Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2239_1.pdf: 10396822 bytes, checksum: dccadd3953f0ad40fde3170750e97c82 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / A atual sociedade demanda métodos cada vez mais eficazes para proteger o acesso a instalações, a bens e a informações. Este controle, que pode ser entendido como um problema de identificação, é tradicionalmente realizado através do uso de nomes ou códigos de usuário, senhas, chaves e cartões. Entretanto, cartões e chaves podem ser perdidos, roubados ou copiados e nomes de usuário e senhas podem ser esquecidos, compartilhados ou até adivinhados. Métodos biométricos utilizam características físicas ou comportamentais possuídas pelos indivíduos para realizar a identificação. O uso de informações biométricas tem recebido grande atenção devido ao fato de que tais características não podem ser (ou dificilmente são) esquecidas, compartilhadas ou modificadas, sem assumir certo risco. Entre os diversos métodos biométricos, os sistemas de identificação baseados no reconhecimento da íris humana são frequentemente citados como uma das biometrias mais precisas. A presente dissertação descreve um sistema de reconhecimento de íris, baseado no modelo proposto por Libor Masek, composto pelas etapas de segmentação, normalização, extração de características (e codificação) e comparação. Modificações, em relação ao modelo original, foram propostas para as etapas de segmentação e extração de características. O uso de filtros log-Gabor 2D é investigado e os resultados alcançados são comparados com os obtidos pelo método sugerido por Masek. Um novo esquema para a etapa de segmentação também é apresentado. O método proposto combina técnicas de contorno ativo (AC) ao algoritmo Pulling-Pushing (PP desenvolvido por Zhaofeng He), dando origem ao modelo PP AC. Os resultados obtidos neste trabalho corroboram a idéia de que o reconhecimento de indivíduos através da íris possui ótima precisão, constituindo uma excelente escolha para a construção de sistemas de identificação

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Um mosaico é o conjunto de fotos de uma determinada área, recortadas e montadas técnica e artísticamente, de forma a dar a impressão de que todo o conjunto é uma única fotografia. No caso de fotografias aéreas, sua utilização soluciona o problema da necessidade de se retratar uma área de interesse mais extensa do que o campo de cobertura das lentes da câmera utilizada. O foco deste trabalho é a criação automática de mosaicos buscando encontrar a posição real de um conjunto de imagens imagens adquiridas em baixa altitude, de baixa escala, em relação à um Mapa de Base, de escala maior, realizando, assim, uma correlação entre imagens de escalas diferentes. Este problema é abordado por técnicas de análise multi-escala, mais precisamente, pela utilização de filtros de Gabor. A metodologia desenvolvida utiliza um banco de filtros de Gabor aplicado sobre uma imagem de referência de modo que, a partir da aplicação destes filtros sobre a mesma, seja possível gerar um processo automático de geração do mosaico para o restante do conjunto de imagens. Experimentos realizados utilizando o método proposto demonstram a eficácia do mesmo para imagens com texturas de orientação marcante, como o caso de imagens aéreas de plantação de eucaliptos / A mosaic is a set of pictures of a given area, technically and artistically cut and ?glued? together, giving the impression that the entire set resembles a single picture. For aerial photography, the use of mosaics solves the problem of imaging an area of interest whose dimension is much larger than that covered by the majority of the cameras available. This work focuses on the automatic creation of mosaics and aims to compute the real position of a set of images acquired at low altitudes (lower scale), in relation with a base map larger scale), by correlating images in different scales. Multi-scale analysis techniques, in particular, the Gabor filters, constitute an approach to this problem. The proposed methodology uses a bank of Gabor filters applied over a reference image in a way that an automatic process of mosaic generation, with the remaining set of images, could be carried out. Experiments have shown the efficiency of the proposed technique especially for images with clear textural orientation, for example, the case of aerial photographs of eucalyptus plantations

Neste trabalho simulou-se o escoamento do fluxo de ar em um tubo, com um anteparo de formato triangular com arestas cortantes, posicionado no centro do tubo. O objetivo do estudo é a análise do comportamento do número de Strouhal em função do número de Reynolds. Para isto, foi utilizada a técnica da análise tempo-freqüência, baseada na transformada de Fourier e na transformada de Gabor. Os ensaios foram realizados com o fluxo com velocidades médias de escoamento de 3 a 10 m/s, sendo utilizado um sensor de pressão tipo piezo-resistivo para a detecção da flutuação de pressão ocasionada pelo desprendimento e formação dos vórtices. Os ensaios foram realizados em cinco etapas com o objetivo de se verificar a influência dos seguintes parâmetros na coleta de sinais e no fenômeno: ruído da rede elétrica; influência do anteparo e do ruído proveniente do escoamento do fluxo de ar; número de pontos da amostragem na coleta dos dados; do comprimento da tubulação; e posicionamento do sensor. Pode-se observar, a sensibilidade do sistema de medição através do ensaio realizado sem o anteparo, sendo verificada a influência do ruído do escoamento de ar pelo tubo; pode-se observar também uma pequena interferência do ruído da rede elétrica predominantemente para velocidades abaixo de 3 m/s. Apesar das influências citadas, e utilizando a transformada de Gabor para análise dos sinais, observou-se um sinal mais intenso na freqüência dos vórtices para as velocidades de escoamento, podendo-se comprovar que o número de Strouhal permanece quase constante e é independente do número de Reynolds, devendo-se ressaltar que esta conclusão é valida para números de Reynolds compreendidos na faixa de 3000 a 100000. No experimento obteve-se um fator de sensibilidade (freqüência vórtices/velocidade média) de 8,2 Hz/m/s, e número de Strouhal médio de 0,196. / This work concerns the simulation of an air flux through a pipe with a triangular bluff body positioned inside it. In order to study the behavior of the Strouhal number in function of the Reynolds number. For this, the time-frequency analysis technique was used, based on Fourier transform and the Gabor transform. The experiments were carried out with an air flux velocity ranging from 3 to 10 m/s and using a piezoresistive pressure sensor to detect pressure fluctuations caused by the shedding and vortex formation. The experimental procedures were divided in five stages to make it possible to verify the influence of the following parameters in the signal data acquisition: electric network noise, the bluff body presence and the noise generated due to its presence, number of sampling data points, tubing length and sensor positioning. The sensitivity of the experiment could be observed testing the air flowing with no bluff body inside the pipe. Thus, it was possible to investigate the influence of the noise generated due to this flux limiting body. It could be also observed, mainly at 3 m/s or less, the noise generated due to the electric network. Despite the listed influences, and with the use of the Gabor transform, a more intense signal on the vortex frequency for the flow velocity was observed, showing that the Strouhal number remains almost constant and is independent of the Reynolds number. It is important to recall that this conclusion is valid for Reynolds numbers between 3000 and 100000. In the experiments the factor of sensitivity (vortex frequency/mean velocity) obtained was 8,2 Hz/m/s and the mean Strouhal number 0,196.

O câncer de mama é a doença que mais acomete as mulheres em todo o mundo, sendo o tratamento mais eficaz se for diagnosticada em estágio inicial. A partir de 2011, nos programas de rastreamento de países desenvolvidos, vem sendo empregada uma nova modalidade de exame, a tomossíntese digital mamária (Digital Breast Tomosynthesis - DBT), que possui diversas vantagens se comparada à mamografia digital. No exame, o médico radiologista busca por sinais suspeitos na imagem, como: nódulos, microcalcificações e distorção arquitetural mamária (DAM). Sendo que, este último pode representar o estágio mais inicial de um câncer em formação, podendo se manifestar antes da formação de qualquer outra lesão. No entanto, a DAM é difícil de ser detectada pois modifica o tecido mamário de forma sutil, não havendo qualquer formação de massa ou a borda definida. Os sistemas computacionais de auxílio ao diagnóstico (Computer-Aided Detection - CAD) vêm apresentando alto desempenho na detecção de nódulos e microcalcificações mamárias, mas para o caso da DAM, o desempenho ainda é insatisfatório. Algumas limitações são normalmente reportadas nos algoritmos adotados para detectar automaticamente a DAM. O presente trabalho tem por objetivo propor novas abordagens para aumentar a precisão dos métodos computacionais de detecção: o uso de descritores de micro-padrões local para discriminação de áreas suspeitas; redução de falsos-positivos; uso do volume 3D fornecido pelo exame de DBT e; uso de arquitetura de aprendizagem profunda para discriminação e classificação de regiões suspeitas. Os diversos testes efetuados em cada proposta mostraram que é possível melhorar as taxas de detecção da DAM, mesmo para imagens de DBT onde ainda não há um esquema computacional de detecção bem estabelecido. / Breast cancer is the disease that most affects women worldwide and is the most effective treatment if it is diagnosed at early stages. Since 2011, in developed countries screening programs has been employed a new exam, the digital breast tomosynthesis (DBT), which has several advantages compared to the digital mammography. In the exam, the radiologist looks for suspicious signs in the image such as masses, microcalcifications and architectural distortion of breast (ADB). Since the later may represent the earliest sign of a cancer in formation, it may manifests before the formation of any other lesion. However, ADB is difficult to be detected due to its subtly changes the breast tissue, with no mass or defined shape. Computer-aided detection (CAD) systems have shown good results in the detection of masses and microcalcifications, however, for ADB the performance is still poor. Several weakness are reported in the pipeline adopted to automatic detection of ADB. The present work aims to propose new approaches to increase the accuracy of the current CAD pipeline: the use of local micro-pattern descriptors to discriminate suspicious areas; false-positives reduction; automatic detection of ADB in DBT images using and tridimensionality of the exam and; use of deep learning architecture to discriminate and classify suspicious regions. The several tests performed on each proposal showed that it is possible to improve the detection rates even for DBT images where there is no established CAD pipeline.

Τμηματοποίηση υφής ονομάζεται η διαδικασία του διαμερισμού μίας εικόνας σε πολλαπλά τμήματα-περιοχές, με κριτήριο την υφή κάθε περιοχής. Η διαδικασία αυτή βρίσκει πολλές εφαρμογές στους τομείς της υπολογιστικής όρασης, της ανάκτησης εικόνων, της ρομποτικής, της ανάλυσης δορυφορικών εικόνων κλπ. Αντικείμενο της παρούσης εργασίας είναι να διερευνηθεί η ικανότητα των αλγορίθμων μη γραμμικής ελάττωσης διάστασης, και ιδιαίτερα του αλγορίθμου Laplacian Eigenmaps, να παράγει μία αποδοτική αναπαράσταση των δεδομένων που προέρχονται από πολυφασματική ανάλυση εικόνων με χρήση φίλτρων Gabor, για την επίλυση του προβλήματος της τμηματοποίησης εικόνων υφής. Για το σκοπό αυτό προτείνεται μία νέα μέθοδος επιβλεπόμενης τμηματοποίησης υφής, που αξιοποιεί μία χαμηλής διάστασης αναπαράσταση των χαρακτηριστικών διανυσμάτων, και γνωστούς αλγόριθμους ομαδοποίησης δεδομένων όπως οι Fuzzy C-means και K-means, για την παραγωγή της τελικής τμηματοποίησης. Η αποτελεσματικότητα της μεθόδου συγκρίνεται με παρόμοιες μεθόδους που έχουν προταθεί στη βιβλιογραφία, και χρησιμοποιούν την αρχική , υψηλών διαστάσεων, αναπαράσταση των χαρακτηριστικών διανυσμάτων. Τα πειράματα διενεργήθηκαν χρησιμοποιώντας την βάση εικόνων υφής Brodatz. Κατά το στάδιο αξιολόγησης της μεθόδου, χρησιμοποιήθηκε ο δείκτης Rand index σαν μέτρο ομοιότητας ανάμεσα σε κάθε παραγόμενη τμηματοποίηση και την αντίστοιχη ground-truth τμηματοποίηση. / Texture segmentation is the process of partitioning an image into multiple segments (regions) based on their texture, with many applications in the area of computer vision, image retrieval, robotics, satellite imagery etc. The objective of this thesis is to investigate the ability of non-linear dimensionality reduction algorithms, and especially of LE algorithm, to produce an efficient representation for data derived from multi-spectral image analysis using Gabor filters, in solving the texture segmentation problem. For this purpose, we introduce a new supervised texture segmentation algorithm, which exploits a low-dimensional representation of feature vectors and well known clustering methods, such as Fuzzy C-means and K-means, to produce the final segmentation. The effectiveness of this method was compared to that of similar methods proposed in the literature, which use the initial high-dimensional representation of feature vectors. Experiments were performed on Brodatz texture database. During evaluation stage, Rand index has been used as a similarity measure between each segmentation and the corresponding ground-truth segmentation.

Η ραγδαία αύξηση των εικόνων, σε συνδυασμό με την αδυναμία των συστημάτων ανάκτησης εικόνας βάσει περιεχομένου να εξάγουν σημασιολογικά χαρακτηριστικά, οδήγησαν στην εισαγωγή του ανθρώπινου παράγοντα στην πειραματική διαδικασία. Ένας πολύ συνηθισμένος και επιτυχημένος τρόπος χρησιμοποίησης του ανθρώπινου συστήματος όρασης είναι μέσω της καταγραφής των οφθαλμικών κινήσεων. Στο σύστημα ανάκτησης το οποίο προτείνεται στην παρούσα εργασία γίνεται καταγραφή των σημείων εστίασης που προέκυψαν κατά την παρατήρηση των εικόνων βάσεως. Από τα σημεία αυτά, γίνεται εξαγωγή χαρακτηριστικών υφής με δύο μεθόδους, τα φίλτρα Gabor και το διακριτό μετασχηματισμό συνημιτόνου (DCT), παράγοντας πολυδιάστατα διανύσματα. Τα διανύσματα αυτά συγκρίνονται ανά δύο μέσω του μη παραμετρικού WW test, δημιουργώντας έναν πίνακα αποστάσεων. Με την εισαγωγή μιας ζητούμενης εικόνας στο σύστημα, τα χαρακτηριστικά υφής της συγκρίνονται με αυτά της βάσης προσθέτοντας μια επιπλέον διάσταση στον πίνακα απόστασης. Η απεικόνιση της σχέσης μεταξύ όλων των εικόνων (συμπεριλαμβανομένης και της αιτούμενης) γίνεται σε ένα χάρτη τριών διαστάσεων μέσω πολυδιάστατης κλιμάκωσης (MDS αλγόριθμος). Τα αποτελέσματα τα οποία προέρχονται από τα φίλτρα Gabor παρουσιάζουν μεγαλύτερη αξιοπιστία, κάνοντας εφικτή την επέκταση του συστήματος με χρήση μίας μεγαλύτερης βάσης εικόνων. / The rapid increase of images, combined with the weakness of the Content Based Image Retrieval (CBIR) systems to extract semantic features, led to the introduction of the human factor into the experimental procedure. A very common and successful way of using the human vision system is through the record of eye movements. In the retrieval system which is proposed in the present thesis, the fixation points that arose from viewing the database images are recorded. From these points, the texture features are extracted using two methods, Gabor filters and Discrete Cosine Transform (DCT), producing multidimensional vectors. These vectors are compared through the non parametric WW test, creating a distance matrix. By producing a query image in the system, its’ texture features are compared to those of the database, adding an extra dimension to the distance matrix. The visual representation of the relation among all the images (query image included), is depicted in a three dimensional map using multidimensional scaling (MDS algorithm). The results obtained from Gabor filters are characterized by higher robustness, making the expansion of the system possible, by using a bigger image database.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / In this dissertation, the face recognition problem is investigated from the standpoint of multilinear algebra, more specifically the tensor decomposition, and by making use of Gabor wavelets. The feature extraction occurs in two stages: first the Gabor wavelets are applied holistically in feature selection; Secondly facial images are modeled as a higher-order tensor according to the multimodal factors present. Then, the HOSVD is applied to separate the multimodal factors of the images. The proposed facial recognition approach exhibits higher average success rate and stability when there is variation in the various multimodal factors such as facial position, lighting condition and facial expression. We also propose a systematic way to perform cross-validation on tensor models to estimate the error rate in face recognition systems that explore the nature of the multimodal ensemble. Through the random partitioning of data organized as a tensor, the mode-n cross-validation provides folds as subtensors extracted of the desired mode, featuring a stratified method and susceptible to repetition of cross-validation with different partitioning. / Nesta dissertaÃÃo o problema de reconhecimento facial à investigado do ponto de vista da Ãlgebra multilinear, mais especificamente por meio de decomposiÃÃes tensoriais fazendo uso das wavelets de Gabor. A extraÃÃo de caracterÃsticas ocorre em dois estÃgios: primeiramente as wavelets de Gabor sÃo aplicadas de maneira holÃstica na seleÃÃo de caracterÃsticas; em segundo as imagens faciais sÃo modeladas como um tensor de ordem superior de acordo com o fatores multimodais presentes. Com isso aplicamos a decomposiÃÃo tensorial Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD) para separar os fatores que influenciam na formaÃÃo das imagens. O mÃtodo de reconhecimento facial proposto possui uma alta taxa de acerto e estabilidade quando hà variaÃÃo nos diversos fatores multimodais, tais como, posiÃÃo facial, condiÃÃo de iluminaÃÃo e expressÃo facial. Propomos ainda uma maneira sistemÃtica para realizaÃÃo da validaÃÃo cruzada em modelos tensoriais para estimaÃÃo da taxa de erro em sistemas de reconhecimento facial que exploram a natureza multilinear do conjunto de imagens. AtravÃs do particionamento aleatÃrio dos dados organizado como um tensor, a validaÃÃo cruzada modo-n proporciona a criaÃÃo de folds extraindo subtensores no modo desejado, caracterizando um mÃtodo estratificado e susceptÃvel a repetiÃÃes da validaÃÃo cruzada com diferentes particionamentos.

Neste trabalho simulou-se o escoamento do fluxo de ar em um tubo, com um anteparo de formato triangular com arestas cortantes, posicionado no centro do tubo. O objetivo do estudo é a análise do comportamento do número de Strouhal em função do número de Reynolds. Para isto, foi utilizada a técnica da análise tempo-freqüência, baseada na transformada de Fourier e na transformada de Gabor. Os ensaios foram realizados com o fluxo com velocidades médias de escoamento de 3 a 10 m/s, sendo utilizado um sensor de pressão tipo piezo-resistivo para a detecção da flutuação de pressão ocasionada pelo desprendimento e formação dos vórtices. Os ensaios foram realizados em cinco etapas com o objetivo de se verificar a influência dos seguintes parâmetros na coleta de sinais e no fenômeno: ruído da rede elétrica; influência do anteparo e do ruído proveniente do escoamento do fluxo de ar; número de pontos da amostragem na coleta dos dados; do comprimento da tubulação; e posicionamento do sensor. Pode-se observar, a sensibilidade do sistema de medição através do ensaio realizado sem o anteparo, sendo verificada a influência do ruído do escoamento de ar pelo tubo; pode-se observar também uma pequena interferência do ruído da rede elétrica predominantemente para velocidades abaixo de 3 m/s. Apesar das influências citadas, e utilizando a transformada de Gabor para análise dos sinais, observou-se um sinal mais intenso na freqüência dos vórtices para as velocidades de escoamento, podendo-se comprovar que o número de Strouhal permanece quase constante e é independente do número de Reynolds, devendo-se ressaltar que esta conclusão é valida para números de Reynolds compreendidos na faixa de 3000 a 100000. No experimento obteve-se um fator de sensibilidade (freqüência vórtices/velocidade média) de 8,2 Hz/m/s, e número de Strouhal médio de 0,196. / This work concerns the simulation of an air flux through a pipe with a triangular bluff body positioned inside it. In order to study the behavior of the Strouhal number in function of the Reynolds number. For this, the time-frequency analysis technique was used, based on Fourier transform and the Gabor transform. The experiments were carried out with an air flux velocity ranging from 3 to 10 m/s and using a piezoresistive pressure sensor to detect pressure fluctuations caused by the shedding and vortex formation. The experimental procedures were divided in five stages to make it possible to verify the influence of the following parameters in the signal data acquisition: electric network noise, the bluff body presence and the noise generated due to its presence, number of sampling data points, tubing length and sensor positioning. The sensitivity of the experiment could be observed testing the air flowing with no bluff body inside the pipe. Thus, it was possible to investigate the influence of the noise generated due to this flux limiting body. It could be also observed, mainly at 3 m/s or less, the noise generated due to the electric network. Despite the listed influences, and with the use of the Gabor transform, a more intense signal on the vortex frequency for the flow velocity was observed, showing that the Strouhal number remains almost constant and is independent of the Reynolds number. It is important to recall that this conclusion is valid for Reynolds numbers between 3000 and 100000. In the experiments the factor of sensitivity (vortex frequency/mean velocity) obtained was 8,2 Hz/m/s and the mean Strouhal number 0,196.

Um mosaico é o conjunto de fotos de uma determinada área, recortadas e montadas técnica e artísticamente, de forma a dar a impressão de que todo o conjunto é uma única fotografia. No caso de fotografias aéreas, sua utilização soluciona o problema da necessidade de se retratar uma área de interesse mais extensa do que o campo de cobertura das lentes da câmera utilizada. O foco deste trabalho é a criação automática de mosaicos buscando encontrar a posição real de um conjunto de imagens imagens adquiridas em baixa altitude, de baixa escala, em relação à um Mapa de Base, de escala maior, realizando, assim, uma correlação entre imagens de escalas diferentes. Este problema é abordado por técnicas de análise multi-escala, mais precisamente, pela utilização de filtros de Gabor. A metodologia desenvolvida utiliza um banco de filtros de Gabor aplicado sobre uma imagem de referência de modo que, a partir da aplicação destes filtros sobre a mesma, seja possível gerar um processo automático de geração do mosaico para o restante do conjunto de imagens. Experimentos realizados utilizando o método proposto demonstram a eficácia do mesmo para imagens com texturas de orientação marcante, como o caso de imagens aéreas de plantação de eucaliptos / A mosaic is a set of pictures of a given area, technically and artistically cut and ?glued? together, giving the impression that the entire set resembles a single picture. For aerial photography, the use of mosaics solves the problem of imaging an area of interest whose dimension is much larger than that covered by the majority of the cameras available. This work focuses on the automatic creation of mosaics and aims to compute the real position of a set of images acquired at low altitudes (lower scale), in relation with a base map larger scale), by correlating images in different scales. Multi-scale analysis techniques, in particular, the Gabor filters, constitute an approach to this problem. The proposed methodology uses a bank of Gabor filters applied over a reference image in a way that an automatic process of mosaic generation, with the remaining set of images, could be carried out. Experiments have shown the efficiency of the proposed technique especially for images with clear textural orientation, for example, the case of aerial photographs of eucalyptus plantations