No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

A presente tese foi desenvolvida no Programa de Pós-Graduação Informática na Educação, inserindo-se na linha de pesquisa “Interfaces digitais em educação, arte, linguagem e cognição”. Trata-se de uma pesquisa interdisciplinar que buscou tramar um diálogo entre arte e tecnologia. Mais especificamente, foi realizada uma investigação a respeito da imagem digital, entendendo-a como produzida em um agenciamento maquínico entre computador, considerado como atelier, e o corpo-artista. Desta paisagem, a investigação sobre a imagem digital buscou explorar as possibilidades de indeterminação na imagem, ou seja, suas possibilidades de criação e invenção, numa espécie de escavação até visibilizar o pixel, como o menor elemento da imagem. Metodologicamente realizou-se uma cartografia, escolhendo-se os trabalhos de imagens digitais realizados pela artista gaúcha Liana Timm. Tomou-se Liana como uma personagem estética e suas obras como disparadoras da problematização sobre imagens digitais produzidas no embate criacionista com o computador-atelier. Buscamos, dessa forma, abrir outros espaços para problematizar a imagem digital e suas possíveis conexões, bem como afirmar o computador como uma potência para fomentar maquinismos produtores da diferença e invenção. / The present thesis was developed in the Computer in Education Postgraduate Program, as part of the "Digital interfaces in education, art, language and cognition" line of research. This is an interdisciplinary research that sought to weave a dialogue between art and technology. More specifically, an investigation was carried out regarding the digital image, comprising it as produced by a machinic assemblage between the computer considered as a workshop and the body-artist. From this landscape, the research on digital image sought to explore the possibilities of indeterminacy in the image, ie, its creation and invention possibilities, a kind of digging done to show the pixel as the smallest element of the image. Methodologically, it was done a cartography, picking up the pieces of digital images made by Brazilian artist, Liana Timm. We took Liana as an aesthetic character and her works as the trigger of the problematization about the digital images produced in a creationist clash with the computer-workshop. We seek, therefore, to open up other spaces to discuss the digital image and its possible connections as well as to firm the computer as a potency to foment machinisms producers of difference and invention.

Câmaras não métricas acopladas a Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) possibilitam coleta de imagens com alta resolução espacial e temporal. Além disso, o custo de operação e manutenção desses equipamentos são reduzidos. A classificação da cobertura da terra por meio dessas imagens são dificultadas devido à alta variabilidade espectral dos alvos e ao grande volume de dados gerados. Esses contratempos são contornados utilizando Análise de Imagens Baseada em Objetos (Object-Based Image Analysis – OBIA) e algoritmos de mineração de dados. Um algoritmo empregado na OBIA são as Árvores de Decisão (AD). Essa técnica possibilita tanto a seleção de atributos mais informativos quanto a classificação das regiões. Novas técnicas de AD foram desenvolvidas e, nessas inovações, foram inseridas funções para selecionar atributos e para melhorar a classificação. Um exemplo é o algoritmo C5.0, que possui uma função de redução de dados e uma de reforço. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo (i) avaliar o método de segmentação por crescimento de regiões em imagens com altíssima resolução espacial, (ii) determinar os atributos preditivos mais importantes na discriminação das classes e (iii) avaliar as classificações das regiões em relação aos parâmetros de seleção dos atributos (winnow) e de reforço (trial), que estão contidos no algoritmo C5.0. A segmentação da imagem foi efetuada no programa Spring, já as regiões geradas na segmentação foram classificadas pelo modelo de AD C5.0, que está disponível no programa R. Como resultado foi identificado que a segmentação crescimento de regiões possibilitou uma alta correspondência com regiões geradas pelo especialista, resultando em valores de Reference Bounded Segments Booster (RBSB) próximos a 0. Os atributos mais importantes na construção dos modelos por AD foram a razão entre a banda do verde com a azul (r_v_a) e o Modelo Digital de Elevação (MDE). Para o parâmetro de reforço (trial), não foi identificada melhora na acurácia da classificação ao aumentar seu valor. Já o parâmetro winnow possibilitou uma redução no número de atributos preditivos, sem perdas estatisticamente significativas na acurácia da classificação. A função de reforço (trial) não melhorou a classificação da cobertura da terra. Também não foram constatadas diferenças estatisticamente significativas quando winnow selecionado como verdadeiro, mas se encontrou o benefício desse último parâmetro reduzindo a dimensionalidade dos dados. Nesse sentido, este trabalho contribuiu para a classificação da cobertura da terra em imagens coletadas por VANT, uma vez que se desenvolveu algoritmos para automatizar os processos da OBIA e para avaliar a classificação das regiões em relação às funções de reforço (winnow) e de seleção do atributo (winnow) do classificador por árvore de decisão C5.0. / Non-metric cameras attached to Unmanned Aerial Vehicles (UAV) enable collection of images with high spatial and temporal resolution. In addition, the cost of operation and maintenance of equipment are reduced. The land cover classification through these images are hampered due to high spectral variability of the targets and the large volume of data generated. These setbacks are contoured using Image Analysis Based on Objects (OBIA) and data mining algorithms. An algorithm used in OBIA are Decision Trees (AD). This technique allows the selection of the most informative attributes as the classification of regions. New AD techniques have been developed and these innovations, were functions inserted to select attributes and to improve classification. One example is a C5.0 algorithm, which has a data reduction function and of boosting. In this context, this paper aims to (i) evaluate the segmentation method for growing regions in images with high spatial resolution, (ii) determine the most important predictive attributes in the discrimination of classes and (iii) evaluate the classifications of regions regarding the attributes selection parameters (winnow) and boosting (trial), which are contained in the C5.0 algorithm. The image segmentation was performed in Spring program, since the regions generated in segmentation were classified by model C5.0 , which is available in the program R. As a result it was identified that the segmentation by region growing provided a high correlation with regions generated by the expert, resulting in Reference Bounded Segments Booster values (RBSB) near 0. The most important features in the construction of models of decision tree are the ratio between the band of green with the blue (r_v_a) and the Digital Elevation Model (DEM). Was not identified improvement in classification accuracy when was increased value of trial parameter. Already winnow parameter enabled a reduction in the number of predictive attributes, with no statistically significant losses in the accuracy of the classification. The boosting function (trial) did not improve the classification of land cover. Also were not found statistically significant differences when winnow selected as true, but was found the benefit of the latter parameter to reducing the dimensionality of the data. Thus, this work contributed to the land cover classification in images collected by UAV, once that were developed algorithms to automate the processes of integration OBIA and decision tree (C5.0).

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2013-03-04T19:54:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 309412.pdf: 8595955 bytes, checksum: cf7bb60efc53203fd23d51ecdd9e7922 (MD5) / A identificação de parâmetros constitutivos é usualmente realizada através da minimização de uma função objetivo, função essa que considera a diferença (erro) entre valores calculados numericamente e aqueles obtidos experimentalmente. Embora, em geral, apenas a força total registrada em testes uniaxiais de tração e/ou compressão seja utilizada no cálculo do erro, alguns autores têm incluido dados adicionais provenientes de medições completas de campos de deslocamento e/ou deformação. Como consequência, o Método de Correlação de Imagens Digitais (do inglês Digital Image Correlation, DIC) tem sido amplamente empregado como uma impotante ferramenta nesse processo devido a sua capacidade de fornecer medidas confiáveis de campos de deslocamento e/ou deformação. Nesse trabalho é proposto um método de identificação que faz uso de campos de deslocamento obtidos por meio de DIC. Tal método consiste no cálculo da energia de deformação e das forças internas, a cada passo de tempo, diretamente do campo de deslocamanto obtido por meio do método DIC. Dessa forma, uma função objetivo baseada no erro, a qual quantifica a diferença entre as forças internas e o carregamento medido, pode ser definida. Essa função objetivo é então minimizada em relação aos parâmetros constitutivos do material. A fim de avaliar tal proposição, vários testes de identificação de parâmetros foram realizados por meio de experimentos numéricos e mecânicos. Sendo que, nesse último caso, um corpo de prova não padronizado e fabricado em aço baixo-carbono foi projetado e submetido a um ensaio de tração monotônico. Durante esse teste, o histórico do campo de deslocamento foi registrado por meio do método DIC. Devido às características do material, a versão simplificada do modelo de Lemaitre para dano-elastoplástico foi escolhida como modelo constitutivo a ser empregado. Finalmente, duas funções objetivo foram definidas e então minimizadas por meio de um algoritmo de otimização, o que levou à solução do problema de identificação. A seção de resultados mostra o desempenho e aplicabilidade do procedimento descrito. As vantagens, dificuldades e propostas para trabalhos futuros são então discutidas. / The identification of material parameters is usually accomplished through the minimisation of an objective function that takes into account the error between computed and measured quantities. Although, in general, only the total force of a tensile and/or compression test is used in the calculation of the error, several authors have included additional data, obtained from full-field measurements. As a consequence of this fact, the Digital Image Correlation (DIC) method has been widely employed as an important tool in this process, due to its capacity of supplying reliable displacement and/or strain fields. In this work, an identification method that uses the full-field data obtained by means of DIC is proposed. The internal strain energy and internal forces at each time step is calculated directly from the displacement field supplied by the DIC method. Thus, an error-based objective function that quantifies the difference between internal forces and measured loads can be defined. This objective function is then minimised with respect to the constitutive material parameters. In order to assess this proposition, several identification tests were carried out by means of numerical and mechanical experiments. In the latter, a non-standard low-carbon steel specimen was designed and submitted to a uniaxial monotonic tensile test. During the test, the history of the displacement field was recorded by means of DIC. Due to the characteristics of the material, the simplified version of Lemaitre's elatoplastic damage model was chosen as the constitutive model for the simulations. Finally, two objective functions were defined and called within an optimisation algorithm, which led to the solution of the identification problem. The results section shows the performance and applicability of the procedure described. Advantages, difficulties and proposals for future work are then discussed.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:34:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4924.pdf: 2086016 bytes, checksum: 2b373fe61ad7df65bcb97ca8cb1f373d (MD5) Previous issue date: 2013-02-22 / Universidade Federal de Minas Gerais / Milk provides essential nutrients (carbohydrate, fat, protein, minerals and vitamins) of great nutritional relevance for humans, particularly during childhood. Nowadays, the occurrence of milk adulteration is a major issue in the dairy industry, and has been causing concerns among costumers and food manufacturers. In this context, the objective of this study was developed a simple, fast and non-expensive method to identify and quantify milk adulteration. In this study, three different methods were proposed based on digital image, infrared spectroscopy (IR) and time domain nuclear magnetic resonance (TD-NMR). Milk samples were adulterated by addition of tap water, whey, synthetic milk, synthetic urine, urea, hydrogen peroxide and caustic soda, in different concentrations, except for caustic soda. In this case, fresh milk samples were put at ambient temperature and waited to turn sour. Later, a 10- mol/L commercial NaOH solution was added into the sourish milk to establish its original pH. Classification models obtained with digital images exhibited tight and well-separated clusters allowing the discrimination of control from adulterated milk samples. Results obtained with TD-NMR and IR allowed the discrimination of milk samples according to the level of adulteration and the type of adulterant used in the adulteration process. In the case of adulteration with NaOH, the method developed with digital image was able to discriminate fresh from adulterated milk samples. Regression models obtained with digital image showed that the method was able to detect adulteration level ≥ 6% v/v. In the other hand, the models obtained with IR and TD-NMR allowed the quantification of adulteration at levels ≤ 3% v/v. / O leite bovino é considerado um alimento básico na alimentação humana, especialmente para crianças, contribuindo com os nutrientes essenciais que estas requerem para o seu crescimento e desenvolvimento. Recentemente, diversas reportagens têm sido divulgadas sobre o problema da adulteração em leite, causando preocupações entre seus fabricantes e consumidores. Neste contexto, esta tese de doutorado tem como objetivo principal aplicar a análise por imagens digitais para verificar a autenticidade do leite bovino. Os resultados obtidos serão comparados com os obtidos com as técnicas espectroanalíticas de infravermelho (IR) e ressonância magnética nuclear no domínio do tempo (RMN-DT). As amostras de leite foram adulteradas com água, peróxido de hidrogênio, leite sintético, soro, urina sintética, ureia e soda cáustica, em diferentes porcentagens de adulteração. No caso da soda cáustica, as amostras de leite de boa qualidade foram submetidas a um processo natural de degradação e, em seguida, adicionado soda cáustica para re-estabelecer o pH original. Modelos de classificação demonstraram a habilidade do procedimento de análise por imagens digitais em descriminar as amostra de leite não adulterado e adulterado com uma alta porcentagem de acerto. Os modelos de classificação obtidos com os métodos de RMN-DT e IR permitiram discriminar as amostras de acordo com a porcentagem de adulteração e o tipo de adulterante. Modelos de regressão demonstraram que o procedimento de análise por imagens digitais é capaz de quantificar adulterantes em leite bovino quando a porcentagem de adulteração é ≥ 6% v/v. Resultados obtidos com as técnicas RMN-DT e IR apresentaram uma habilidade para quantificação de adulterantes em concentrações ≤ 3% v/v.

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

O desenvolvimento de novos, e mais eficientes, métodos de classificação de imagem digitais em Sensoriamento Remoto se constitui em uma importante área que tem chamado a atenção de muitos pesquisadores. Nesta área em particular, um problema que freqüentemente surge para a classificação de imagens digitais provenientes de cenas naturais, é a ocorrência de classes espectrais com resposta espectral muito similar. Nestes casos, os sistemas sensores mais comuns e os métodos tradicionais de classificação de imagem apresentam muito baixa precisão ou mesmo falham completamente. Várias abordagens vem sendo propostas na literatura. Uma das possíveis abordagens consiste em fazer uso de informações auxiliares que possuam poder discriminante para as classes sob análise. Esta é a possibilidade explorada nesta dissertação, utilizar-se de dados auxiliares, provenientes de fontes diversas, tais como: temperatura, precipitação, altitude e classes de solo. Estes dados são então combinados com dados provenientes de imagens multiespectrais de acordo com a Teoria de Evidência proposta por Dempster e Shafer. Esta abordagem é testada usando dados de uma área no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com a finalidade de delimitar a ocorrência da Mata Nativa com Araucária (composta pela conifera Araucaria angustifolia), que é de difícil separação em relação a outras classes espectrais que ocorrem na região, tornando difícil o processo preciso de classificação.

Submitted by Júllia Mendes Pestana Dos Santos (julliapestan@hotmail.com) on 2018-07-16T01:31:34Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO FINAL.output.pdf: 3255322 bytes, checksum: 56ad1a6301c009bcfaf0bd6c5ef7b0f4 (MD5) / Approved for entry into archive by Telma Jaqueline Dias Silveira null (telmasbl@marilia.unesp.br) on 2018-07-16T19:46:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 santos_jmp_me_mar.pdf: 3255322 bytes, checksum: 56ad1a6301c009bcfaf0bd6c5ef7b0f4 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-16T19:46:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santos_jmp_me_mar.pdf: 3255322 bytes, checksum: 56ad1a6301c009bcfaf0bd6c5ef7b0f4 (MD5) Previous issue date: 2018-06-18 / A questão da indexação e recuperação de imagens tem atraído a atenção de novos interessados, tanto os preocupados com o conteúdo informacional, quanto os interessados em desenvolver formas automatizadas de descrição e acesso ao conteúdo imagético. No contexto das imagens digitais, para que elas se tornem recursos disponíveis, recuperáveis e acessíveis é necessário um desenvolvimento de processos para construção de representações. Um impulso na revolução das imagens digitais foi dado pela expansão da utilização dos computadores, onde surgiram técnicas para captura, armazenamento, processamento e transmissão das mesmas. Neste sentido, o objetivo do trabalho foi discutir o processo de indexação e recuperação de imagens no contexto de sistemas informáticos. Abordamos tanto a indexação quanto a recuperação de imagens fotográficas, visando melhorar a precisão de recuperação desses documentos em sistemas de informação. O uso de metadados neste contexto é significativo, pois o funcionamento da web está ligado à facilidade de recuperação de dados. E assim, os sistemas de Recuperação da Imagem Baseado em Conteúdo (CBIR) evidenciam a necessidade da introdução de novos atributos/características, como a utilização de cor, formas, texturas. Mas somente essas propriedades não solucionam o problema da organização e recuperação de conteúdo imagético e, portanto nesse contexto a criação de metadados aos elementos básicos da linguagem visual: ponto, linha, forma, direção, tom, cor, textura, escala, dimensão e movimento para construção e recuperação da imagem serão a proposta e análise dessa pesquisa. E os resultados apontam que o software Sepiades por ser um software livre, ainda que seja para descrição de imagens, torna-se mais acessível e compatível e seus elementos são passíveis de miscigenação, sendo uma boa solução. Conclui-se que uma participação significativa dos indexadores no desenvolvimento de softwares para organização e recuperação imagética é de extrema importância e contribuição para área da Ciência da Informação (CI) e Computação. Desse modo destacamos a importância de estudos e pesquisas que tenham como objetivo a Recuperação de Imagens e os diversos mecanismos de busca da informação, bem como, conhecer as tecnologias existentes e a sua utilização. / The issue of indexing and retrieval of images has attracted the attention of new stakeholders, both those concerned with the information content of the images and those interested in developing automated forms of description and access to images. In the context of digital images, for them to become available, retrievable and accessible resources, a process development is necessary for the construction of representations. An impulse in the digital imaging revolution was the expansion of computer use, where techniques for capturing, storing, processing and transmitting images emerged. In this sense, the objective of the work is the process of indexing and retrieving images in the context of computer systems. We address both indexing and retrieval of photographic images, aiming to improve the accuracy of image retrieval in information systems. The use of metadata in this context will be significant, as the operation of the web is linked to the ease of data recovery. Thus, Content Based Image Retrieval (CBIR) systems highlight the need to introduce new attributes / characteristics, such as the use of color, shapes, textures. But only these properties do not solve the problem of image organization and retrieval, and in this context, the creation of metadata to the basic elements of visual language: point, line, shape, direction, tone, color, texture, scale, dimension and motion for construction and image recovery will be the proposal and analysis of this research. And the results show that the software Sepiades, because it is a free software, although it is for image description, it becomes more accessible and compatible and its elements are susceptible of miscegenation, being a good solution. It is concluded that a significant participation of indexers in the development of software for organization and image recovery is of extreme importance and contribution to the area of Information Science (CI) and Computing. In this way, we highlight the importance of studies and research that aim at Image Retrieval and in the various information search mechanisms, as well as to know the existing technologies and their use.

Submitted by Eduardo Luiz Rossini null (eduardoluizrossini@hotmail.com) on 2016-02-23T19:57:36Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Eduardo Luiz Rossini.pdf: 3536237 bytes, checksum: b80f3de5c500525400c54725eca4f50a (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-02-24T17:37:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rossini_el_me_araiq_par.pdf: 1271581 bytes, checksum: fc7b0e488fc0894ee079c142b4712805 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-24T17:37:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rossini_el_me_araiq_par.pdf: 1271581 bytes, checksum: fc7b0e488fc0894ee079c142b4712805 (MD5) Previous issue date: 2016-02-05 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O nitrogênio está presente no organismo humano principalmente como constituinte das proteínas e ácidos nucleicos. O catabolismo dessas substâncias forma compostos nitrogenados conhecidos como não–proteicos. Dentre os vários compostos nitrogenados não-proteicos conhecidos, o ácido úrico e a creatinina podem ser utilizados como biomarcadores da função renal em humanos. A creatinina é proveniente da reação não enzimática de desidratação da creatina ou da desfosforilação da fosfocreatina durante o processo de contração muscular; sua concentração é utilizada como marcador clínico para avaliar a função renal. O ácido úrico é formado a partir do metabolismo das bases purínicas, por ser um composto pouco solúvel, sua deposição nas juntas das extremidades ou em outros tecidos moles gera o caso clínico conhecido como gota. Dessa forma, a creatinina e o ácido úrico são constantemente dosados em exames laboratoriais de urina. As metodologias utilizadas para a dosagem desses dois compostos vão desde os métodos clássicos, até a utilização de HPLC, eletroforese e análise em fluxo, ou seja, técnicas pouco portáteis e algumas de alto custo. Assim, a proposta do trabalho é o desenvolvimento de dispositivos analíticos microfluídicos em papel (μPAD) para a determinação de creatinina e ácido úrico. Foram selecionados os reagentes cromogênicos para os dois analitos em estudo. Sendo o ácido pícrico em meio alcalino o reagente cromogênico para a creatinina e o Fe3+ e 1,10-Fenantrolina para o ácido úrico. As condições experimentais das duas reações foram otimizadas utilizando o planejamento fatorial do tipo 2³ e o planejamento composto central. Foram otimizados os fatores concentrações dos reagentes e tempo de aquecimento. A curva de calibração para o ácido úrico foi repetitiva, com equação de reta igual a A = 0,01651 + 0,0003864 CAU, com coeficiente de determinação (R²) igual a 0,997, com limite de detecção igual a 16,5 mg L-1 e de quantificação igual a 54,9 mg L-1. Dos interferentes testados, apenas o ácido ascórbico demonstrou ser interferente da reação e pode ser eliminado borbulhando-se O2 na amostra. A curva de calibração para a creatinina apresenta repetibilidade, com equação de reta igual a A = -0,02229 + 0,0004010 CCRN, com coeficiente de determinação (R²) igual a 0,998, com limite de detecção igual a 15,7 mg L-1 e de quantificação igual a 52,4 mg L-1, não apresentando interferentes para a reação entre os interferentes testados. A metodologia proposta foi aplicada em três urinas sintética e quatro urinas naturais. Os resultados obtidos foram confrontados com uma metodologia cromatográfica descrita na literatura. O teste estatístico de t de Student demonstrou que não houve diferença significativa entre os resultados obtidos do método proposto e o comparativo. / Nitrogen is present in human organism mainly as a nucleic acid and proteins constituent. The catabolism of these substances forms nitrogen compounds known as nonproteinaceous. Among the many nonproteinaceous nitrogen compounds, uric acid and creatinine can be used as biomarkers of renal function in humans. Creatinine is derived from a non-enzymatic reaction of creatine dehydretion or dephosphorylation of phosphocreatine in the muscle contraction process; creatinine concentration is used as clinic marker to evaluate the renal function. Uric acid is formed from metabolism of purine bases and, by being a slightly soluble compound, its deposition in the joints of the extremities or other soft tissues creates a case known as gout. In this way, creatinine and uric acid are constantly dosed in urine laboratory exams. The methodologies used to determine these two compounds range from classic methods, to the used of HPLC, electrophoresis and in flow analysis, in other words, slightly portable techniques and, some of them, very expensive. Thus, this work proposes the development of microfluidic paper-based analytical devices (μPAD) to determinate creatinine and uric acid. Chromogenic reagents were selected for both analytes in study. Picric acid in alkaline medium was chose for creatinine determination and Fe3+ and 1,10-phenantroline were chose for uric acid. Experimental conditions were optimized for both reactions using 23 factorial design and a central composite design. The factores optimized were reagents concentration and time of heating. The analytical curve to uric acid were repetitive, with a line equation equal to A = 0,01651 + 0,00038764 CAU, with determination coefficient (R²) equal to 0,997, and limit of detection equal to 16,5 mg L-1 and limit of quantification equal to 54,9 mg L-1. Of the interferents tested, only ascorbic acid was shown to be interfering the reaction and may be removed by bubbling O2 in the sample. Calibration curve of creatinine shows itself repetitive with a linear equation equal to A = -0,02229 + 0,0004010 CCRN, with linear coefficient (R²) of 0,998; limits of detection and quantification were, respectively, 15,7 mg L-1 and 52,4 mg L-1; and none of the interferentes tested present interference during the determination. The proposed method was applied to three artificial urine samples and four natural urine samples. The obtained results were compared with a chromatographic methodology already described in literature. Statistic Student t-test shows that there is no significant difference between the results obtained by the proposed method and the comparative method. / FAPESP: 2014/17749-7 / CNPq: 132646/2014-5