noisy removing with the breast region edge preservation. For the breast region segmentation, the Thresholding techniques were used of Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, Otsu Method, Ridler & Carvard Method, Reddi Method and Co-occurrence Matrix Method. The better image was chosen in a supervised task. The automatic pectoral muscle region detection was made with the Canny operator and Radon Transform combination as straight line detector. The nipple position was detected with the Radon Transform as density direction detector. The fibro-glandular tissues region was also defined with the thresholding techniques of the Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, and Otsu Method. The Statistical Moments extracted from the Histogram, Measured of Granulometry, Statistical Moments extracted in Radon Domain, Moment of Hu, and Haralick Textures were investigated as texture features. Area, Circularity and Diameter Ratio were investigated as shape features. The Self-Organizing Maps of Kohonen was used as image retrieval system. One thousand and eighty images of the HCFMRP-USP Database Project, Mammography Module, were used in this work. The training and test processes were realized with the \"leaving-one-out\" technique and the best results obtained were: The precision rate of 91,07% for the combination of the five following features group: Shape, Statistical Moments extracted of the Histogram, Moment of Hu, Statistical Moments extracted in Radon Domain and Measure of Granulometry; precision and revocation rates of the average coefficient of correlation represented by the area under the curve with value of 0,02351 for the three following features group: Shape, Haralick Textures and Moment de Hu. The results obtained indicated the relevance of our work for the content-based mammographic images retrieval.

As redes ópticas passivas (PON), em virtude da oferta de maior largura de banda a custos relativamente baixos, vêm se destacando como possível candidata para suprir a demanda dos novos serviços como, tráfego de voz, vídeo, dados e de serviços móveis, exigidos pelos usuários finais. Uma importante candidata, para realizar o controle de acesso nas PONs, é a técnica de acesso múltiplo por divisão de código óptico (OCDMA), por apresentar características relevantes, como maior segurança e capacidade flexível sob demanda. No entanto, agentes físicos externos, como as variações de temperatura ambiental no enlace, exercem uma influência considerável sobre as condições de operação das redes ópticas. Especificamente, nas OCDMA-PONs, os efeitos da variação de temperatura ambiental no enlace de transmissão, afetam o valor do pico do autocorrelação do código OCDMA a ser detectado, degradando a qualidade de serviço (QoS), além do aumento da taxa de erro de bit (BER) do sistema. O presente trabalho apresenta duas novas propostas de técnicas, utilizando sistemas inteligentes, mais precisamente, controladores lógicos fuzzy (FLC) aplicados nos transmissores e nos receptores das OCDMA-PONs, com o objetivo de mitigar os efeitos de variação de temperatura. Os resultados das simulações mostram que o desempenho da rede é melhorado quando as abordagens propostas são empregadas. Por exemplo, para a distância de propagação de 10 km e variações de temperatura de 20°C, o sistema com FLC, suporta 40 usuários simultâneos com a BER = 10-9, enquanto que, sem FLC, acomoda apenas 10. Ainda neste trabalho, é proposta uma nova técnica de classificação de códigos OCDMA, com o uso de redes neurais artificiais, mais precisamente, mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM), importante para que o sistema de gerenciamento da rede possa oferecer uma maior segurança para os usuários. Por fim, sem o uso de técnica inteligente, é apresentada, uma nova proposta de código OCDMA, cujo formalismo desenvolvido, permite generalizar a obtenção de código com propriedades distintas, como diversas ponderações e comprimentos de códigos. / Passive optical networks (PON), due to the provision of higher bandwidth at relatively low cost, have been excelling as a possible candidate to meet the demand of new services, such as voice traffic, video, data and mobile services, as required by end users. An important candidate to perform access control in PONs, is the Optical Code-Division Multiple-Access (OCDMA) technique, due to relevant characteristics, such as improved security and flexible capacity on demand. However, external physical agents, such as variations in environmental temperature on the Fiber Optic Link, have considerable influence on the operating conditions of optical networks. Specifically, in OCDMA-PONs, the effects of environmental temperature variation in the transmission link affect the peak value on the autocorrelation of the OCDMA code to be detected, degrading the quality of service (QoS), in addition to increasing the Bit Error Rate (BER) of the system. This thesis presents two new proposals of techniques using intelligent systems, more precisely, Fuzzy Logic Controllers (FLC) applied on the transmitters and receivers of OCDMA-PONs, in order to mitigate the effects of temperature variation. The simulation results show that the network performance is improved when the proposed approaches are employed. For example, for the propagation distance of 10 kilometers and temperature variations of 20°C, the FLC system supports 40 simultaneous users at BER = 10-9, whereas without the FLC, the system can accommodate only 10. Furthermore, in this work is proposed a new technique of OCDMA codes classification, using Artificial Neural Networks (ANN), more precisely, the Self-Organizing Maps (SOM) of Kohonen, important for the network management system to provide increased security for users. Finally, without the use of intelligent technique, it is presented a new proposal of OCDMA code, whose formalism developed, allows to generalize the code acquisition with distinct properties, such as different weights and length codes.

Atributos visuais de textura e forma foram investigados para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas (CBIR). Para a similaridade de imagens, foi considerada a estrutura de densidade mamária, representada principalmente pelos tecidos fibro-glandulares. A pesquisa consistiu de três etapas: (1) Preparação e processamento das imagens; (2) Extração e seleção de atributos visuais de textura e forma; (3) Implementação de um sistema de recuperação de imagem. A primeira etapa consistiu dos processos de retirada de ruído do fundo da imagem, segmentação da região da mama, detecção da região de músculo peitoral, localização do mamilo e da segmentação da região de tecidos fibro-glandulares. Utilizou-se a equação de Difusão Anisotrópica com filtro de Wiener para retirada e suavização de ruídos encontrados na imagem e preservação da borda da mama. Para a segmentação da região da mama, foram utilizadas as técnicas de limiarização de Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, Método de Otsu, Método interativo de Ridler & Carvard, Método de Reddi e Método da Matriz de Co-ocorrência. A melhor imagem foi escolhida numa tarefa supervisionada. A detecção automática da região do músculo peitoral foi feita com a combinação do operador de Canny e a transformada de Radon como detector de linha. A posição do mamilo foi detectada com a transformada de Radon como detector de direção de densidade. A segmentação da região de tecidos fibro-glandulares foi feita também com as técnicas de limiarização do Princípio de Máxima Entropia, Método de Preservação de Momento, e Método de Otsu. Momentos Estatísticos extraídos do Histograma, Medida de Granulometria, Momentos Estatísticos extraídos do Domínio de Radon, Momento de Hu, e Textura de Haralick foram investigados como atributos de textura. Medida de Área, Circularidade e Razão de Diâmetro foram investigados como atributos de forma. A rede de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen foi utilizada como sistema de recuperação de imagem. Foram utilizadas, neste trabalho, 1080 imagens do projeto de Banco de Imagens do HCFMRP-USP, módulo Mamografia. O treinamento e teste foram feitos com a técnica de \"leaving-one-out\" e os melhores resultados obtidos foram: Taxa de precisão de 91,07% para a combinação dos cinco grupos de atributos de Forma, Estatísticos Extraídos do Histograma, Momento de Hu, Espectral no Domínio de Radon e de Medida de Granulometria; taxa de precisão e revocação do coeficiente de correlação médio representadas pela área sob a curva com valor de 0,02351 dos grupos de atributos de forma, de Textura de Haralick e Momento de Hu. Os resultados obtidos indicaram a relevância de nosso trabalho e seu potencial de utilização para a recuperação baseada em conteúdo de imagens mamográficas. / Visual texture based on texture and shape features were investigated for content-based mammographic images retrieval (CBIR). For similarity of images, the mammary density structures were considered, mainly represented by fibro-glandular tissues. This research consisted of three stages: (1) Images preparation and processing; (2) Extraction and selection of the visual features; (3) Implementation of a retrieval system. The first stage consisted of noisy removing from the image background, breast region segmentation, pectoral muscle region detection, nipple localization and the fibro-glandular tissues region segmentation. The equation of Anisotropic Diffusion was used with Wiener filter for noisy removing with the breast region edge preservation. For the breast region segmentation, the Thresholding techniques were used of Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, Otsu Method, Ridler & Carvard Method, Reddi Method and Co-occurrence Matrix Method. The better image was chosen in a supervised task. The automatic pectoral muscle region detection was made with the Canny operator and Radon Transform combination as straight line detector. The nipple position was detected with the Radon Transform as density direction detector. The fibro-glandular tissues region was also defined with the thresholding techniques of the Maximum Entropy Principle, Moment Preserving Method, and Otsu Method. The Statistical Moments extracted from the Histogram, Measured of Granulometry, Statistical Moments extracted in Radon Domain, Moment of Hu, and Haralick Textures were investigated as texture features. Area, Circularity and Diameter Ratio were investigated as shape features. The Self-Organizing Maps of Kohonen was used as image retrieval system. One thousand and eighty images of the HCFMRP-USP Database Project, Mammography Module, were used in this work. The training and test processes were realized with the \"leaving-one-out\" technique and the best results obtained were: The precision rate of 91,07% for the combination of the five following features group: Shape, Statistical Moments extracted of the Histogram, Moment of Hu, Statistical Moments extracted in Radon Domain and Measure of Granulometry; precision and revocation rates of the average coefficient of correlation represented by the area under the curve with value of 0,02351 for the three following features group: Shape, Haralick Textures and Moment de Hu. The results obtained indicated the relevance of our work for the content-based mammographic images retrieval.

[pt] Devido à quantidade cada vez maior de dados armazenada pelas instituições, a área de mineração de dados tem se tornado cada vez mais relevante e vários métodos e métodos têm sido propostos de maneira a aumentar sua aplicabilidade e desempenho. Esta dissertação investiga o uso de diversos métodos e técnicas de mineração de dados na modelagem e solução de problemas de Marketing. O objetivo do trabalho foi fazer um levantamento de alguns métodos e técnicas de mineração, avaliar seus desempenhos e procurar integrá-los na solução de problemas de marketing que envolvessem tarefas de agrupamento ou classificação. O trabalho consistiu de quatro etapas principais: estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudo sobre Marketing e alguns problemas de Marketing de Banco de Dados (DBM - Database Marketing) que envolvessem tarefas de agrupamento e classificação; levantamento e estudo de métodos e técnicas de Inteligência Computacional e Estatística que pudessem ser empregados na solução de alguns desses problemas; e estudos de caso. A primeira etapa do trabalho envolveu um estudo detalhado das diversas fases do processo de KDD: limpeza dos dados; seleção; codificação e transformação; redução de dimensionalidade; mineração; e pós-processamento. Na segunda etapa foram estudados os principais conceitos de Marketing e de DBM e a relação entre eles e o processo de KDD. Pesquisaram-se alguns dos tipos de problemas comuns na área e escolheram- se para análise dois que fossem suficientemente complexos e tivessem a possibilidade de se ter acesso a alguma empresa que fornecesse os dados e validasse a solução posteriormente. Os casos selecionados foram um de marketing direto e outro de segmentação de mercado. Na terceira etapa, foram estudados os métodos de Inteligência Computacional e Estatística usualmente empregados em tarefas de agrupamento e classificação de dados. Foram estudados: Redes Perceptron Multi-Camadas, Mapas Auto- Organizáveis, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro-Fuzzy, Árvores de Decisão, métodos Hierárquicos de agrupamento, Regressão Logística, Fuções Discriminantes de Fisher, entre outros. Por fim, na última etapa, procurou-se integrar todos os métodos e técnicas estudados na solução de dois estudos de caso, propostos inicialmente na segunda etapa do trabalho. Uma vez proposta a solução para os estudos de caso, elas foram levadas aos especialistas em Marketing das empresas para serem validadas no âmbito do negócio. Os estudos de caso mostraram a grande utilidade e aplicabilidade dos métodos e técnicas estudadas em problemas de marketing direto e segmentação de mercado. Sem o emprego dos mesmos, a solução para muitos desses problemas tornar-se-ia extremamente imprecisa ou até mesmo inviável. Mostraram também a grande importância das fases iniciais de pré-processamento dos dados no processo de KDD. Muitos desafios persistem ainda na área de mineração de dados, como a dificuldade de modelar dados não lineares e de manipular quantidades muito grande de dados, o que garante um vasto campo para pesquisa nos próximos anos. / [en] The Data Mining field has received great attention lately, due to the increasing amount of data stored by companies and institutions. A great number of Data Mining methods have been proposed so far, which is good but sometimes leads to confusion. This dissertation investigates the performance of many different methods and techniques of Data Mining used to model and solve Marketing problems. The goal of this research was to look for and study some data mining methods, compare them, and try to integrate them to solve Marketing problems involving clustering and classification tasks. This research can be divided in four stages: a study of the process of Knowledge Discovery in Databases (KDD); a study about Marketing problems involving clustering and classification; a study of some methods and techniques of Statistics and Computational Intelligence that could be used to solve some of those problems; and case studies. On the first stage of the research, the different tasks (clustering, classification, modeling, etc) and phases (data cleansing, data selection, data transformation, Data Mining, etc) of a KDD process were studied in detail. The second stage involved a study of the main concepts of Marketing and Database Marketing and their relation to the KDD process. The most common types of problems in the field were studied and, among them, two were selected to be furthered analyzed as case studies. One case was related to Direct Marketing and the other to Market Segmentation. These two cases were chosen because they were complex enough and it was possible to find a company to provide data to the problem and access to their marketing department. On the third stage, many different methods for clustering and classification were studied and compared. Among those methods, there were: Multilayer Perceptrons, Self Organizing Maps, Fuzzy C-Means, K-Means, Neuro-Fuzzy systems, Decision Trees, Hierarquical Clustering Methods, Logistic Regression, Fisher`s Linear Discriminants, etc Finally, on the last stage, all the methods and techniques studied were put together to solve the two case studies proposed earlier. Once they were solved, their solutions were submitted to the Marketing Department of the company who provided the data, so that they could validate the results in the context of their business. The case studies were able to show the large potential of applicability of the methods and techniques studied on problems of Market Segmentation and Direct Marketing. Without employing those methods, it would be very hard or even impossible to solve those problems. The case studies also helped verify the very important role of the data pre-processing phase on the KDD process. Many challenges persist in the data mining field. One could mention, for example, the difficulty to model non-linear data and to manipulate larges amounts of data. These and many other challenges provide a vast field of research to be done in the next years. / [es] Debido a la cantidad cada vez mayor de datos almacenados por las instituiciones, el área de mineración de datos há ganado relevancia y varios métodos han sido propuestos para aumentar su aplicabilidad y desempeño. Esta disertación investiga el uso de diversos métodos y técnicas de mineración de datos en la modelación y solución de problemas de Marketing. EL objetivo del trabajo fue hacer un levantamiento de algunos métodos y técnicas de mineración, evaluar su desempeño e integrarlos en la solución de problemas de marketing que involucran tareas de agrupamiento y clasificación. EL trabajo consta de cuatro etapas principales: estudio sobre el proceso de descubrimiento de conocimientos en bancos de datos (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudio sobre Marketing y algunos problemas de Marketing de Banco de Datos (DBM - Database Marketing) que incluyen tareas de agrupamientoy clasificación; levantamiento y estudio de métodos y técnicas de Inteligencia Computacional y Estadística que pueden ser empleados en la solución de algunos problemas; y por último, estudios de casos. La primera etapa del trabajo contiene un estudio detallado de las diversas fases del proceso de KDD: limpeza de datos; selección; codificación y transformación; reducción de dimensionalidad; mineración; y posprocesamento. En la segunda etapa fueron estudados los principales conceptos de Marketing y de DBM y la relación entre ellos y el proceso de KDD. Algunos de los tipos de problemas comunes en la área fueron investigados, seleccionando dos de ellos, por ser suficientemente complejos y tener posibilidad de acceso a alguna empresa que suministrase los datos y evaluase posteriormente la solución. Los casos selecionados fueron uno de marketing directo y otro de segmentación de mercado. En la tercera etapa, se estudiaron los métodos de Inteligencia Computacional y Estadística que son empleados usualmente en tareas de agrupamiento y clasificación de datos. Éstos fueron: Redes Perceptron Multicamada, Mapas Autoorganizables, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro- Fuzzy, Árboles de Decisión, métodos Jerárquicos de agrupamiento, Regresión Logística, Fuciones Discriminantes de Fisher, entre otros. En la última etapa, se integraron todos los métodos y técnicas estudiados en la solución de dos estudios de casos, propuestos inicialmente en la segunda etapa del trabajo. Una vez proposta la solución para el estudios de casos, éstas fueron evaluadas por los especialistas en Marketing de las empresas. Los estudios de casos mostraron la grande utilidad y aplicabilidad de los métodos y técnicas estudiadas en problemas de marketing directo y segmentación de mercado. Sin el empleo de dichos métodos, la solución para muchos de esos problemas sería extremadamente imprecisa o hasta incluso inviáble. Se comprobó también la gran importancia de las fases iniciales de preprocesamiento de datos en el proceso de KDD. Existen todavía muchos desafíos en el área de mineración de datos, como la dificuldad de modelar datos no lineales y de manipular cantidades muy grandes de datos, lo que garantiza un vasto campo de investigación

O uso de dados biométricos da face para verificação automática de identidade é um dos maiores desafios em sistemas de controle de acesso seguro. O processo é extremamente complexo e influenciado por muitos fatores relacionados à forma, posição, iluminação, rotação, translação, disfarce e oclusão de características faciais. Hoje existem muitas técnicas para se reconhecer uma face. Esse trabalho apresenta uma investigação buscando identificar uma face no banco de dados ORL com diferentes grupos de treinamento. É proposto um algoritmo para o reconhecimento de faces baseado na técnica de subespaço LDA (PCA + LDA) utilizando uma rede neural SOM para representar cada classe (face) na etapa de classificação/identificação. Aplicando o método do subespaço LDA busca-se extrair as características mais importantes na identificação das faces previamente conhecidas e presentes no banco de dados, criando um espaço dimensional menor e discriminante com relação ao espaço original. As redes SOM são responsáveis pela memorização das características de cada classe. O algoritmo oferece maior desempenho (taxas de reconhecimento entre 97% e 98%) com relação às adversidades e fontes de erros que prejudicam os métodos de reconhecimento de faces tradicionais. / The use of biometric technique for automatic personal identification is one of the biggest challenges in the security field. The process is complex because it is influenced by many factors related to the form, position, illumination, rotation, translation, disguise and occlusion of face characteristics. Now a days, there are many face recognition techniques. This work presents a methodology for searching a face in the ORL database with some different training sets. The algorithm for face recognition was based on sub-space LDA (PCA + LDA) technique using a SOM neural net to represent each class (face) in the stage of classification/identification. By applying the sub-space LDA method, we extract the most important characteristics in the identification of previously known faces that belong to the database, creating a reduced and more discriminated dimensional space than the original space. The SOM nets are responsible for the memorization of each class characteristic. The algorithm offers great performance (recognition rates between 97% and 98%) considering the adversities and sources of errors inherent to the traditional methods of face recognition.

As redes ópticas passivas (PON), em virtude da oferta de maior largura de banda a custos relativamente baixos, vêm se destacando como possível candidata para suprir a demanda dos novos serviços como, tráfego de voz, vídeo, dados e de serviços móveis, exigidos pelos usuários finais. Uma importante candidata, para realizar o controle de acesso nas PONs, é a técnica de acesso múltiplo por divisão de código óptico (OCDMA), por apresentar características relevantes, como maior segurança e capacidade flexível sob demanda. No entanto, agentes físicos externos, como as variações de temperatura ambiental no enlace, exercem uma influência considerável sobre as condições de operação das redes ópticas. Especificamente, nas OCDMA-PONs, os efeitos da variação de temperatura ambiental no enlace de transmissão, afetam o valor do pico do autocorrelação do código OCDMA a ser detectado, degradando a qualidade de serviço (QoS), além do aumento da taxa de erro de bit (BER) do sistema. O presente trabalho apresenta duas novas propostas de técnicas, utilizando sistemas inteligentes, mais precisamente, controladores lógicos fuzzy (FLC) aplicados nos transmissores e nos receptores das OCDMA-PONs, com o objetivo de mitigar os efeitos de variação de temperatura. Os resultados das simulações mostram que o desempenho da rede é melhorado quando as abordagens propostas são empregadas. Por exemplo, para a distância de propagação de 10 km e variações de temperatura de 20°C, o sistema com FLC, suporta 40 usuários simultâneos com a BER = 10-9, enquanto que, sem FLC, acomoda apenas 10. Ainda neste trabalho, é proposta uma nova técnica de classificação de códigos OCDMA, com o uso de redes neurais artificiais, mais precisamente, mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM), importante para que o sistema de gerenciamento da rede possa oferecer uma maior segurança para os usuários. Por fim, sem o uso de técnica inteligente, é apresentada, uma nova proposta de código OCDMA, cujo formalismo desenvolvido, permite generalizar a obtenção de código com propriedades distintas, como diversas ponderações e comprimentos de códigos. / Passive optical networks (PON), due to the provision of higher bandwidth at relatively low cost, have been excelling as a possible candidate to meet the demand of new services, such as voice traffic, video, data and mobile services, as required by end users. An important candidate to perform access control in PONs, is the Optical Code-Division Multiple-Access (OCDMA) technique, due to relevant characteristics, such as improved security and flexible capacity on demand. However, external physical agents, such as variations in environmental temperature on the Fiber Optic Link, have considerable influence on the operating conditions of optical networks. Specifically, in OCDMA-PONs, the effects of environmental temperature variation in the transmission link affect the peak value on the autocorrelation of the OCDMA code to be detected, degrading the quality of service (QoS), in addition to increasing the Bit Error Rate (BER) of the system. This thesis presents two new proposals of techniques using intelligent systems, more precisely, Fuzzy Logic Controllers (FLC) applied on the transmitters and receivers of OCDMA-PONs, in order to mitigate the effects of temperature variation. The simulation results show that the network performance is improved when the proposed approaches are employed. For example, for the propagation distance of 10 kilometers and temperature variations of 20°C, the FLC system supports 40 simultaneous users at BER = 10-9, whereas without the FLC, the system can accommodate only 10. Furthermore, in this work is proposed a new technique of OCDMA codes classification, using Artificial Neural Networks (ANN), more precisely, the Self-Organizing Maps (SOM) of Kohonen, important for the network management system to provide increased security for users. Finally, without the use of intelligent technique, it is presented a new proposal of OCDMA code, whose formalism developed, allows to generalize the code acquisition with distinct properties, such as different weights and length codes.

This thesis deals with analysis of T-wave Alternans (TWA), periodical changes of T wave in ECG signal. Presence of these alternans may predict higher risk of sudden cardiac death. From the several possible ways of TWA classification, the training algorithms of self organizing maps are used in this thesis. Result of the thesis is a program, which in the first step detects QRS complexes in the signal. Then, in the next step, gained reference points are used for T-waves detection. Detected waves are represented by a vector of significant points, which is used as an input for artificial neural network. Final output of the program is a decision about presence of TWA in the signal and its rate.