[pt] Neste trabalho apresentamos os aspectos da visualização volumétrica de horizontes em dados sísmicos 3D. Consideramos as abordagens de visualização volumétrica direta e indireta. Na abordagem direta investigamos o problema da seleção de horizontes usando funções de transferência. Apresentamos a técnica de opacidade 2D, que busca aumentar a capacidade de seleção dos horizontes para visualização. Comparamos a utilização dos atributos de fase instantânea, fase ajustada e fase desenrolada como segunda dimensão, enquanto a primeira é a amplitude sísmica. Ainda na abordagem direta, mostramos que o gradiente da amplitude sísmica não aproxima bem os vetores normais nos horizontes sísmicos. Sugerimos o gradiente da fase instantânea como solução para este problema. Na abordagem de visualização volumétrica indireta introduzimos uma modelagem de otimização para o problema de rastreamento de horizontes. Sugerimos um método heurístico baseado em uma estratégia gulosa para encontrar soluções que são boas aproximações para os horizontes mesmo na presença de estruturas geológicas complexas. / [en] This work presents aspects of volume visualization of seismic horizons in 3-D seismic data. We consider both the direct and indirect approaches of volume visualization. In the direct approach we investigate the problem of selecting horizons using transfer functions. We present the 2-D opacity technique, which seeks to increase the ability to select horizons for visualization. We compare the use of instantaneous phase, adjusted phase and unwrapped phase as the second dimension, while seismic amplitude is the first dimension. Also in the direct approach, we show that the seismic amplitude gradient is not a good approximation for the normal vectors in seismic horizons. We suggest the gradient of instantaneous phase as a solution to this problem. In the indirect volume visualization approach we introduce a new optimization model to overcome the seismic horizon tracking problem. We present a heuristic method based on a greedy strategy to find solutions that are good approximations of the horizon of interest, even for complex geological structures.

[pt] As tecnologias de imageamento em três dimensões (3D) vêm tendo seu uso cada vez mais disseminado no meio acadêmico e no setor industrial, especialmente na forma de nuvens de pontos, uma representação matemática da geometria e superfície de um objeto ou área. No entanto, a obtenção desses dados pode ainda ser cara e demorada, reduzindo a eficiência de muitos procedimentos que são dependentes de um grande conjunto de nuvens de pontos, como a geração de datasets para treinamento de aprendizagem de máquina, cálculo de dossel florestal e inspeção submarina. Uma solução atualmente em voga é a criação de simuladores computacionais de sistemas de imageamento, realizando o escaneamento virtual de um cenário feito a partir de arquivos de objetos 3D. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um simulador de sistema LiDAR (light detection and ranging) baseado em algoritmos de rastreamento de raio com paralelismo (GPU raytracing), com o sensor virtual modelado por parâmetros metrológicos e calibrado por meio de comparação com um sensor real, juntamente com um gerador flexível de cenários virtuais. A combinação destas ferramentas no simulador resultou em uma geração robusta de nuvens de pontos sintéticas em cenários diversos, possibilitando a criação de datasets para uso em testes de conceitos, combinação de dados reais e virtuais, entre outras aplicações. / [en] Three dimensional (3D) imaging technologies have been increasingly used in academia and in the industrial sector, especially in the form of point clouds, a mathematical representation of the geometry and surface of an object or area. However, obtaining this data can still be expensive and time consuming, reducing the efficiency of many procedures dependent on a large set of point clouds, such as the generation of datasets for machine learning training, forest canopy calculation and subsea survey. A trending solution is the development of computer simulators for imaging systems, performing the virtual scanning of a scenario made from 3D object files. At the end of this process, synthetic point clouds are obtained. This work presents the development of a LiDAR system simulator (light detection and ranging) based on parallel ray tracing algorithms (GPU raytracing), with its virtual sensor modeled by metrological parameters. A way of calibrating the sensor is displayed, by comparing it with the measurements of a real LiDAR sensor, in addition to surveying error models to increase the realism of the virtual scan. A flexible scenario creator was also implemented to facilitate interaction with the user. The combination of these tools in the simulator resulted in a robust generation of synthetic point clouds in different scenarios, enabling the creation of datasets for use in concept tests, combining real and virtual data, among other applications.

[pt] Corpos estranhos ferromagnéticos inseridos acidentalmente em pacientes geralmente precisam de remoção cirúrgica. Os métodos convencionalmente empregados para localizar corpos estranhos são frequentemente ineficazes devido à baixa precisão na determinação da posição do objeto e representam riscos decorrentes da exposição da equipe médica e dos pacientes à radiação ionizante durante procedimentos de longa duração. Novos métodos utilizando sensores SQUID têm obtido sucesso na localização de corpos estranhos de forma inócua e não invasiva, mas têm a desvantagem de apresentar alto custo e baixa portabilidade. Este trabalho faz parte de pesquisas que buscam trazer maior portabilidade e baixo custo na localização de corpos estranhos no corpo humano utilizando sensores GMI e GMR. O objetivo principal deste trabalho é avaliar e aplicar o uso de Aprendizado Profundo para a localização de corpos estranhos ferromagnéticos no corpo humano utilizando um dispositivo portátil e manual baseado em magnetômetro GMR, incluindo o rastreamento da posição e orientação deste dispositivo a partir de imagens de padrões conhecidos obtidas por uma câmera integrada ao dispositivo e a solução do problema inverso magnético a partir do mapeamento magnético obtido. As técnicas apresentadas se mostraram capazes de rastrear o dispositivo com boa precisão e detectar a localização do corpo estranho com resultados semelhantes ou melhores do que os obtidos em trabalhos anteriores, dependendo do parâmetro. Os resultados obtidos são promissores como base para desenvolvimentos futuros. / [en] Ferromagnetic foreign bodies accidentally inserted in patients usually need to be surgically removed. The methods conventionally employed for locating foreign bodies are often ineffective due to the low accuracy in determining the position of the object and pose risks arising from the exposure of medical staff and patients to ionizing radiation during long-term procedures. New methods using SQUID sensors successfully located foreign bodies in an innocuous and noninvasive way, but they have the drawback of presenting high cost and low portability. This work is part of new research that seeks to bring greater portability and low cost in locating foreign bodies in the human body using GMI and GMR sensors. The main objective of this work is to evaluate and apply the use of Deep Learning in the development of a portable and manual device based on a GMR sensor, including position tracking and orientation of this device from images of known patterns obtained by a camera integrated to the device and the solution of the inverse magnetic problem from the obtained magnetic mapping. The techniques presented are capable of tracking the device with good accuracy and detecting the localization of the foreign body with similar or better results than those obtained in previous works, depending on the parameter. The results obtained are promising as a basis for future developments.

[pt] Como (1) aponta, a previsibilidade acerca da política monetária pode melhorar a eficácia da política de estabilização de um Banco Central. Nesse artigo, procuramos reduzir a incerteza a respeito de um instrumento de Forward Guidance do Banco Central norte-americano (o Federal Reserve) estimando distribuições de probabilidade completas sobre todas as associações possíveis entre seus membros e o dot plot de taxa de juros para cada reunião. Nossa contribuição para a literatura ocorre em duas frentes: primeiro, propomos um algoritmo Bayesiano geral que estima essas hipóteses de associação entre agentes e ações sempre que elas não são observadas. Além disso, elaboramos uma maneira nova e menos subjetiva para quantificar textos em dados numéricos, usando Alocação Latente Dirichlet (LDA) e modelos econométricos de seleção. Esse método apresenta algumas características desejáveis como uma correlação positiva entre o presidente do FOMC e o resto do comitê, e um ordenamento na postura de política monetária que reflete, ainda que parcialmente, visões de analistas de mercado a respeito desse espectro entre membros mais duros e mais lenientes com a taxa de juros. Nosso algoritmo de rastreamento de alvos também tem bom desempenho num ambiente simulado, no sentido em que, em média, considera como mais provável a verdadeira associação entre membros e dots. Usando dados reais de discursos individuais e dots, ele também consegue atribuir a maior probabilidade para a associação correta na única reunião em que ela é conhecida de fato. / [en] As (1) points out, monetary policy predictability can enhance a Central Bank stabilization policy efficacy. In this paper we aim to reduce uncertainty about one Federal Reserve forward guidance instrument by estimating full association probabilities distributions between members and the interest rate dot plot for each FOMC meeting. Our contribution to the literature is twofold: first, we propose a general Bayesian algorithm which estimates these association hypotheses between agents and actions whenever they are not observed. Second, we elaborate a novel and less subjective technique for quantifying text into data, using Latent Dirichlet Allocation (LDA) and shrinkage econometric tools. This method shows some desirable features such as positive correlation between the FOMC chair and the rest of the committee, and a policy stance ordering which partially reflects analysts and market participants views on this hawk-dove spectrum. Our tracking algorithm performs successfully in a simulated environment, in a sense that it on average considers the correct member-to-dot association as the most likely one. Using real data on speeches and Fed dots, it is also able to attribute the highest probability to the correct assignment hypothesis in the only meeting it is known for sure.