A contagem de células vermelhas do sangue desempenha um papel importante no diagnóstico de animais silvestres e domésticos. Apesar da existência de muitas tecnologias em diferentes contadores automatizados para análise de sangue, quando se trata do sangue de animais silvestres ainda é difícil encontrar uma solução simples e economicamente viável para múltiplas espécies. O objetivo deste estudo é desenvolver um contador automático de células vermelhas. Amostras de sangue (1 jaguatirica - Leopardus pardalis, 1 macaco - Cebus apella, 1 quati - Nasua nasua, 62 cães - Canis familiaris e 5 cavalos - Equus caballus) foram analisadas usando três métodos: 1-contagem manual, 2-contagem automática por imagem e 3-contagem semiautomática por imagem; as amostras de cães e cavalos foram analisadas por um quarto método: 4-contagem automática por impedância. As contagens dos métodos 2 e 3 foram obtidas usando o contador de células vermelhas proposto. Os resultados foram comparados usando a correlação de Pearson e gráficos com diferentes métodos como valor de referência. As contagens dos métodos 1, 2 e 3 correlacionaram muito bem com as contagens do método 4 (r ≥ 0.94). As contagens produzidas pelo método 2 apresentaram alta correlação com o método 3 (r = 0.998). Os resultados indicam que o contador proposto pode ser usado como um método de contagem automática ou semiautomática em clínicas que usam o método manual para contagem de células vermelhas do sangue de animais. / A RBC count plays an important role in the diagnostic of wild and domestic animals. Despite the many technologies available in different automated hematology analyzers, when it comes to blood of wild animals it is still difficult to find an easy and affordable solution for multiple species. This study aims to develop an automatic red blood cell counter. Blood samples (1 ocelot - Leopardus pardalis, 1 monkey - Cebus apella, 1 coati - Nasua nasua, 62 dogs - Canis familiaris and 5 horses - Equus caballus) were analyzed using three methods: 1-manual count, 2automatic count by image and 3-semi-automatic count by image; blood from dogs and horses were also analyzed by a fourth method: 4-automatic count by impedance. The counts of methods 2 and 3 were produced by the proposed red blood cell counter. Results were compared using Pearson’s correlation and plots with different methods as the criterion standard. RBC counts of methods 1, 2 and 3 correlated very well with those on the method 4 (r ≥ 0.94). RBC counts produced by method 2 were highly correlated with method 3 (r = 0.998). The results indicate that the proposed method can be used as an automatic or semi-automatic counting method in clinics that are currently using the manual method for RBC assessment.

Foi desenvolvido nesta pesquisa um estudo sobre a utilização de imagens de olhos humanos em um sistema biométricos de identificação. Este trabalho apresenta os resultados obtidos na comparação de olhos humanos utilizando a técnica Scale Invariant Feature Transform (SIFT). A técnica SIFT é uma ferramenta capaz de identificar objetos, tendo como principais características: a invariância as transformações de rotação, translação, escala e oclusão do objeto dentro da imagem. Uma pesquisa sobre os principais sistemas biométricos de identificação existentes foi realizada. Para as comparações entre as imagens utilizou-se um banco de imagens de olhos humanos denominado, UBIRIS, obtendo resultados muito interessantes. / This research developed a study about the use of images of human eyes in a biometric identification system. This work presents the results of the comparison of human eyes using the technique Scale Invariant Feature Transform (SIFT). The SIFT technique is a tool capable of identify objects, with the main features: the alteration of rotation invariance, translation, scale and occlusion of the object within the picture. A search on the main systems of biometric identification was made. For the comparisons between the images we used a bank of images of human eyes called UBIRIS, getting very interesting results.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho são apresentados os resultados obtidos com a quantificação de parâmetros - por meio de técnicas de histomorfometria - de amostras de espumas cerâmicas. Esta quantificação foi feita por meio de análise de imagens bidimensionais a partir de técnicas de processamento de imagens digitais. As imagens analisadas neste trabalho foram obtidas através de digitalização das faces das amostras com o uso de um scanner convencional e os dados obtidos para cada amostra de espuma foram comparados com os resultados encontrados com a utilização de imagens tomográficas e um aplicativo desenvolvido para a análise de tais imagens. Os ensaios realizados com as amostras citadas mostram que a utilização do scanner convencional para a aquisição das imagens é vantajosa sob o ponto de vista da facilidade de obtenção de tais imagens e que a quantificação histomorfométrica pode ser feita a partir de imagens 2D desses objetos. / In this work will present the results obtained with quantification of parameters by means of histomorphometry techniques of ceramic foam samples. This quantification was done by means of two-dimensional image analysis techniques from image processing. The images analyzed in this work were obtained by scanning the faces of the samples using a conventional scanner and the data obtained for each sample were compared with results obtained by use of tomographic images and an application developed for the analysis of such images. Tests conducted whit the samples mentioned show the use of conventional scanner for image acquisition is advantageous from the point of view of obtaining such images and the histomorphometric quantification can be made in 2D images of the faces of these objects.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-10-17Bitstream added on 2014-06-13T20:30:51Z : No. of bitstreams: 1 gulo_casj_me_sjrp.pdf: 1004896 bytes, checksum: d189543ceda76e9ee5b4a62ae7aaaffa (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A evolução constante na velocidade de cálculos dos processadores tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de áreas da Ciência que exigem processamento de alto desempenho. Associados aos recursos computacionais faz-se necessário o emprego de técnicas de computação paralela no intuito de explorar ao máximo a capacidade de processamento da arquitetura escolhida, bem como, reduzir o tempo de espera no processamento. No entanto, o custo financeiro para aquisição deste tipo dehardwarenão é muito baixo, implicando na busca de alternativas para sua utilização. As arquiteturas de processadores multicoree General Purpose Computing on Graphics Processing Unit(GPGPU), tornam-se opções de baixo custo, pois são projeta-das para oferecer infraestrutura para o processamento de alto desempenho e atender aplicações de tempo real. Com o aperfeiçoamento das tecnologias multicomputador, multiprocessador e GPGPU, a paralelização de técnicas de processamento de imagem tem obtido destaque por vi-abilizar a redução do tempo de processamento de métodos complexos aplicados em imagem de alta resolução. Neste trabalho, é apresentado o estudo e uma abordagem de paralelização em GPGPU, utilizando a arquitetura CUDA, do método de suavização de imagem baseado num modelo variacional, proposto por Jin e Yang (2011), e sua aplicação em imagens com al-tas resoluções. Os resultados obtidos nos experimentos, permitiram obter um speedupde até quinze vezes no tempo de processamento de imagens, comparando o algoritmo sequencial e o algoritmo otimizado paralelizado em CUDA, o que pode viabilizar sua utilização em diversas aplicações de tempo real / Supported by processors evolution, high performance computing have contributed to develop-ment in several scientific research areas which require advanced computations, such as image processing, augmented reality, and others. To fully exploit high performance computing availa-ble in these resources and to decrease processing time, is necessary apply parallel computing. However, those resources are expensive, which implies the search for alternatives ways to use it. The multicore processors architecture andGeneral Purpose Computing on Graphics Proces-sing Unit(GPGPU) become a low cost options, as they were designed to provide infrastructure for high performance computing and attend real-time applications.With the improvements gai-ned in technologies related to multicomputer, multiprocessor and, more recently, to GPGPUs, the parallelization of computational image processing techniques has gained extraordinary pro-minence. This parallelization is crucial for the use of such techniques in applications that have strong demands in terms of processing time, so that even more complex computational algo-rithms can be used, as well as their use on images of higher resolution. In this research, the parallelization in GPGPU of a recent image smoothing method based on a variation model is described and discussed. This method was proposed by Jin and Yang (2011) and is in-demand due to its computation time, and its use with high resolution images. The results obtained are very promising, revealing a speedup about fifteen times in terms of computational speed

Orientador: Antonio Carlos Sementille / Banca: José Remo Ferreira Brega / Banca: Edgard A. Lamounier Junior / Resumo: A evolução constante na velocidade de cálculos dos processadores tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de áreas da Ciência que exigem processamento de alto desempenho. Associados aos recursos computacionais faz-se necessário o emprego de técnicas de computação paralela no intuito de explorar ao máximo a capacidade de processamento da arquitetura escolhida, bem como, reduzir o tempo de espera no processamento. No entanto, o custo financeiro para aquisição deste tipo dehardwarenão é muito baixo, implicando na busca de alternativas para sua utilização. As arquiteturas de processadores multicoree General Purpose Computing on Graphics Processing Unit(GPGPU), tornam-se opções de baixo custo, pois são projeta-das para oferecer infraestrutura para o processamento de alto desempenho e atender aplicações de tempo real. Com o aperfeiçoamento das tecnologias multicomputador, multiprocessador e GPGPU, a paralelização de técnicas de processamento de imagem tem obtido destaque por vi-abilizar a redução do tempo de processamento de métodos complexos aplicados em imagem de alta resolução. Neste trabalho, é apresentado o estudo e uma abordagem de paralelização em GPGPU, utilizando a arquitetura CUDA, do método de suavização de imagem baseado num modelo variacional, proposto por Jin e Yang (2011), e sua aplicação em imagens com al-tas resoluções. Os resultados obtidos nos experimentos, permitiram obter um speedupde até quinze vezes no tempo de processamento de imagens, comparando o algoritmo sequencial e o algoritmo otimizado paralelizado em CUDA, o que pode viabilizar sua utilização em diversas aplicações de tempo real / Abstract: Supported by processors evolution, high performance computing have contributed to develop-ment in several scientific research areas which require advanced computations, such as image processing, augmented reality, and others. To fully exploit high performance computing availa-ble in these resources and to decrease processing time, is necessary apply parallel computing. However, those resources are expensive, which implies the search for alternatives ways to use it. The multicore processors architecture andGeneral Purpose Computing on Graphics Proces-sing Unit(GPGPU) become a low cost options, as they were designed to provide infrastructure for high performance computing and attend real-time applications.With the improvements gai-ned in technologies related to multicomputer, multiprocessor and, more recently, to GPGPUs, the parallelization of computational image processing techniques has gained extraordinary pro-minence. This parallelization is crucial for the use of such techniques in applications that have strong demands in terms of processing time, so that even more complex computational algo-rithms can be used, as well as their use on images of higher resolution. In this research, the parallelization in GPGPU of a recent image smoothing method based on a variation model is described and discussed. This method was proposed by Jin and Yang (2011) and is in-demand due to its computation time, and its use with high resolution images. The results obtained are very promising, revealing a speedup about fifteen times in terms of computational speed / Mestre

CNPq, CAPES / Este trabalho propõe uma nova abordagem para o reconhecimento automático de impressões digitais. Diferentemente das técnicas tradicionais, baseadas na análise de peculiaridades relativas aos padrões de impressão digital e em algoritmos de busca dedicados especialmente a esse fim, é sugerida uma metodologia com base em ferramentas de representação de sinais e em modelos de classificação conexionistas. Basicamente, a metodologia aqui proposta fundamenta-se em duas técnicas principais: o padrão de compressão wavelet para impressões digitais especificado pelo FBI como método de extração de características; e modelos de Redes Neuronais Artificiais que utilizam técnicas lineares de treinamento como método de classificação dos padrões obtidos. O principal objetivo do método sugerido é o desenvolvimento de um sistema de reconhecimento independente de técnicas específicas de análise e processamento de imagens de impressões digitais, procurando-se a obtenção de baixos índices de falsa aceitação e rejeição, sendo a prioridade para o índice de falsa aceitação. As metodologias e resultados obtidos nos experimentos executados são apresentados, bem como suas respectivas análises e ainda algumas propostas para trabalhos futuros e melhorias. Alguns aspectos pertinentes ao hardware de aquisição de imagens e algumas técnicas de processamento digital de imagens também são apresentadas. / This work proposes a new approach for automatic fingerprint recognition. Differently from traditional techniques, based on the analysis of peculiarities existing in fingerprint patterns and dedicated search algorithms for that purpose, it is suggested a methodology centred in signal representation tools and connectionist classification models. Basically, the methodology proposed here supports itself in two main techniques: the FBI’s Wavelet Scalar Quantization standard for fingerprint image compression as method for the feature extraction; and Artificial Neural Networks models that use linear training techniques as method for the classification of the resulting patterns. The main objective of the suggested method is the development of a recognition system independent from specific fingerprint image analysis techniques, looking for low false acceptance and false rejection rates, with priority for the false acceptance rate. The methodologies and results achieved in the executed experiments are presented, as well as their respective analysis and yet some proposals for future work and enhancements. Some aspects pertinent to the image acquisition hardware and some digital image processing techniques are also presented.

CAPES / Em uma recuperação de imagens a partir de critérios semânticos a especificação da busca pode ocorrer em diferentes níveis. A especificação “encontre imagens contendo um barco”, por exemplo, pode ser considerada simples e objetiva se comparada com “encontre imagens ilustrando um clima alegre”, nitidamente mais subjetiva e abstrata e difícil de ser capturada a partir dos atributos de baixo nível da imagem. Em geral, este nível abstrato refere-se ao conteúdo afetivo ou emocional e mostra-se bastante relevante no contexto da recuperação de imagens. Um método amplamente aceito na psicologia para a captura dos atributos afetivos de imagens é o baseado na escala diferencial de valência (agradável-desagradável) e alerta (agitado-calmo), juntamente com o instrumento cognitivo ou experiencial subjetivo Self Assessment Manikin (SAM). Neste trabalho, apresenta-se uma avaliação do instrumento SAM para a etiquetagem de imagens segundo critérios afetivos em ambiente web. Para isso, foi desenvolvida uma ferramenta denominada Get Your Mood (GYM) (http://getyourmood.com) que utiliza a metáfora de um teste de humor para estimular a curiosidade do usuário e obter um grande número de voluntários para as marcações de valência e alerta. Foram coletadas 80 marcações para cada uma das 40 imagens pré-selecionadas da biblioteca International Affective Picture System (IAPS). As análises estatísticas demonstraram que não há diferença significativa entre os valores médios de valência e alerta do IAPS e aqueles obtidos a partir do GYM. Isto indica que, embora utilizado em um meio e em condições diferentes daquelas estabelecidas no protocolo de uso original, o instrumento SAM mantem-se válido. Assim, pode-se concluir que as dimensões valência e alerta, em conjunto com o instrumento SAM, podem ser explorados como um recurso eficiente para a etiquetagem de imagens segundo critérios afetivos em ambiente web. Além disso, foi desenvolvido um banco com 104 imagens com 50 marcações de valência e alerta para cada uma. Ao contrário do IAPS, o banco desenvolvido, denominado Open Affective Images (OPAFI), pode ter suas imagens divulgadas publicamente, o que constitui um recurso interessante para a expansão de pesquisas nessa área. / In an image retrieval system, concerning to the images semantics, several levels of query can emerge, from simple statements as “find pictures with a boat” to more abstract ones, such as “find pictures depicting happy atmospheres”. Usually, the abstract level refers to the affective or emotional content of the images and is considered a relevant dimension in which users specify their queries. Clearly, due to its inherent complexity, affect is difficult to model and consequently quite difficult to be handled by a retrieval system. A broadly accepted psychological method to capture the images affective attributes is the one based on the differential scales of valence (pleased- unpleased) and arousal (calm-excited), associated with the Self Assessment Manikin (SAM) instrument. In this work, we present an evaluation of the SAM instrument in the context of the image tagging, operating in a web environment. To perform these studies and capture as many as possible users’ tags, we developed a live web application named Get Your Mood (GYM) (http://getyourmood.com). The GYM employs the metaphor of a mood test in order to stimulate and attract the users to execute the valence/arousal tagging. Approximately 80 tags were collected for each of the 40 selected images from the image database International Affective Picture System (IAPS). The statistical analysis indicated that there is no significant difference between the IAPS valence/arousal mean values and the valence/arousal mean values obtained with the GYM. This fact provides evidences that the SAM instrument remains effective, in spite of the application under distinct conditions if compared to those claimed in its traditional protocol. Thus, it is possible to conclude that the valence/arousal dimensions, associated with the SAM instrument, can be explored as an efficient approach to the affective tagging of images in the web. In addition, we developed a database with 104 images and 50 valence/arousal tags were collect for each one. In opposite to the IAPS, the images of this novel database, named Open Affective Images (OPAFI), can be easily obtained and published without restrictions. Hence, the OPAFI database and the associated affective scores are interesting resources to other researchers, both from the computer vision or psychology communities.

CNPq / Sistemas de controle de velocidade são utilizados em vários países para fiscalizar o cumprimento dos limites de velocidade, prevenindo assim acidentes de trânsito. Muitos desses sistemas são baseados em tecnologias intrusivas que requerem processos de instalação e manutenção complexos, geralmente atrapalhando o trânsito. Neste projeto, propõe-se um sistema não intrusivo para estimativa da velocidade de veículos baseado em vídeo. O sistema proposto detecta veículos em movimento utilizando um detector de movimento otimizado. Aplicou-se um detector de texto especializado para localizar a placa dos veículos, a qual foi utilizada para seleção e rastreamento de pontos estáveis. Os pontos rastreados são então filtrados e retificados para remoção do efeito da perspectiva. A velocidade dos veículos é estimada comparando-se a trajetória dos pontos rastreados com dimensões conhecidas no mundo. Para os testes, utilizou-se aproximadamente cinco horas de vídeos em diferentes condições, capturados por uma câmera de baixo custo posicionada a 5,5 metros de altura. Os vídeos capturados contém mais de 8.000 veículos distribuídos em três pistas diferentes, com as velocidades reais para cada veículo obtidas a partir de um detector por laço indutivo. O detector de placas proposto foi comparado com três outros métodos no estado da arte e obteve os melhores resultados de performance para os nossos vídeos, com precisão (precision) de 0,93 e coeficiente de revocação (recall) de 0,87. A estimativa de velocidade dos veículos apresentou erro médio de -0,5 km/h, permanecendo dentro da margem de +2/-3 km/h, determinada por agências reguladoras em vários países, em 96,0% dos casos. / Speed control systems are used in most countries to enforce speed limits and, consequently, to prevent accidents. Most of such systems are based on intrusive technologies which require complex installation and maintenance, usually causing traffic disturbance. In this work, we propose a non-intrusive video-based system for vehicle speed estimation. The proposed system detects moving vehicles using an optimized motion detector. We apply a specialized text detector to locate the vehicle’s license plate region, in which stable features are selected for tracking. The tracked features are then filtered and rectified for perspective distortion. Vehicle speed is estimated by comparing the trajectory of the tracked features to known real world measures. For our tests, we used almost five hours of videos in different conditions, captured by a single low-cost camera positioned at 5.5 meters height. The recorded videos contain more than 8,000 vehicles, in three different road lanes, with associated ground truth speeds obtained from an inductive loop detector. We compared our license plate detector with three other state-of-the-art text detectors, and our approach has shown the best performance for our dataset, attaining a precision of 0.93 and a recall of 0.87. Vehicle speeds were estimated with an average error of -0.5 km/h, staying inside the +2/-3 km/h limit determined by regulatory authorities in several countries in over 96.0% of the cases.

CNPq / Sistemas de controle de velocidade são utilizados em vários países para fiscalizar o cumprimento dos limites de velocidade, prevenindo assim acidentes de trânsito. Muitos desses sistemas são baseados em tecnologias intrusivas que requerem processos de instalação e manutenção complexos, geralmente atrapalhando o trânsito. Neste projeto, propõe-se um sistema não intrusivo para estimativa da velocidade de veículos baseado em vídeo. O sistema proposto detecta veículos em movimento utilizando um detector de movimento otimizado. Aplicou-se um detector de texto especializado para localizar a placa dos veículos, a qual foi utilizada para seleção e rastreamento de pontos estáveis. Os pontos rastreados são então filtrados e retificados para remoção do efeito da perspectiva. A velocidade dos veículos é estimada comparando-se a trajetória dos pontos rastreados com dimensões conhecidas no mundo. Para os testes, utilizou-se aproximadamente cinco horas de vídeos em diferentes condições, capturados por uma câmera de baixo custo posicionada a 5,5 metros de altura. Os vídeos capturados contém mais de 8.000 veículos distribuídos em três pistas diferentes, com as velocidades reais para cada veículo obtidas a partir de um detector por laço indutivo. O detector de placas proposto foi comparado com três outros métodos no estado da arte e obteve os melhores resultados de performance para os nossos vídeos, com precisão (precision) de 0,93 e coeficiente de revocação (recall) de 0,87. A estimativa de velocidade dos veículos apresentou erro médio de -0,5 km/h, permanecendo dentro da margem de +2/-3 km/h, determinada por agências reguladoras em vários países, em 96,0% dos casos. / Speed control systems are used in most countries to enforce speed limits and, consequently, to prevent accidents. Most of such systems are based on intrusive technologies which require complex installation and maintenance, usually causing traffic disturbance. In this work, we propose a non-intrusive video-based system for vehicle speed estimation. The proposed system detects moving vehicles using an optimized motion detector. We apply a specialized text detector to locate the vehicle’s license plate region, in which stable features are selected for tracking. The tracked features are then filtered and rectified for perspective distortion. Vehicle speed is estimated by comparing the trajectory of the tracked features to known real world measures. For our tests, we used almost five hours of videos in different conditions, captured by a single low-cost camera positioned at 5.5 meters height. The recorded videos contain more than 8,000 vehicles, in three different road lanes, with associated ground truth speeds obtained from an inductive loop detector. We compared our license plate detector with three other state-of-the-art text detectors, and our approach has shown the best performance for our dataset, attaining a precision of 0.93 and a recall of 0.87. Vehicle speeds were estimated with an average error of -0.5 km/h, staying inside the +2/-3 km/h limit determined by regulatory authorities in several countries in over 96.0% of the cases.

Foi desenvolvido nesta pesquisa um estudo sobre a utilização de imagens de olhos humanos em um sistema biométricos de identificação. Este trabalho apresenta os resultados obtidos na comparação de olhos humanos utilizando a técnica Scale Invariant Feature Transform (SIFT). A técnica SIFT é uma ferramenta capaz de identificar objetos, tendo como principais características: a invariância as transformações de rotação, translação, escala e oclusão do objeto dentro da imagem. Uma pesquisa sobre os principais sistemas biométricos de identificação existentes foi realizada. Para as comparações entre as imagens utilizou-se um banco de imagens de olhos humanos denominado, UBIRIS, obtendo resultados muito interessantes. / This research developed a study about the use of images of human eyes in a biometric identification system. This work presents the results of the comparison of human eyes using the technique Scale Invariant Feature Transform (SIFT). The SIFT technique is a tool capable of identify objects, with the main features: the alteration of rotation invariance, translation, scale and occlusion of the object within the picture. A search on the main systems of biometric identification was made. For the comparisons between the images we used a bank of images of human eyes called UBIRIS, getting very interesting results.