Orientador : Celso Pascoli Bottura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-14T09:10:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FartesFilho_ArlindoMoreira_M.pdf: 4644468 bytes, checksum: 151cdb1e29a022bb5eab4896e5f4c921 (MD5) Previous issue date: 1977 / Resumo: Neste trabalho um conjunto de formas canônicas relacionadas com o aspecto controlabilidade-o_ servabilidade e apresentado) sendo definidos alguns índices e observadas algumas características intrínsecas das formas. São propostas formas canônicas alternativas; uma visando contornar determinada dificuldade que surge em uma das formas de luenberger) outra mantendo a mesma característica quando a uma variância que existe nas formas de Bingulac) e a última que computacionalmente e origem de for mas de luenberger e de Bingulac. São comparados metodos de obter as diversas formas canônicas ressaltando a versatilidade do metodo das transformações de similaridade elementares. Finalmente) como uso desta versatilidade) é aperfeiçoado um metodo de se obter função de transferência a partir da descrição do sistema em espaço de estado / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Made available in DSpace on 2014-11-10T11:09:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-08-09Bitstream added on 2014-11-10T11:58:47Z : No. of bitstreams: 1 000787016.pdf: 4805408 bytes, checksum: 0190609cba368b0dfd9adb118969758e (MD5) / Atualmente, dada a difusão dos computadores pela sociedade, a tarefa de se reconhecer padrões visuais está sendo cada vez mais automatizada, em especial para tratar a vasta quantidade de imagens digitais existentes. Aplicações de diversas áreas como biometria, recuperação de imagens baseada em conteúdo e diagnóstico médico, se valem do processamento de imagens bem como de técnicas de extração e análise de características das mesmas a fim de identificar pessoas, objetos, ações, textos, etc. As características básicas que são utilizadas na análise de uma imagem digital são: cor, textura e forma. Neste trabalho são apresentados conceitos fundamentais sobre a análise de formas em imagens digitais, assim como métodos propostos na literatura para tal procedimento. Apresenta-se também um novo método para análise de formas planas, denominado HTS (Hough Transform Statistics), com três versões de descritores. Esses três descritores se valem de valores estatísticos extraídos do espaço de Hough para a caracterização das formas de objetos em imagens digitais. Experimentos realizados mostram que estes novos descritores são muito eficazes e eficientes quando comparados com outros propostos na literatura, apresentando desempenhos superiores em muitos casos, tanto no quesito acurácia quanto no tempo de processamento. Os descritores propostos se configuram como boas alternativas, particularmente quando se deseja reconhecer objetos pela forma em grandes bases de dados, contendo imagens com grandes dimensões ou com alta resolução, tendência verificada nos dias atuais dada a popularização e o barateamento dos sensores de captura e das mídias de armazenamento / Nowadays, given the widespread use of computers by society, the task of recognizing visual patterns are increasingly being automated, in particular to address the vast amount of digital images available. Applications of many areas such as biometrics, content-based image retrieval and medical diagnosis, make use of image analysis techniques in order to identify people, objects, actions, texts, etc. in the images. The basic features that can be extracted and analyzed from digital images are color, texture and shape. This paper presents some fundamental concepts about the shape analysis on digital images as well as some methods proposed in the literature. It also proposes a new shape analysis method called HTS (Hough Transform Statistics), with three versions of shape descriptors, which make use of statistical values extracted from the Hough space in order to characterize the shape of objects. Experiments conducted show that these new descriptors are very effective, presenting excellent performance regarding accuracy and processing time. These methods are good alternatives for the shape analysis task especially when working with large or high-resolution images, and with large databases, a tendency in our days, given the popularization and low costs of sensors and storage media

Orientador: Aparecido Nilceu Marana / Banca: Jurandy Gomes de Almeida Junior / Banca: João Paulo Papa / Resumo:Atualmente, dada a difusão dos computadores, a tarefa de se reconhecer padrões visuais está sendo cada vez mais automatizada, em especial para tratar a vasta e crescente quantidade de imagens digitais existentes. Aplicações de diversas áreas como biometria, recuperação de imagens baseada em conteúdo e diagnóstico médico, se valem do processamento de imagens, bem como de técnicas de extração e análise de características das mesmas, a fim de identificar pessoas, objetos, gestos, textos, etc. As características básicas que são utilizadas para a análise de imagens são: cor, textura e forma. Recentemente, foi proposto um novo descritor de formas denominado HTS (Hough Transform Statistics), o qual se baseia no espaço de Hough para representar e reconhecer objetos em imagens por suas formas. Os resultados obtidos pelo HTS sobre bases de imagens públicas têm mostrado que este novo descritor, além de apresentar altas taxas de acurácia, melhores do que muitos descritores tradicionais propostos na literatura, é rápido, pois tem um algoritmo de complexidade linear. O objetivo deste trabalho foi explorar as possibilidades de representação multiescala do HTS e, assim, propor novos descritores de formas. Escala é um parâmetro essencial em Visão Computacional e a teoria de espaço-escala refere-se ao espaço formado quando se observa, simultaneamente, os aspectos espaciais de uma imagem em várias escalas, sendo a escala a terceira dimensão. Os novos métodos multiescala propostos foram avaliados sobre várias bases de dados e seus desempenhos foram comparados com o desempenho do HTS e com os principais descritores de formas encontrados na literatura. Resultados experimentais mostraram que os novos descritores propostos neste trabalho são mais rápidos e em alguns casos também mais precisos / Abstract: Currently, given the widespread of computers through society, the task of recognizing visual patterns is being more and more automated, in particular to treat the large and growing amount of digital images available. Applications in many areas, such as biometrics, content-based image retrieval, and medical diagnostic, make use of image processing, as well as techniques for the extraction and analysis of their characteristics, in order to identify persons, objects, gestures, texts, etc. The basic features that are used for image analysis are: color, texture and shape. Recently, it was proposed a new shape descriptor called HTS (Hough Transform Statistics), which is based on the Hough space to represent and recognize objects in images by their shapes. The results obtained by HTS on public image databases have shown that this new shape descriptor, besides showing high accuracy levels, better than many traditional shape descriptors proposed in the literature, is fast, since it has an algorithm of linear complexity. In this dissertation we explored the possibilities of a multiscale and scale-space representation of this new shape descriptor. Scale is a key parameter in Computer Vision and the theory of scale-space refers to the space formed when observing, simultaneously, special aspects of an image at several scales, being the scale the third dimension. The multiscale HTS methods were evaluated on the same databases and their performances were compared with the main shape descriptors found in the literature and with the monoscale HTS. Experimental results showed that these new descriptors are faster and can also be more accurate in some cases / Mestre

Orientador: Aparecido Nilceu Marana / Banca: João Paulo Papa / Banca: Odemir Martinez Bruno / Resumo: Atualmente, dada a difusão dos computadores pela sociedade, a tarefa de se reconhecer padrões visuais está sendo cada vez mais automatizada, em especial para tratar a vasta quantidade de imagens digitais existentes. Aplicações de diversas áreas como biometria, recuperação de imagens baseada em conteúdo e diagnóstico médico, se valem do processamento de imagens bem como de técnicas de extração e análise de características das mesmas a fim de identificar pessoas, objetos, ações, textos, etc. As características básicas que são utilizadas na análise de uma imagem digital são: cor, textura e forma. Neste trabalho são apresentados conceitos fundamentais sobre a análise de formas em imagens digitais, assim como métodos propostos na literatura para tal procedimento. Apresenta-se também um novo método para análise de formas planas, denominado HTS (Hough Transform Statistics), com três versões de descritores. Esses três descritores se valem de valores estatísticos extraídos do espaço de Hough para a caracterização das formas de objetos em imagens digitais. Experimentos realizados mostram que estes novos descritores são muito eficazes e eficientes quando comparados com outros propostos na literatura, apresentando desempenhos superiores em muitos casos, tanto no quesito acurácia quanto no tempo de processamento. Os descritores propostos se configuram como boas alternativas, particularmente quando se deseja reconhecer objetos pela forma em grandes bases de dados, contendo imagens com grandes dimensões ou com alta resolução, tendência verificada nos dias atuais dada a popularização e o barateamento dos sensores de captura e das mídias de armazenamento / Abstract: Nowadays, given the widespread use of computers by society, the task of recognizing visual patterns are increasingly being automated, in particular to address the vast amount of digital images available. Applications of many areas such as biometrics, content-based image retrieval and medical diagnosis, make use of image analysis techniques in order to identify people, objects, actions, texts, etc. in the images. The basic features that can be extracted and analyzed from digital images are color, texture and shape. This paper presents some fundamental concepts about the shape analysis on digital images as well as some methods proposed in the literature. It also proposes a new shape analysis method called HTS (Hough Transform Statistics), with three versions of shape descriptors, which make use of statistical values extracted from the Hough space in order to characterize the shape of objects. Experiments conducted show that these new descriptors are very effective, presenting excellent performance regarding accuracy and processing time. These methods are good alternatives for the shape analysis task especially when working with large or high-resolution images, and with large databases, a tendency in our days, given the popularization and low costs of sensors and storage media / Mestre

The goal of this dissertation is characterize the stability of equilibrium solutions of Reversible Systems of second-order resonance. To this end, we provide de nitions and basic properties relevant to the Reversible systems; we obtain the normal form of the linearized system and from the Poincar e-Dulac method, we will write the Normal Form of third order of the system studies. For last, we treat the necessary and su cient conditions for the stability of the trivial solution of a reversible system at 1:1 resonance analyzing two cases: the case in which the system matrix is Diagonalizable and the case where the matrix is non-diagonalizable. / O objetivo dessa disserta c~ao e a caracteriza c~ao da estabilidade de solu c~oes de equil brio de Sistemas Revers veis com resson^ancia de segunda ordem. Para tanto, fornecemos de ni c~oes e propriedades b asicas pertinentes aos Sistemas Revers veis; obteremos a forma normal do sistema linearizado e, a partir do m etodo de Poincar e-Dulac, escreveremos a forma normal de terceira ordem do sistema em estudo. Por m, trataremos das condi c~oes necess arias e/ou su cientes a estabilidade de uma solu c~ao nula de um Sistema Revers vel com resson^ancia de segunda ordem analisando dois casos: o caso em que a matriz do sistema e diagonaliz avel e o caso em que a matriz e n~ao-diagonaliz avel