Orientador: João Paulo Papa / Coorientador: Aparecido Nilceu Marana / Banca: Ricardo da Silva Torres / Banca: Ivan Rizzo Guilherme / Resumo: Categorização de imagens utilizando Dicionário de Palavras Visuais tem recebido grande atenção pelas comunidades de visão computacional e processamento de imagens. Nesta abordagem, cada imagem é representada por um conjuntode pontos invariantes, os quais são mapeados no espaço de Hilbert, o qual é uma extensão do plano Euclideano e espaço 3D tendo qual quer número finito ou infinito de dimensões, representando um dicionário visual composto das características mais representativas de um conjunto de imagens. Contudo, o principal problema de tal abordagem é encontrar um dicionário que seja compacto e, ao mesmo tempo, representativo. Encontrar tal dicionário de maneira automática, sem auxílio de um usuário, é uma tarefa ainda mais difícil. Neste trabalho, é proposto um método para encontrar o dicionário de maneira automática empregando um algoritmo baseado em grafos denominado Floresta de Caminhos Ótimos, o qual não necessita da dimensão do dicionário para encontrá-lo. Os experimentos envolveram o uso de 3 bases de imagens de objetos variados e realizando-se umacomparação entre a técnica apresentada e as técnicas K-médias e Seleção Aleatória. A comparação avaliou o tempo necessário para que cada técnica compute os dicionários e a taxa de acerto proporcionada pelos dicionários. Os resultados experimentais monstraram que o algoritmo Floresta de Caminhos Ótimos é uma alternativa a ser empregada na técnica Dicionário de Palavras Visuais, uma vez que as taxas de acerto são similares as demais técnicas, possui vantagem quando dicionários de alta dimensão devem ser calculadose, principalmente, não necessita que a dimensão do dicionário visual seja definido a priori / Abstract: Image categorization by means of bag of visual words has received increasing attention by the image processing and vision communities in the last years. In these approaches, each image is represented by invariant points of interest which are mapped to a Hilbert Space, which is an extension of traditionals Euclidean plane and 3D space having any finite or infinite number of dimensions, representing a visual dictionary which aims at comprising the most discriminative features in a set of images. Notwithstanding, the main problem of such approaches is to find a compact and representative dictionary. Finding such representative dictionary automatically with no user intervention is an even more difficult task. In this work, we propose a method to automatically find such dictionary by employing a recent developed graph-based n˜ao-supervisionado algorithm called Optimum-Path Forest, which does not make any assumption about the visual dictionary's size. Experiments were performed on 3 different databases of different objects in order to compare OPF n˜ao-supervisionado, K-means and Random Selection. The comparison assessed the time for each technique to compute the visual dictionaries and the accuracy rate when such visual dictionaries are used. The experimental results showed that OPF n˜ao-supervisionado is an alternate algorithm for the visual dictionary generation, since accuracy rates are similar, presents a time advantage when high-dimension dictionaries have to be computed and does not require visual dictionary dimension prior its computing / Mestre

Orientador: João Paulo Papa / Banca: Aparecido Nilceu Marana / Banca: Moacir Pereira Ponti Júnior / Resumo: Sistemas de detecção de intrusão tem utilizado cada vez mais técnicas baseadas em inteligência artificial com o objetivo de aumentar sua precisão. Técnicas como redes neurais artificiais e máquinas de vetores de suporte são exemplos de abordagens que tem sido amplamente empregadas para este m. Entretanto, a complexidade dessas t ecnicas para o aprendizado de novos ataques e muito alta, inviabilizando o seu retreinamento em tempo real. Dado que um novo classificador de padrões denominado Floresta de Caminhos Otimos (Optimum-Path Forest- OPF) foi recentemente proposto, e obteve taxas de reconhecimento similares aquelas obtidas por técnicas estado-da-arte em reconhecimento de padrões, por em mais rápido para o treinamento, este trabalho objetiva a avaliação do classicador OPF no contexto de detecção de intrus~ao em redes de computadores. Experimentos em diferentes bases de dados mostraram que o classificador OPF pode ser uma ferramenta adequada para detectar intrusões em redes de computadores, dado que o mesmo pode aprender novos ataques mais rapidamente que algumas das técnicas empregadas no trabalho / Abstract: Intrusion Detection Systems have used even more techniques based on arti icial intel-ligence aiming to increase their accuracy. Techniques such as neural networks and suport vetor machines are examples of approaches which have been widely used for this purpose. However, the complexity for learning new attacks is very high, imparing their retraining in real time. Since a new classi er called Optimum-Path Forest - OPF has been recently proposed, and has shown similar recognition rates to those state-of-the-art pattern recog-nition techniques, but much faster for training, this work aims to evaluate OPF in the context of intrusion detection in computer networks. Experiments on di erent databa-ses have shown that OPF may be an appropriate tool to detect instrusion in computer networks, since it can learn new attacks faster than some of the other techniques employed in this work / Mestre

Orientador: Mário Luiz Tronco / Banca: João Eduardo Machado Perea Martins / Banca: Edilson Reis Rodrigues Kato / Resumo: Sistemas de Visão são amplamente empregados em aplicações relacionadas à Agricultura de Precisão. A capacidade de extrair grandes conjuntos de dados do ambiente e seus baixos custos de aquisição torna-os populares entre os diversos tipos de sensores existentes. Em algumas atividades, torna-se necessário aumentar o campo de visão da aplicação para aumentar o conhecimento sobre o ambiente. Sistemas Omnidirecionais Catadióptricos fornecem técnicas capazes de capturar imagens completas do ambiente utilizando a combinação de lentes e espelhos. Nesse trabalho, foi proposta a aplicação de um sistema catadióptrico, utilizando espelho hiperbólico, para realização do levantamento de informações de cenários naturais agrícolas. A imagem omnidirecional é tratada com técnicas de processamento de imagens e retificada, gerando uma nova imagem panorâmica. Então, seus quadrantes são extraídos, originando quatro novas imagens que representam lados de visão do veículo. Uma etapa de segmentação por cor foi proposta utilizando como base o algoritmo Otsu Threshold. Filtros foram aplicados para otimização dos resultados obtidos. No final do processo, foi possível visualizar as regiões de interesse de cada quadrante / Abstract: Vision System is widely used in applications related to Precision Agriculture. The ability to extract large sets of data from the environment and its low acquisition costs makes them popular among different types of existing sensors. In some activities, becomes necessary to increase the field of view of the application to increase the knowledge about the environment. Omnidirectional Catadioptric System provide techniques to capture complete images of the environment using a combination of lenses and mirrors. This work aimed the application of a catadioptric system using hyperbolic mirror, to perform the survey information of agricultural natural scenery. The omnidirectional image is treated with techniques of image processing and rectified, creating a new panoramic image. Then, its quadrants are extracted, yielding four new images that represent the side view of the vehicle. A Step by color segmentation was proposed using as a basis the Otsu Threshold algorithm. Filters are applied to optimize the results. At the end of the process, it was possible to view the regions of interest in each quadrant / Mestre

Orientador: Luis Rogerio de Oliveira Hein / Banca: Edson Cocchieri Botelho / Banca: Peterson Luiz Ferrandini / Banca: Mirian de Lourdes Noronha Motta Melo / Banca: Miguel Justino Ribeiro Barboza / Resumo : A fractografia quantitativa é considerada uma importante ferramenta de investigação de falhas em materiais, pois proporciona uma série de informações relevantes a partir das superfícies de fratura, considerando as características microestruturais e os mecanismos de falha que governam a fratura do material. Por meio da análise quantitativa, buscam-se processos investigativos dinamizados e resultados mais precisos. Muitos autores têm proposto o uso de fractais na análise quantitativa de falhas estruturais. Dentro deste contexto, a superfície de fratura seria um fractal misto ou multifractal, porque a formação de sua topografia depende de variações microestruturais e do campo de tensões atuantes na ponta da trinca. Sendo assim, o objetivo principal deste trabalho é avaliar as relações entre tenacidade à fratura (modos I e II) e o comportamento fractal de materiais de diversas classes, avaliando a associação entre a ação de micromecanismos de fratura e a formação do relevo das superfícies de fratura. Os materiais utilizados foram compósito carbono/epóxi, resina fenol-formaldeído, titânia e aço 15-5PH, que foram ensaiados em diferentes modos de carregamento (ensaio DCB, ENF, SCB e KC) e em diferentes condições. A aquisição das imagens das superfícies de fratura foi feita com o uso de um microscópio óptico de reflexão e as topografias obtidas pelo método de reconstrução por extensão de foco. A dimensão fractal foi calculada usando-se o método box-counting, sendo, posteriormente, classificada como dimensão textural (Dt), que descreve um processo físico que controla a rugosidade da superfície, e dimensão estrutural (Ds), onde as características estruturais do material se emergem. Os resultados demonstraram que quando comparados os valores de tenacidade à fratura, nos modos I ou II de carregamento, com as ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Quantitative fractography is considered an important tool for investigating flaws in materials; it provides a lot of relevant information from the fracture surfaces, considering the microstructural characteristics and failure mechanisms that govern the fracture of the material. Through quantitative analysis, investigative processes can be more accurate, with justified conclusions. Many authors have proposed the use of fractals in quantitative analysis of structural failures. Within this context, the fracture surface would be a mixed fractal or multifractal, because the formation of its topography depends on microstructural variations and the field stresses acting at the crack tip. Thus, the main objective of this work is to evaluate the relationship between fracture toughness (mode I and II) and fractal behavior of various classes of materials, evaluating the association between the action of fracture micromechanisms and the relief formation of fracture surfaces. The materials used were carbon/epoxy composite, phenol formaldehyde resin, titania and 15-5PH steel, which were tested in different loading modes (test DCB, ENF, SCB and KC) and in different conditions. The acquisition of images of the fracture surfaces was performed using an optical microscope and reflection topographies obtained by extended depth from focus reconstruction method. The fractal dimension was calculated using the box-counting method, and subsequently classified as textural dimension (Dt), which describes a physical process which controls surface roughness, and structural dimension (Ds), where the structural characteristics of ... (Complete abstract click eletronic access below) / Doutor

Orientador: Luiz César de Morais / Banca: Agenor Montebelo Filho / Banca: Edmundo Medici Filho / Resumo: O objetivo deste estudo foi avaliar se imagens digitalizadas obtidas de radiografias periapicais tomadas com tempo de exposição reduzido podem ser melhoradas com o auxílio de um programa de computador (PhotoStyler) para tratamento digital. Foram empregadas radiografias de áreas de molares e premolares de mandíbulas secas, tomadas em série e padronizadas. Um total de 57 imagens equivalentes às radiografias com tempo de exposição reduzido (60 e 80% do tempo considerado normal), digitalizadas e tratadas, foram submetidas a avaliação de sete examinadores que as compararam com as imagens não tratadas. Verificou-se que cerca de 80% das imagens equivalentes às radiografias tomadas com redução de 60% da dose habitual foram consideradas de qualidade para elaboração de diagnóstico. Quanto às imagens radiográficas tomadas com 80% de redução do tempo de exposição, cerca de 50% foram consideradas adequadas para o mesmo propósito / Abstract: The aim of this study was to evaluate whether digitized images obtained from periapical radiographs taken with low dose of radiation could be improved with the aid of a computer software (PhotoStyler) for digital treatrnent. Serial and standardized radiographs of molar and premolar areas were studied. A total of 57 images equivalent to the radiographs taken with reduced exposure time ( 60 and 80% of the time considered normal), digitized and treated, were submitted to the evaluation of seven exanúners which compared them with those images without treatment. lt was verified that about 80% of the images equivalem to lhe radiographs taken with 60% reduction of ordinary exposure time were considered to having quality for supporting diagnosis. As for the images taken with 80% reduction of ordinary exposure time, about 50% of them were considered suitable for the sarne purpose / Mestre

Orientador: Nilton Nobuhiro Imai / Resumo: O rendimento das culturas pode variar no espaço em decorrência da heterogeneidade das formas do relevo, dos tipos de solo e do manejo ao qual estes solos têm sido submetidos. Como uma de suas estratégias principais, a agricultura de precisão fundamenta-se na coleta sistemática e o processamento de dados georreferenciados para produzir informações que permitam manter os processos produtivos sob controle, orientando-os ao aprimoramento contínuo. Na agricultura de precisão tem sido adotados dois métodos para obter superfícies que apresentam a distribuição espacial do rendimento. O primeiro utiliza amostragem aleatória do rendimento. O segundo faz uso de uma amostragem sistemática com colhedeira equipada com receptor GPS e um dispositivo de estimativa de peso dos grãos colhidos. Este oferece medidas de rendimentos mais precisas, porém a um custo mais elevado. Sabendo-se que imagens multiespectrais de sensoriamento remoto podem apresentar correlação com a vegetação, as mesmas podem ser utilizadas como dados adicionais no processo de reconstrução de superfícies. Nesta pesquisa, realizou-se o estudo comparativo dos métodos de krigagem ordinária isotrópica e anisotrópica, indicadora isotrópica e a cokrigagem, utilizando dois conjuntos de dados de rendimento de soja, além de imagens multiespectrais obtidas com uma câmara digital. Os resultados obtidos no primeiro experimento, mostraram que o processo de krigagem anisotrópica foi o mais adequado na modelagem do rendimento da soja. Para o segundo experimento, os resultados confirmaram que o processo de krigagem ordinária anisotrópica foi o mais adequado. Porém, os índices de concordância kappa para o segundo experimento não mostraram resultados muito satisfatórios na comparação entre o mapa de referência e os mapas obtidos pelos processos de krigagem...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The crop yield can vary in the space due to the heterogeneity of the relief, of the soil types and to the handling to which these soils have been submitted. As one of their main strategies, the precision farming is based on a systematic acquisition and the georreferenced data processing that produce information to allow to maintaing the productive processes under control, guiding them to the continuous improvement. In the project of precision farming it has been adopted two methods to obtain crop yield distribution surfaces. The first adopt random sampling of the income. The second is based on a systematic sampling with harvester equipped with receiver GPS and a device that estimates the weight of the picked grains. This method offers more accurate measures of crop yields, however at a higher cost. Considering that multiespectral images of remote sensing can be correlated correlation with the vegetation, the same ones can be applied as additional data in the process of surfaces reconstruction. In this research, it has been acomplished a comparative study of the methods of isotropic and anisotropic ordinary kriging, isotropic indicator kriging and the cokriging, using two soybean crop yield data sets, besides multiespectral images obtained with a digital camera. The results of the first experiment, for a crop area reasonably big, showed that the process of anisotropic kriging was the most appropriate in the modelling of the crop yield of the soy. For the second experiment, the results confirmed that the process of anisotropic ordinary kriging was the most appropriate. However, the kappa indexes was not very satisfactory. In that last experiment, it was still tried to accomplish the cokriging process using off nadir multiespectral images acquired by the DuncaTech MS-3100 digital camera. However, it was not possible the accomplishment of the cokriging process...(Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Erivaldo Antonio da Silva / Banca: José Roberto Nogueira / Banca: Rodrigo Affonso de Albuquerque Nóbrega / Resumo: O presente trabalho busca desenvolver um método de detecção de rodovias em imagens digitais de alta resolução baseado na teoria de Morfologia Matemática (MM). O uso da MM tem como principal justificativa a utilização de operadores morfológicos como método alternativo para detecção de rodovias visando contribuir para a área de Cartografia, visto que esta é uma excelente ferramenta não-linear que resolve de forma eficiente problemas de extração de informação através da análise das estruturas geométricas dos alvos contidos nas imagens digitais. A área de estudo corresponde a uma imagem pancromática contendo um trecho da Rodovia Raposo Tavares, localizado na região de Presidente Prudente (SP), sendo adquirida pelo satélite de alta resolução Quickbird com resolução espacial de 0,60 m. Para a detecção das pistas de rodovia, desenvolveu-se uma rotina baseada em operadores morfológicos e elementos estruturantes contidos na SDC Morphology Toolbox, a qual roda em ambiente MATLAB. Devido à baixa eficiência do MATLAB em processar imagens com grande dimensão foi necessário recortar a área teste em 11 sub-imagens. Desse modo, a rotina morfológica teve que ser capaz de detectar feições do tipo rodovia nas 11 sub-imagens, alterando-se apenas os valores dos limiares, os quais diferem para cada imagem. Para a elaboração da rotina, inicialmente, com base no tipo de alvo presente na imagem (i.e., rodovias), foram selecionados os operadores e elementos estruturantes morfológicos mais adequados para serem utilizados no processo de detecção. / Abstract: The present work intends to develop a road detection method in high resolution digital imagery based on the Mathematical Morphology theory (MM). The choice of MM has as a main reason the use of morphologic operators as an alternative method for road detection seeking to contribute for the Cartography area, because this is an excellent nonlinear tool that efficiently solves problems of information extraction through the analysis of geometric structures in the target contained in the digital images. The study area corresponds to a panchromatic image containing a passage of the Raposo Tavares Road, located in Presidente Prudente (SP), being acquired by the high resolution satellite Quickbird with 0,60 m spatial resolution. For the road tracks detection it was developed a routine based in morphologic operators and structuring elements contained in SDC Morphology Toolbox, which turns in software Matlab. Due to the deficiency of Matlab in processing images with great dimension it was necessary to cut out the area tests in 11 sub-images. This way, the morphologic routine had to be able to detect features of the type road in the 11 sub-images, just losing temper the thresholds values, which differ for each image. For the routine elaboration, initially, basing in the type of present target in the image (i.e., roads), the most appropriated morphologic operators and structuring elements were selected to use in the detection process. / Mestre

Orientador: Erivaldo Antônio da Silva / Coorientador: Maurício Araújo Dias / Banca: Almir Olivette Artero / Banca: Rodrigo Affonso de A. Nóbrega / Resumo: Atualmente, pesquisas sobre extração de feições cartográficas de interesse são motivadas, sobretudo, pela crescente importância dos Sistemas de Informações Geográficas e a necessidade de aquisição e atualização de dados espaciais. No campo de planejamento urbano os dados espaciais são utilizados para planejamentos e tomadas de decisão. Para tanto, é imprescindível que estes dados sejam atuais e acurados. Deste modo, uma possibilidade é efetuar a detecção e/ou extração das feições de interesse a partir de imagens de sensoriamento remoto, motivo pelo qual tais estudos são de fundamental importância. Todavia, o que dificulta este procedimento é o conteúdo das imagens envolvidas, o que torna a extração de feições de interesse um tópico desafiador. Além disso, normalmente os sistemas computacionais utilizados para realizar estudos de extração de feições cartográficas são sistemas de domínio particular, tendo suas funcionalidades fechadas, impossibilitando o estudo, alterações e melhorias nesses algoritmos. Neste sentido, este trabalho consiste no desenvolvimento de um sistema computacional, denominado CARTOMORPH, para o processamento de imagens de sensoriamento remoto. Este sistema, implementado de forma livre e de domínio público, tem como finalidade possibilitar a utilização das funções implementadas, focadas no estudo de extração de feições por morfologia matemática... / Abstract: Nowadays, the increasing importance of the Geographic Information Systems and the necessity of acquisition and update of spatial data motivate researches about cartographic features extraction. In the urban planning field, the spatial data are used to planning and decision-making. Therefore, it is essential that these data are updated and accurate. Thus, to detect cartographic features using remote sensing images is a significant possibility, reason that these studies are of fundamental importance. Nevertheless, the content of the images involved complicates this procedure and makes it a challenging topic. Moreover, the software used for research about cartographic features extraction methodologies are, usually, of private domain and consequently have the functionalities blocked, disallowing changings and improvement of the algorithms. This sense, this work consists of a software development, named as CARTOMORPH, to remote sensing image processing. The software purpose is to allow the use of the functions implemented, as well as allow changings, adaptions and improving of the functions, since it is of public domain. So techniques of digital image processing, focused on the mathematical morphology theory, was implemented to enable the development of cartographic features extraction routines. The CARTOMORPH development is of fundamental importance, since it is focused on cartographic studies to detect interest features from remote sensing images... / Mestre

Orientador: João Paulo Papa / Coorientador: Kelton Augusto Pontara da Costa / Banca: Roberta Spolon / Banca: Tiago Agostinho de Almeida / Resumo: O aprendizado de características tem sido um dos grandes desafios das técnicas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs), principalmente quando se trata de um grande número de amostras e características que as definem. Uma técnica ainda pouco explorada nesse campo diz respeito as baseadas em RNAs derivada das Máquinas de Boltzmann Restritas, do inglês Restricted Boltzmann Machines (RBM), principalmente na área de segurança de redes de computadores. A proposta deste trabalho visa explorar essas técnicas no campo de aprendizado não-supervisionado de características para detecção de conteúdo malicioso, especificamente na área de segurança de redes de computadores. Experimentos foram conduzidos usando técnicas baseadas em RBMs para o aprendizado não-supervisionado de características visando a detecção de conteúdo malicioso utilizando meta-heurísticas baseadas em algoritmos de otimização, voltado à detecção de spam em mensagens eletrônicas. Nos resultados alcançados por meio dos experimentos, observou-se, que com uma quantidade menor de características, podem ser obtidos resultados similares de acurácia quando comparados com as bases originais, com um menor tempo relacionado ao processo de treinamento, evidenciando que técnicas de aprendizado baseadas em RBMs são adequadas para o aprendizado de características no contexto deste trabalho / Abstract: The features learning has been one of the main challenges of techniques based on Artificial Neural Networks (ANN), especially when it comes to a large number of samples and features that define them. Restricted Boltzmann Machines (RBM) is a technique based on ANN, even little explored especially in security in computer networks. This study aims to explore these techniques in unsupervised features learning in order to detect malicious content, specifically in the security area in computer networks. Experiments were conducted using techniques based on RBMs for unsupervised features learning, which was aimed to identify malicious content, using meta-heuristics based on optimization algorithms, which was designed to detect spam in email messages. The experiment results demonstrated that fewer features can get similar results as the accuracy of the original bases with a lower training time, it was concluded that learning techniques based on RBMs are suitable for features learning in the context of this work / Mestre

Orientador: José Augusto de Lollo / Banca: Fernando Braz Tangerino Hernandez / Banca: Rodolfo Moreda Mendes / Resumo: Atividades minerais para obtenção de solos e sedimentos como materiais de construção representam importante fonte de impactos ambientais. Na década de 1960, período de início da construção da Usina Hidrelétrica de Ilha Solteira, não havia legislação que impusesse critérios ambientais quanto à implantação da obra como das exigências pós- utilização das áreas de empréstimo para a realização desta, resultando em diversas áreas degradadas. No município de Selvíria - MS, a construção da Usina Hidrelétrica de Ilha Solteira e obras auxiliares originaram várias áreas de empréstimo tanto na atual área urbana, como em áreas de expansão urbana do município e no setor rural. Assim, surgiu a presente pesquisa com objetivo de comparar e avaliar formas de processamento digital de imagem no Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas, visando obter a ferramenta eficaz para futuros estudos de áreas de empréstimo com base na identificação da degradação via processos de sensoriamento remoto. As técnicas analisada são a classificação tradicional supervisionada de imagem, através do método da Máxima Verossimilhança (MV) com a classificação por pixel; classificação tradicional por região, com o classificador Isoseg; e a aplicação do Modelo Linear de Mistura Espectral. Os produtos utilizados foram imagens dos sensores CCD e HRC do satélite CBERS-2B. Como resultados foram obtidas diferentes classificações das imagens que permitiram discutir os prós/contras de cada técnica de classificação paras esta finalidade, além de permitir a sugestão de uma técnica adequada para futuros estudos referentes as áreas de empréstimo com base no uso de imagens de satélite / Abstract: The mineral activity to extract soil and sediment material to build and construct has become an important source of environmental impact. In the 60's, the beginning of IlhaSolteira Power Station building era, there were not environmental norms to prevent or guide what would be done with those borrow sites after the construction had finished, resulting in several degraded areas. The construction of IlhaSolteira Power Station in Selviria city MS and others ancillary working areas generated more borrow sites: in the actual urban area and its surroundings' also in the rural areas. There by, this actual research appears with the aim to compare and assess three different ways of digital image process done by Sistema de Processamento de Informações Georreferenciadas (SPRING) for more effective tools in the future studies of borrow sites based in the degradation identification by remote sensing methods. The analyzed methods are: traditional overseen image through Maximum Likelihood Estimation classified by pixels, the traditional classification by area i.e. Isoseg and the Harmonic Linear Spectral Prediction. The images used were taken from sensor CCD e HRC and satellite CBERS-2B. As a result, different classification from images were obtained, allowing the assessment for each method of classification for this purpose, moreover allowing suggestions for appropriate methods for future studies concerning borrow sites, based in satellite images / Mestre