Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T13:13:19Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao Rafael Barreto.pdf: 2888932 bytes, checksum: 8342634de0d5283a7be9cd85aecf665a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:54:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao Rafael Barreto.pdf: 2888932 bytes, checksum: 8342634de0d5283a7be9cd85aecf665a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:54:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao Rafael Barreto.pdf: 2888932 bytes, checksum: 8342634de0d5283a7be9cd85aecf665a (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-02-25 / Técnicas para reconhecimento facial têm sido extensivamente pesquisadas há vários anos. Uma das principais razões para essa popularidade é o fato de que amostras da face podem ser capturadas de maneira não-intrusiva viabilizando aplicações atualmente impossíveis com outras biometrias. Os desafios envolvidos, contudo, são proporcionais à popularidade. A maior parte dos descritores faciais atualmente utilizados não possuem poder discriminatório suficiente para permitir operação em cenários não-controlados. Por essa razão, cada vez mais pesquisadores têm-se focado na melhoria da etapa de classificação desses sistemas empregando técnicas de Aprendizagem de Máquina. Uma estratégia popular é combinar diversos descritores por meio de classificadores do tipo ensemble na expectativa de que um dos descritores utilizados forneça a capacidade discriminatória necessária. Embora eficaz, essa abordagem é computacionalmente custosa. Alternativamente, Aprendizagem de Métrica pode ser empregada para encontrar um mapeamento para um novo espaço de descritores no qual a separabilidade induzida por uma função de distância específica seja aumentada. Apesar de conhecida, essa estratégia não é bem explorada no domínio de reconhecimento facial. Nesse contexto, este trabalho analisa o Estado-da-Arte da aplicação de Aprendizagem de Métrica ao problema de reconhecimento facial e propõe o algoritmo `2-Norm Metric Learning (L2ML) baseado na métrica Euclidiana e especificamente projetado para operação em modo casamento de pares. L2ML introduz um problema de otimização envolvendo uma função objetivo simples com solução de cômputo eficiente ao contrário de outros métodos similares. Os experimentos mostram que o algoritmo L2ML atinge performance no Estado-da-Arte no protocolo Image Restricted da base de dados não-controlada Labeled Faces in theWild (LFW). De fato, uma precisão média de 85,50% foi obtida nesse protocolo combinando três medidas de distância. Este resultado põe L2ML em destaque em relação a técnicas mais complexas descritas em trabalhos recentes e reafirma Aprendizagem de Métrica como uma estratégia promissora para reconhecimento facial em ambientes irrestritos.

Transformada de distância euclidiana (TDE) é a operação que converte uma imagem binária composta de pontos de objeto e de fundo em outra, chamada mapa de distâncias euclidianas, onde o valor armazenado em cada ponto corresponde à menor distância euclidiana entre este ponto e o fundo da imagem. A TDE é muito utilizada em visão computacional, análise de imagens e robótica, mas é uma transformação muito demorada, principalmente em imagens 3-D. Neste trabalho são utilizados dois tipos de computadores paralelos, (i) multiprocessadores simétricos (SMPs) e (ii) agregados de computadores, para reduzir o tempo de execução da TDE. Dois algoritmos de TDE são paralelizados. O primeiro, um algoritmo de TDE por varredura independente, é paralelizado em um SMP e em um agregado. O segundo, um algoritmo de TDE por propagação ordenada, é paralelizado no agregado. / The Euclidean distance transform is the operation that converts a binary image made of object and background pixels into another image, the Euclidean distance map, where each pixel has a value corresponding to the Euclidean distance from this pixel to the background. The Euclidean distance transform has important uses in computer vision, image analysis and robotics, but it is time-consuming, mainly when processing 3-D images. In this work two types of parallel computers are used to speed up the Euclidean distance transform, (i) symmetric multiprocessors (SMPs) and (ii) clusters of workstations. Two algorithms are parallelized. The first one, an independent line-column Euclidean distance transform algorithm, is parallelized on a SMP, and on a cluster. The second one, an ordered propagation Euclidean distance transform algorithm, is paralellized on a cluster.

Transformada de distância euclidiana (TDE) é a operação que converte uma imagem binária composta de pontos de objeto e de fundo em outra, chamada mapa de distâncias euclidianas, onde o valor armazenado em cada ponto corresponde à menor distância euclidiana entre este ponto e o fundo da imagem. A TDE é muito utilizada em visão computacional, análise de imagens e robótica, mas é uma transformação muito demorada, principalmente em imagens 3-D. Neste trabalho são utilizados dois tipos de computadores paralelos, (i) multiprocessadores simétricos (SMPs) e (ii) agregados de computadores, para reduzir o tempo de execução da TDE. Dois algoritmos de TDE são paralelizados. O primeiro, um algoritmo de TDE por varredura independente, é paralelizado em um SMP e em um agregado. O segundo, um algoritmo de TDE por propagação ordenada, é paralelizado no agregado. / The Euclidean distance transform is the operation that converts a binary image made of object and background pixels into another image, the Euclidean distance map, where each pixel has a value corresponding to the Euclidean distance from this pixel to the background. The Euclidean distance transform has important uses in computer vision, image analysis and robotics, but it is time-consuming, mainly when processing 3-D images. In this work two types of parallel computers are used to speed up the Euclidean distance transform, (i) symmetric multiprocessors (SMPs) and (ii) clusters of workstations. Two algorithms are parallelized. The first one, an independent line-column Euclidean distance transform algorithm, is parallelized on a SMP, and on a cluster. The second one, an ordered propagation Euclidean distance transform algorithm, is paralellized on a cluster.

Com a crescente necessidade de segurança, o processo de identificação pessoal é cada vez mais exigido. A extração de características faciais é um passo importante quando se lida com interpretação visual automatizada no reconhecimento de faces humanas. Dentre as características faciais, os olhos são partes importantes no processo de reconhecimento, pois determinam o início da busca por outras características relevantes. Neste trabalho é apresentado um método de localização de olhos em imagens frontais de faces humanas. Este método é subdividido em duas partes. Primeiro, são identificados os possíveis candidatos a olhos usando a Transformada de Hough para círculos; depois é aplicada a Distância Euclidiana confirmando-se a localização pro biometria facial. / Personal identification process is an exigency for security systems. Facial feature extraction is a crucial step for automated visual interpretation in human face recognition. Withim all the facial features, the eyes are significantly parts for the recognition process, therefore they set up the start for another relevant feature search. In this work, we present a method for eyes locating in digital images of frontal human faces. This method is subdivided into two parts. First, we identify the possible eyes\'s candidates by Hough Transfor for circules, them we apply the Euclidian distance and calculate the eyes\'s position by facial biometric measurement.

Com a crescente necessidade de segurança, o processo de identificação pessoal é cada vez mais exigido. A extração de características faciais é um passo importante quando se lida com interpretação visual automatizada no reconhecimento de faces humanas. Dentre as características faciais, os olhos são partes importantes no processo de reconhecimento, pois determinam o início da busca por outras características relevantes. Neste trabalho é apresentado um método de localização de olhos em imagens frontais de faces humanas. Este método é subdividido em duas partes. Primeiro, são identificados os possíveis candidatos a olhos usando a Transformada de Hough para círculos; depois é aplicada a Distância Euclidiana confirmando-se a localização pro biometria facial. / Personal identification process is an exigency for security systems. Facial feature extraction is a crucial step for automated visual interpretation in human face recognition. Withim all the facial features, the eyes are significantly parts for the recognition process, therefore they set up the start for another relevant feature search. In this work, we present a method for eyes locating in digital images of frontal human faces. This method is subdivided into two parts. First, we identify the possible eyes\'s candidates by Hough Transfor for circules, them we apply the Euclidian distance and calculate the eyes\'s position by facial biometric measurement.

Com base em exames como a videolaringoscopia, que é considerado um procedimento médico invasivo e desconfortável, diagnósticos têmsido realizados visando detectar patologias na laringe. Geralmente, esse tipo de exame é realizado somente com solicitação médica e quando alterações na fala já são marcantes, ou há sensação de dor. Nessa fase, muitas vezes a doença está em grau avançado, dificultando o seu tratamento. Com o objetivo de realizar um pré-diagnóstico computacional de tais patologias, este trabalho apresenta uma técnica não invasiva na qual são testados e comparados três classificadores: a Distância Euclidiana, a Rede Neural RBF com o kernel Gaussiano e a Rede Neural RBF com o kernel Gaussiano modificado. Testes realizados com uma base de dados de vozes normais e aquelas afetadas por diversas patologias demonstram a eficácia da técnica proposta, que pode, inclusive, ser implementada em tempo-real. / Based on examinations such as laryngoscopy, which is considered an invasive and uncomfortable procedure, diagnosis have been performed aiming at the detection of larynx pathologies. Usually, this type of test is carried out upon medical request and when the speech changes are notable or are causing pain. At this point, the disease is possibly at an advanced degree, complicating its treatment. In order to perform a computational pre-diagnosis of such conditions, this work proposes a noninvasive technique in which three classifiers are tested and compared: the Euclidean distance, the RBF Neural Network with the Gaussian kernel and RBF Neural Network with a modified Gaussian kernel. Tests carried out with a database of normal voices and those affected by various pathologies demonstrate the effectiveness of the technique that may even be implemented to work in real time.

Com base em exames como a videolaringoscopia, que é considerado um procedimento médico invasivo e desconfortável, diagnósticos têmsido realizados visando detectar patologias na laringe. Geralmente, esse tipo de exame é realizado somente com solicitação médica e quando alterações na fala já são marcantes, ou há sensação de dor. Nessa fase, muitas vezes a doença está em grau avançado, dificultando o seu tratamento. Com o objetivo de realizar um pré-diagnóstico computacional de tais patologias, este trabalho apresenta uma técnica não invasiva na qual são testados e comparados três classificadores: a Distância Euclidiana, a Rede Neural RBF com o kernel Gaussiano e a Rede Neural RBF com o kernel Gaussiano modificado. Testes realizados com uma base de dados de vozes normais e aquelas afetadas por diversas patologias demonstram a eficácia da técnica proposta, que pode, inclusive, ser implementada em tempo-real. / Based on examinations such as laryngoscopy, which is considered an invasive and uncomfortable procedure, diagnosis have been performed aiming at the detection of larynx pathologies. Usually, this type of test is carried out upon medical request and when the speech changes are notable or are causing pain. At this point, the disease is possibly at an advanced degree, complicating its treatment. In order to perform a computational pre-diagnosis of such conditions, this work proposes a noninvasive technique in which three classifiers are tested and compared: the Euclidean distance, the RBF Neural Network with the Gaussian kernel and RBF Neural Network with a modified Gaussian kernel. Tests carried out with a database of normal voices and those affected by various pathologies demonstrate the effectiveness of the technique that may even be implemented to work in real time.

Orientador: Carlile Campos Lavor / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-25T18:42:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rezende_GermanoAbudde_D.pdf: 1418033 bytes, checksum: 61d29b02274278ede5ffca797e26371a (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A geometria de distâncias é o estudo da geometria baseado no conceito de distância. Ela é útil em várias aplicações, onde os dados de entrada consistem de um conjunto incompleto de distâncias, e a saída é um conjunto de pontos no espaço euclidiano, que realiza as distâncias dadas. No Problema de Geometria de Distâncias (DGP), é dado um inteiro K > 0 e um grafo simples, não direcionado, G = (V,E,d), cujas arestas são ponderadas por uma função não negativa d. Queremos determinar se existe uma função (realização) que leva os vértices de V em coordenadas no espaço euclidiano K-dimensional, satisfazendo todas as restrições de distâncias dadas por d. Um DGPk (com K fixado) está fortemente relacionado a um outro tipo de problema, que trata dos possíveis completamentos de uma certa matriz de distâncias euclidianas. Este último pode ser visto, em um certo sentido, como o "dual do primeiro problema". Neste trabalho, exploramos essa dualidade com a finalidade de propor melhorias no método Branch-and-Prune aplicado a uma versão discreta do DGPk / Abstract: Distance Geometry is the study of geometry based on the concept of distance. It is useful in many applications where the input data consists of an incomplete set of distances, and the output is a set of points in some Euclidean space which realizes the given distances. In the Distance Geometry Problem (DGP), it is given an integer K > 0 and a simple undirected weighted graph G = (V,E,d), whose edges are weighted by a non-negative function d. We want to determine if there is a (realization) function that associates the vertices of V with coordinates of the K-dimensional Euclidean space satisfying all distance constraints given by d. A DGPk (with K fixed) is closely related to another type of problem, which treats the possible completions of a certain Euclidean distance matrix. In some sense, this is the "dual" of the first problem. We explore this duality in order to improve the Branch-and-Prune method applied to a discrete version of the DGPk / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Imagens acústicas permitem a inspeção e análise de tecidos biológicos e outros materiais de forma não destrutiva, o que é desejado tanto para aprimorar e aumentar o conhecimento sobre o objeto analisado, quanto para diagnosticar ou assegurar a qualidade do mesmo. Este trabalho foi motivado pela falta de recursos quantitativos para análise e diagnósticos via imagens de ultrassom, normalmente baseados em métodos qualitativos, ou seja, experiência e bom senso dos inspetores, além da falta de sistemas de imageamento que permitam a aquisição do sinal puro de RF. Possuir métodos quantitativos de análise é essencial para o desenvolvimento de novos materiais piezelétricos, modelos biomédicos de tecidos e métodos de diagnóstico. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema eletro-mecânico de varredura sincronizado com o sistema de aquisição de sinais de ultrassom e formação de imagem por diferentes métodos de interpolação que permitiu o desenvolvimento de um algoritmo de segmentação de imagens baseado em watershed para separação e contagem de formas em modelos phantom de tecidos moles. Percebeu-se que o uso de um filtro estatístico de Wiener, mesmo sem grandes vantagens para análise qualitativa, possui resultado positivo como pré-processamento para segmentação automática. / Acoustic imaging allows the inspection and analysis of biological tissue and others materials in a non-destructive way, what is desired to improve the knowledge and to insure the quality about the analyzed object. This work was motivated by the lack of quantitative methods of analysis, usually based on qualitative diagnoses from experienced inspectors, what can vary, as well the lack of imaging systems where the pure RF signal of ultrasound could be acquired. Quantitative methods of analysis are highly desired when developing new piezoelectric materiais, biomedic phantom models and new diagnoses methods. It was developed in this work: an electrical-mechanic scanning system synchronized with the ultrasound acquisition device and image formation by different methods that allowed the development of an algorithm to prepare and to segment these images and different soft tissue phantom models. It was noticed that a statistic Wiener filter, even with no advantages for qualitative analysis of an image, improved the automatic segmentation of it.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:36:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_Diss_Jonas_Francisco_Egewarth.pdf: 723125 bytes, checksum: 682d564ae8329cf87ce6675a399a243d (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The present study was conducted to evaluate the genetic diversity through quantitative and qualitative morphological characteristics in cassava cultivars used by farmers in western region of Paraná State. For both 24 cassava genotypes were collected, and they are subjected to experimental testing conducted in the municipality of Marechal Candido Rondon in the agricultural year 2012/2013. The field trial was implemented following the randomized complete block design with three replications in area situated 24 33 ' south latitude and 54 31' west longitude, and altitude of 420 m. The genetic diversity was performed with the qualitative characters (21 descriptors) and then quantitative (9 descriptors). After tabulating the data was performed obtaining the Euclidean distance matrix for the qualitative and quantitative characteristics for the Mahalanobis and then made up the clustering structure by Tocher methods, UPGMA and nearest neighbor for each array away, with the data quality characteristics also employed the method of Tocher optimization. For qualitative characteristics was found that genotypes Fécula Branca, Cascuda 6, Baianinha 2 and 3 were different from other genotypes of their varieties, existing variability among these varieties or specimens, these examples do not correspond to their respective manifolds. Genotypes Vermelha Uma Rama 1 and 2 were split in all methods, demonstrating that they have inter-variability, evaluated for quality characteristics, not being from the same genetic material. With the data of quantitative traits was found that the genotype of Fécula Branca 3 was different from the other genotypes of the same nomenclature. The other genotypes fécula branca presented in the same group, along with the genotypes of husky. Genotypes Vermelha Uma Rama 1 and 2 were split in all methods, demonstrating that they possess variability among themselves, the set of traits. The Baianinha 1 genotype was different from Baianinha genotypes 2 and 3, showing the existence of variation between them for traits / O presente trabalho foi conduzido para avaliar a diversidade genética através de características morfológicas quantitativas e qualitativas em cultivares de mandioca utilizadas por agricultores da região Oeste do Estado do Paraná. Para tanto foram coletados 24 genótipos de mandioca, sendo os mesmos submetidos a um ensaio experimental conduzido no município de Marechal Cândido Rondon, no ano agrícola 2012/2013. O ensaio de campo foi implantado seguindo o delineamento de blocos ao acaso com três repetições em área situada a 24o 33 de latitude Sul e 54o 31 de longitude Oeste, tendo altitude média de 420 m. A avaliação da diversidade genética foi realizada com os caracteres qualitativos (21 descritores) e depois com os quantitativos (9 descritores). Após a tabulação dos dados realizou-se a obtenção da matriz de distância euclidiana para as características qualitativas e de Mahalanobis para os quantitativos e, em seguida, realizou-se o agrupamento dos genótipos pelos métodos de Tocher, UPGMA e Vizinho mais próximo para cada matriz de distância, com os dados das características qualitativas também empregou-se o método de Otimização de Tocher. Pelas características qualitativas se verificou que os genótipos de Fécula Branca 6, Cascuda 3 e Baianinha 2 foram diferentes dos demais genótipos de suas variedades, existindo variabilidade dentre os exemplares destas variedades ou ainda, estes não correspondem a exemplares de suas respectivas variedades. Os genótipos Vermelha Uma Rama 1 e 2 foram agrupados separadamente em todos os métodos, evidenciando que os mesmos possuem variabilidade entre si, para as características qualitativas avaliadas, não sendo pertencentes ao mesmo material genético. Com os dados das características quantitativas se verificou que o genótipo de Fécula Branca 3, foi diferente dos demais genótipos de mesma nomenclatura. Os demais genótipos de fécula branca se apresentaram no mesmo grupo, juntamente aos genótipos de cascuda. Os genótipos Vermelha Uma Rama 1 e 2 foram agrupados separadamente em todos os métodos, evidenciando que os mesmos possuem variabilidade entre si, para o conjunto de características avaliadas. O genótipo Baianinha 1 foi diferente dos genótipos Baianinha 2 e 3, evidenciando a existência de variação entre os mesmos para as características avaliadas