This thesis deals with the design of trading strategies suitable for trading the currency markets. Design is carried out by means of artificial intelligence, the proposed strategies are then optimized and evaluated using previously unknown data. The partial objective is to implant this process in an existing company with the aim to broaden its capital. The consequences arising from this trading approach to the development of the company’s capital are subsequently studied from several perspectives – a schedule is outlined for the introduction into the company that has been chosen earlier, then the expected costs and revenues are compared in the scope of medium-term and in the last part the above procedure is analyzed so its risks can be pointed out and therefore procedures for their restrictions can be proposed as well.

The growth of Web technologies has benefited researchers and the academic community by supporting the access of electronic publications as soon as they have been finished and published. In this context, Digital Libraries emerges as complex information systems which are essential for disseminating and preserving data, information and knowledge. However, due to the high amount of content available on the Web, specially in Digital Libraries, users face many correlated options, what result in the phenomenon known as information overload. Aiming to decrease or even eliminate these diffculties, recommender systems for Digital Libraries have been proposed and developed. This work presents a personalized recommender system which presents alternative ways to achieve better query results. For this, the main existing approaches of automatic recommendation have been studied in order to identify extension points and points to be improved. The proposed recommender system follows a hybrid approach which combines filtering techniques, content-based recommendation and collaborative recommendation. A hybrid recommendation engine has been proposed, which uses standard technologies for content description (Dublin Core), for communication with Digital Libraries (OAI-PMH Protocol ), as well as the user profile extracted from the curriculum vitae Lattes. The proposed solution has been evaluated in the context of the CiteSeer database, which contains papers and articles in the Dublin Core format. The preliminary results has showed an improvement in the quality of recommendation, thus presenting a better precision and coverage, when compared with existing approaches based either on content-based recommendation or on collaborative recommendation / O crescimento acelerado das tecnologias Web tem beneficiado pesquisadores e acadêmicos, pois as publicações de pesquisa podem ser acessadas eletronicamente tão logo elas tenham sido finalizadas e publicadas. Nesse contexto, surgem as Bibliotecas Digitais como um sistema de informação complexo que possui uma série de atividades que integram coleções, serviços e pessoas em suporte ao completo ciclo de criação, disseminação, acesso e preservação de dados, informação e conhecimento. No entanto, devido a enorme quantidade de conteúdo presente na Web, em particular nas Bibliotecas Digitais, usuários acabam se deparando com uma diversidade muito grande de opções, o que leva ao fenômeno conhecido como sobrecarga de informação. Com o objetivo de contribuir para amenizar ou até mesmo eliminar essas dificuldades, sistemas de recomendação para Bibliotecas Digitais têm sido propostos e desenvolvidos. Este trabalho segue essa direção, investigando soluções alternativas para alcançar mais qualidade nas indicações geradas por um sistema de recomendação na sua tarefa de ajudar os seus usuários. Para isso estudou-se as abordagens tratadas na literatura especializada sobre tais sistemas, propondo-se em seguida, um sistema de recomendação personalizada de artigos científicos para Bibliotecas Digitais. Tal sistema seguiu uma abordagem híbrida, procurando tirar proveito das características interessantes identificadas nas técnicas de filtragem e recomendação baseadas em conteúdo e colaborativa. Nesse sentido desenvolveu-se um engenho de recomendação híbrido que se utiliza de tecnologias padrão para a descrição de conteúdo (Padrão Dublin Core), comunicação com Bibliotecas Digitais (Protocolo OAI-PMH) e perfil do pesquisador (Currículo Lattes). Finalmente, avaliou-se o sistema proposto sobre uma base de dados do CiteSeer contendo artigos no formato Dublin Core, tendo os resultados preliminares mostrado-se satisfatórios melhorando a precisão na recomendação e a cobertura quando comparado com sistemas que implementam abordagens baseada em conteúdo e colaborativa isoladamente

The methods of protein-ligand docking are computational methods usedto predict the mode of binding of molecules into drug candidates for its receptor. The docking allows tests of hundreds of compounds in ashort space of time, assisting in the discovery of new drug candidates. The great complexity that involves the binding of protein-ligand complex, makes the problem of docking computationally difficult to be solved. In this work, we used the Genetic Algorithms which is a technique of optimization based on the theory of biological evolution of Darwin. The proposed algorithm was implemented and tested initially by Camila S. de Magalhães in her doctoral thesis, with the Group of Molecular Modeling of Biological Systems at LNCC, with a range of 5 ligands of HIV-1 protease. It was built a new set used for test with 49 structures with several physico-chemical properties, distributed in 22 different families of protein, allowing for a broader test of the algorithm It was conducted a detailed study of the dependence of the genetic algorithm in relation to the distribution of its initial population and it was also investigated ways more efficient and robust to generate the same. Among these, the proposal to distribute the initial population based on the coordinates of individuals of lower energy in the population (proposal 5), it is very promising. This distribution has allowed the algorithm to obtain good results, finding solutions of lower energy in the population very close to experimental structure optimized, without having specific information about the experimental structure. This fact is very important, because the algorithm makes it more realistic in view that in the rational design of drugs, it has not the trial structure. / Os métodos de docking proteína-ligante, são métodos computacionais usados para predizer o modo de ligação de moléculas candidatas a fármaco em seu receptor. O docking permite o teste de centenas de compostos em um curto espaço de tempo, auxiliando na descoberta de novos candidatos a fármacos. A grande complexidade que envolve a ligação do complexo ligante-proteína, torna o problema de docking difícil de ser resolvido computacionalmente. Neste trabalho, são usados os Algoritmos Genéticos, que são uma técnica de otimização baseada na teoria da evolução biológica de Darwin. O algoritmo proposto foi implementado e testado inicialmente por Camila S. de Magalhães em sua tese de doutorado, junto ao Grupo de Modelagem Molecular de Sistemas Biológicos do LNCC, com um conjunto de 5 ligantes de HIV-1 protease. Foi construido um novo conjunto utilizado para teste, agora com 49 estruturas com propriedades físico-químicas diversas, distribuidos em 22 famílias distintas de proteínas, permitindo um teste mais amplo do algoritmo. Foi realizado um estudo aprofundado sobre a dependência do Algoritmo Genético em relação à distribuição da sua população inicial e investigou-se formas mais eficientes e robustas de gerar a mesma. Dentre estas, a proposta de distribuir a população inicial baseada nas coordenadas dos indivíduos de menor energia na população (proposta 5), é muito promissora. Esta distribuição permitiu o algoritmo obter bons resultados, encontrando soluções de menor energia na população muito próximas a estrutura experimental otimizada, sem possuir informações específicas sobre a estrutura experimental. Este fato é muito importante, pois torna o algoritmo mais realista, tendo em vista que no desenho racional de fármacos real não se dispoe da estrutura experimental.

Orientador: Antonio de Goes / Banca: Margarete Camargo / Banca: Gener Tadeu Pereira / Banca: Renato Beozzo Bassanezi / Banca: Edson Luiz Furtado / Resumo: Para o estudo da viabilidade do emprego de metodologias de sistema de informação geográfica, geoestatística e redes neurais foram desenvolvidos dois ensaios. O primeiro visou a modelagem da evolução espaço-temporal da incidência do Huanglongbing ao longo dos anos de 2004, 2007 e 2008 em cinco grupos de idade (0 a 2 anos, 3 a 5 anos, 6 a 10 anos, mais de 10 anos, todas as idades), por meio da técnica geoestatística da krigagem e da técnica de inteligência artificial de rede neurais do tipo perceptron de múltiplas camadas com topologia 3x10x10x1, treinada pelo algoritmo da propagação elástica do erro. Neste ensaio foi ainda realizada a análise do modelo do semivariograma, cálculo da média zonal dos talhões dentro de cada faixa de idade e mesorregião do estado de São Paulo, e finalmente, foi previsto o padrão espacial da incidência da doença para o ano de 2009 pelas redes neurais. O segundo ensaio consistiu em se verificar o efeito do alinhamento de plantio na severidade da mancha preta dos citros e sua implicação na qualidade do suco e produção. Neste ensaio foram selecionados talhões distribuídos ao longo do cinturão citrícola paulista com diferentes alinhamentos de plantio, onde foram analisadas as variáveis supracitadas nas linhas de plantio e nas faces expostas da planta. / Abstract: For viability study of using geographic information systems, geostatistics and neural networks two experiments were carried out. The first one was focused on modeling the spatial-temporal progress of Huanglongbing incidence in 2004, 2007 and 2008 on five age groups (0 - 2 years old, 3 - 5 years old, 6 - 7 years old, more than 10 years old and all ages) using the geostatistical technique of kriguing and the artificial intelligence technique of neural networks of multi-layer perceptron type with 3x10x10x1 topology, trained by resilient error propagation. Complementing the study the analysis of semivariogram model, zonal mean calculation of blocks on each age group were realized inside the mesoregions of São Paulo state and finally the disease incidence spatial pattern for 2009 was forecasted by the neural networks. The objective of the second experiment was verifying effect of planting alignment on citrus black spot severity and its implication on juice quality and production. On this experiment was selected blocks distributed among the São Paulo state citrus belt with different planting alignments, where was analyzed those variables on the lines and exposed faces. / Doutor

The clue of learning to recognize objects using neural network lies in imitation of animal neural network's behavior. In spite the details of how brain works is not known yet, the teams consisting of scientists from various medical or technical professions are trying to search for them. Thanks to giants like Geoffrey Hinton science made a big progress in this domain. The convolutional networks which are based on animal model of optical system can be advantageously used for image segmentation and therefore they ware chosen for segmentation of tumor and edema from images of magnetic resonance. The models of artificial neural networks used in this work had achieved the 41\% of success in edema segmentation and 79\% in segmentation of tumor from brain issue.

As pesquisas sobre comportamento animal possuem como objetivo identificar e quantificar sinais de sofrimento a fim de eliminar os problemas obedecendo às normas de bem-estar. As alterações destes comportamentos mostram as necessidades ambientais para sua sobrevivência. Em certos casos, apenas as mudanças comportamentais podem evidenciar uma situação de estresse. Quando há mudanças na temperatura do ambiente, os animais apresentam várias respostas para manter a temperatura do corpo, começando com a conservação máxima de energia como a inatividade. Duas das mais efetivas características do comportamento termorregulatório incluem seleção de ambiente e ajuste de postura. Técnicas de processamento e análise de imagens podem vir a colaborar com a busca de informações contidas em imagens de animais confinados. Métodos invasivos de quantificação de comportamento mostram que há interferência do experimentador nas reações dos animais, comprometendo os resultados da pesquisa. Este trabalho visou obter, através da Visão Computacional, informações quanto à distribuição espacial de aves poedeiras frente a situações de conforto e estresse térmicos. Foram analisadas seqüências de imagens em ambiente MATLAB 7.0 ® de dois grupos de 5 aves (Hy-line W36) com 21 semanas de idade em condições de conforto térmico (T= 26°C ± 2°C e UR= 60% ± 2%) e 5 aves em condições de estresse térmico (T= 35°C ± 2°C e UR= 70% ± 2%) controladas em câmara climática. As aves foram demarcadas com tintas não tóxicas na região dorsal. Através de técnicas de clusterização de cores e localização do centro geométrico das aves, foi possível analisar a freqüência destas nas regiões de ninho, comedouro, bebedouro, área livre e \"bebedouro + comedouro\", e através do uso de redes Neurais Artificiais, foi possível obter padrões de formas do corpo das aves e relacioná-los a alguns comportamentos. A distribuição espacial é um forte indício das necessidades do animal em diferentes condições evidenciando que a freqüência em algumas regiões pode ser um indicativo de desconforto. A técnica de processamento e análise de imagens mostra-se como um método confiável e livre de subjetividade ou influência da fadiga humana no auxilio da classificação da dinâmica dos animais confinados. Trata-se de uma forma eficiente de analisar imagens de forma rápida para se ter conhecimento da dinâmica dos animais confinados ao longo do tempo. A necessidade do animal é demonstrada através de freqüências em determinadas regiões de interesse para seu bem-estar. / The animal behavior researches have as objective identify and quantify suffering signals in order to eliminate the problems obeying the welfare norms. The alterations of these behaviors show the ambient necessities for the animals\' survivals. In certain cases, only the abnormal behaviors can evidence a situation of stress. When the environment temperature changes, the animals present some answers to keep the body\'s temperature constant, starting with the maximum conservation of energy as the inactivity. Two of the most effective characteristics of the thermoregulatory behavior includes environment selection and position adjustment. Image processing and analysis techniques can collaborate with the research of information contained in images of confined animals. Invasive methods of quantification of the behavior show that there is interference of the experimenter on the animal reactions compromising the research results. This work aimed to know, through the Computer Vision, information about the laying hens\' spatial distribution at the thermal comfort and stress situations. Image sequences of two groups of 5 birds (hy-line W36) aging 21 weeks in conditions of thermal comfort (T= 26°C ± 2°C and UR= 60% ± 2%) and 5 birds in conditions had been analyzed of stress thermal (T= 35°C ± 2°C and UR= 70% ± 2%) and controlled in climatic chamber. The birds had been demarcated with not toxic inks in the dorsal region. Through colors clusters techniques in MATLAB 7.0 ® and the localization of the geometric center of the birds, it was possible to analyze the frequency of these birds in the nest regions, feed through, water through, free area and \"water through + feed through\", and through of Artificial Neural Network was possible to have standards shapes of bodies birds and to refers to some behaviors. The spatial distribution is an important indicative fort of the animal necessities in different conditions evidencing that the frequency in some regions can be a discomfort indicative. The processing technique and analysis of the images reveals as a trustworthy method and free of subjectivity or of the fatigue human`s influence in support of the dynamics classification of the confined animals. It is about one of the efficient form to analyze the images to have a better understanding of the dynamics of the confined animals` dynamics throughout time. The necessity of the animal is demonstrated through frequencies in determined regions of interest for its welfare condition.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 thesis.pdf: 1380737 bytes, checksum: b13fc1ab9cd11eb3900d2a9edd2a9131 (MD5) Previous issue date: 2008-06-05 / Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior / The methods of protein-ligand docking are computational methods usedto predict the mode of binding of molecules into drug candidates for its receptor. The docking allows tests of hundreds of compounds in ashort space of time, assisting in the discovery of new drug candidates. The great complexity that involves the binding of protein-ligand complex, makes the problem of docking computationally difficult to be solved. In this work, we used the Genetic Algorithms which is a technique of optimization based on the theory of biological evolution of Darwin. The proposed algorithm was implemented and tested initially by Camila S. de Magalhães in her doctoral thesis, with the Group of Molecular Modeling of Biological Systems at LNCC, with a range of 5 ligands of HIV-1 protease. It was built a new set used for test with 49 structures with several physico-chemical properties, distributed in 22 different families of protein, allowing for a broader test of the algorithm It was conducted a detailed study of the dependence of the genetic algorithm in relation to the distribution of its initial population and it was also investigated ways more efficient and robust to generate the same. Among these, the proposal to distribute the initial population based on the coordinates of individuals of lower energy in the population (proposal 5), it is very promising. This distribution has allowed the algorithm to obtain good results, finding solutions of lower energy in the population very close to experimental structure optimized, without having specific information about the experimental structure. This fact is very important, because the algorithm makes it more realistic in view that in the rational design of drugs, it has not the trial structure. / Os métodos de docking proteína-ligante, são métodos computacionais usados para predizer o modo de ligação de moléculas candidatas a fármaco em seu receptor. O docking permite o teste de centenas de compostos em um curto espaço de tempo, auxiliando na descoberta de novos candidatos a fármacos. A grande complexidade que envolve a ligação do complexo ligante-proteína, torna o problema de docking difícil de ser resolvido computacionalmente. Neste trabalho, são usados os Algoritmos Genéticos, que são uma técnica de otimização baseada na teoria da evolução biológica de Darwin. O algoritmo proposto foi implementado e testado inicialmente por Camila S. de Magalhães em sua tese de doutorado, junto ao Grupo de Modelagem Molecular de Sistemas Biológicos do LNCC, com um conjunto de 5 ligantes de HIV-1 protease. Foi construido um novo conjunto utilizado para teste, agora com 49 estruturas com propriedades físico-químicas diversas, distribuidos em 22 famílias distintas de proteínas, permitindo um teste mais amplo do algoritmo. Foi realizado um estudo aprofundado sobre a dependência do Algoritmo Genético em relação à distribuição da sua população inicial e investigou-se formas mais eficientes e robustas de gerar a mesma. Dentre estas, a proposta de distribuir a população inicial baseada nas coordenadas dos indivíduos de menor energia na população (proposta 5), é muito promissora. Esta distribuição permitiu o algoritmo obter bons resultados, encontrando soluções de menor energia na população muito próximas a estrutura experimental otimizada, sem possuir informações específicas sobre a estrutura experimental. Este fato é muito importante, pois torna o algoritmo mais realista, tendo em vista que no desenho racional de fármacos real não se dispoe da estrutura experimental.

Este trabalho apresenta três sistemas de controle distintos para a atuação em sistemas de tração elétrica traseira em veículos de passeio convencionais convertidos em VEHs (Veículos Elétricos Híbridos) 4x4, enfocando o desenvolvimento de um sistema diferencial eletrônico (SDE). As principais arquiteturas de veículos híbridos são apresentadas. O SDE, que atua em tempo de execução nas velocidades angulares dos pneumáticos traseiros em manobras variadas, depende dos sinais de esterçamento e aceleração impostos pelo condutor, considerando as modelagens cinemática e dinâmica do veiculo no cálculo dos valores de referência para o controlador. Controladores PID modificado, neurofuzzy baseado em inteligência artificial e um H-Infinito ótimo são projetados e detalhados. Uma nova arquitetura para o SDE é proposta e apresentada, visando a utilização de sistemas de controle robustos no problema do SDE, traçando-se um paralelo entre o seu desempenho e das arquiteturas convencionais quando o controlador H-Infinito ótimo assume o controle do SDE. O projeto e o desenvolvimento de um mini-VEH, a plataforma HELVIS (Hybrid ELectric Vehicle In low Scale), são apresentados. A implementação de um simulador veicular denominado HELVIS-SIM, inspirado na plataforma HELVIS, é também apresentada. O SDE, que compreende a arquitetura proposta e os controladores, são embarcados e também implementados no HELVIS-SIM. Resultados simulados obtidos no HELVIS-SIM são analisados. Testes experimentais do SDE na plataforma HELVIS são apresentados, considerando apenas testes de bancada sem o contato dos pneumáticos com o solo. / This work presents the development of three distinct control systems to rear electric traction control on conventional touring vehicles converted on 4WD (four-wheel drive) hybrid electric vehicles (HEVs), focusing on the design of a EDS (Electronic Differential System). Main HEV architectures are presented. The EDS controls the rear wheels angular speeds as the driver inputs steering and acceleration commands, considering both dynamic and kinematic models of the vehicle and so the actuators on the calculus of the desired rear angular speeds. One modied PID controller, one AI (Articial Intelligence) based controller and one robust optimal H \'infinite\' controller are designed and outlined. A new EDS architecture is proposed and presented, aimming the use of robust controllers to the EDS problem, comparing the use of the H \'infinite\' optimal controller to conventional EDS architectures. The design of a mini-HEV, the HELVIS (Hybrid ELectric Vehicle In low Scale) platform is also presented. The implementation of a parametric vehicular simulator, the HELVIS-SIM, is discussed. The EDS, which represents the controllers and the proposed architecture, is evaluated on the HELVIS platform and on the HELVIS-SIM. Simulated results are rst run in the HELVIS-SIM. Experimental results of the EDS tests are presented exclusively considering the evaluation on a bench test, without any contact of the platform with the pavement.

Recentemente, várias tarefas tem sido delegadas a sistemas computacionais, principalmente quando sistemas computacionais são mais confiáveis ou quando as tarefas não são adequadas para seres humanos. O uso de extração de preferências ajuda a realizar a delegação, permitindo que mesmo pessoas leigas possam programar facilmente um sistema computacional com suas preferências. As preferências de uma pessoa são obtidas por meio de respostas para questões específicas, que são formuladas pelo próprio sistema computacional. A pessoa age como um usuário do sistema computacional, enquanto este é visto como um agente que age no lugar da pessoa. A estrutura e contexto das questões são apontadas como fonte de variações das respostas do usuário, e tais variações podem impossibilitar a factibilidade da extração de preferências. Uma forma de evitar tais variações é questionar um usuário sobre a sua preferência entre dois comportamentos observados por ele. A questão de avaliar relativamente comportamentos observados é mais simples e transparente ao usuário, diminuindo as possíveis variações, mas pode não ser fácil para o agente interpretar tais avaliações. Se existem divergências entre as percepções do agente e do usuário, o agente pode ficar impossibilitado de aprender as preferências do usuário. As avaliações são geradas com base nas percepções do usuário, mas tudo que um agente pode fazer é relacionar tais avaliações às suas próprias percepções. Um outro problema é que questões, que são expostas ao usuário por meio de comportamentos demonstrados, são agora restritas pela dinâmica do ambiente e um comportamento não pode ser escolhido arbitrariamente. O comportamento deve ser factível e uma política de ação deve ser executada no ambiente para que um comportamento seja demonstrado. Enquanto o primeiro problema influencia a inferência de como o usuário avalia comportamentos, o segundo problema influencia quão rápido e acurado o processo de aprendizado pode ser feito. Esta tese propõe o problema de Extração de Preferências com base em Comportamentos Observados utilizando o arcabouço de Processos Markovianos de Decisão, desenvolvendo propriedades teóricas em tal arcabouço que viabilizam computacionalmente tal problema. O problema de diferentes percepções é analisado e soluções restritas são desenvolvidas. O problema de demonstração de comportamentos é analisado utilizando formulação de questões com base em políticas estacionárias e replanejamento de políticas, sendo implementados algoritmos com ambas soluções para resolver a extração de preferências em um cenário sob condições restritas. / Recently, computer systems have been delegated to accomplish a variety of tasks, when the computer system can be more reliable or when the task is not suitable or not recommended for a human being. The use of preference elicitation in computational systems helps to improve such delegation, enabling lay people to program easily a computer system with their own preference. The preference of a person is elicited through his answers to specific questions, that the computer system formulates by itself. The person acts as an user of the computer system, whereas the computer system can be seen as an agent that acts in place of the person. The structure and context of the questions have been pointed as sources of variance regarding the users answers, and such variance can jeopardize the feasibility of preference elicitation. An attempt to avoid such variance is asking an user to choose between two behaviours that were observed by himself. Evaluating relatively observed behaviours turn questions more transparent and simpler for the user, decreasing the variance effect, but it might not be easier interpreting such evaluations. If divergences between agents and users perceptions occur, the agent may not be able to learn the users preference. Evaluations are generated regarding users perception, but all an agent can do is to relate such evaluation to his own perception. Another issue is that questions, which are exposed to the user through behaviours, are now constrained by the environment dynamics and a behaviour cannot be chosen arbitrarily, but the behaviour must be feasible and a policy must be executed in order to achieve a behaviour. Whereas the first issue influences the inference regarding users evaluation, the second problem influences how fast and accurate the learning process can be made. This thesis proposes the problem of Preference Elicitation under Evaluations over Observed Behaviours using the Markov Decision Process framework and theoretic properties in such framework are developed in order to turn such problem computationally feasible. The problem o different perceptions is analysed and constraint solutions are developed. The problem of demonstrating a behaviour is considered under the formulation of question based on stationary policies and non-stationary policies. Both type of questions was implemented and tested to solve the preference elicitation in a scenario with constraint conditions.

As pesquisas sobre comportamento animal possuem como objetivo identificar e quantificar sinais de sofrimento a fim de eliminar os problemas obedecendo às normas de bem-estar. As alterações destes comportamentos mostram as necessidades ambientais para sua sobrevivência. Em certos casos, apenas as mudanças comportamentais podem evidenciar uma situação de estresse. Quando há mudanças na temperatura do ambiente, os animais apresentam várias respostas para manter a temperatura do corpo, começando com a conservação máxima de energia como a inatividade. Duas das mais efetivas características do comportamento termorregulatório incluem seleção de ambiente e ajuste de postura. Técnicas de processamento e análise de imagens podem vir a colaborar com a busca de informações contidas em imagens de animais confinados. Métodos invasivos de quantificação de comportamento mostram que há interferência do experimentador nas reações dos animais, comprometendo os resultados da pesquisa. Este trabalho visou obter, através da Visão Computacional, informações quanto à distribuição espacial de aves poedeiras frente a situações de conforto e estresse térmicos. Foram analisadas seqüências de imagens em ambiente MATLAB 7.0 ® de dois grupos de 5 aves (Hy-line W36) com 21 semanas de idade em condições de conforto térmico (T= 26°C ± 2°C e UR= 60% ± 2%) e 5 aves em condições de estresse térmico (T= 35°C ± 2°C e UR= 70% ± 2%) controladas em câmara climática. As aves foram demarcadas com tintas não tóxicas na região dorsal. Através de técnicas de clusterização de cores e localização do centro geométrico das aves, foi possível analisar a freqüência destas nas regiões de ninho, comedouro, bebedouro, área livre e \"bebedouro + comedouro\", e através do uso de redes Neurais Artificiais, foi possível obter padrões de formas do corpo das aves e relacioná-los a alguns comportamentos. A distribuição espacial é um forte indício das necessidades do animal em diferentes condições evidenciando que a freqüência em algumas regiões pode ser um indicativo de desconforto. A técnica de processamento e análise de imagens mostra-se como um método confiável e livre de subjetividade ou influência da fadiga humana no auxilio da classificação da dinâmica dos animais confinados. Trata-se de uma forma eficiente de analisar imagens de forma rápida para se ter conhecimento da dinâmica dos animais confinados ao longo do tempo. A necessidade do animal é demonstrada através de freqüências em determinadas regiões de interesse para seu bem-estar. / The animal behavior researches have as objective identify and quantify suffering signals in order to eliminate the problems obeying the welfare norms. The alterations of these behaviors show the ambient necessities for the animals\' survivals. In certain cases, only the abnormal behaviors can evidence a situation of stress. When the environment temperature changes, the animals present some answers to keep the body\'s temperature constant, starting with the maximum conservation of energy as the inactivity. Two of the most effective characteristics of the thermoregulatory behavior includes environment selection and position adjustment. Image processing and analysis techniques can collaborate with the research of information contained in images of confined animals. Invasive methods of quantification of the behavior show that there is interference of the experimenter on the animal reactions compromising the research results. This work aimed to know, through the Computer Vision, information about the laying hens\' spatial distribution at the thermal comfort and stress situations. Image sequences of two groups of 5 birds (hy-line W36) aging 21 weeks in conditions of thermal comfort (T= 26°C ± 2°C and UR= 60% ± 2%) and 5 birds in conditions had been analyzed of stress thermal (T= 35°C ± 2°C and UR= 70% ± 2%) and controlled in climatic chamber. The birds had been demarcated with not toxic inks in the dorsal region. Through colors clusters techniques in MATLAB 7.0 ® and the localization of the geometric center of the birds, it was possible to analyze the frequency of these birds in the nest regions, feed through, water through, free area and \"water through + feed through\", and through of Artificial Neural Network was possible to have standards shapes of bodies birds and to refers to some behaviors. The spatial distribution is an important indicative fort of the animal necessities in different conditions evidencing that the frequency in some regions can be a discomfort indicative. The processing technique and analysis of the images reveals as a trustworthy method and free of subjectivity or of the fatigue human`s influence in support of the dynamics classification of the confined animals. It is about one of the efficient form to analyze the images to have a better understanding of the dynamics of the confined animals` dynamics throughout time. The necessity of the animal is demonstrated through frequencies in determined regions of interest for its welfare condition.