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.

Orientador: Aparecido Nilceu Marana / Banca: Adilson Gonzaga / Banca: Humberto Ferasoli Filho / Resumo: Diversos métodos biométricos baseados em características físicas do corpo humano como impressão digital, face, íris e retina têm sido propostos para identificação humana. No entanto, para a identificação post-mortem, tais características biométricas podem não estar disponíveis. Nestes casos, partes do esqueleto do corpo humano podem ser utilizadas para identificação, tais como dentes, tórax, vértebras, ombros e os sinus frontais. Investigações anteriores mostraram, por meio de técnicas manuais para extração de características, que os padrões dos sinus frontais são altamente variáveis entre indivíduos distintos e únicos para cada indivíduo. Esta dissertação de mestrado tem por objetivo propor um método computacional para o reconhecimento de sinus frontais para identificação humana post-mortem em aplicações forenses. Para tanto, foram avaliados métodos de segmentação de imagens de radiografias anteroposteriores de sinus frontais. O método baseado na Transformada Imagem-Floresta demonstrou ser eficiente para segmentação dos sinus frontais das imagens de radiografias, exigindo mínima intervenção humana. Foram também investigadas e implementadas técnicas para extração de descritores geométricos e descritores baseados nas formas dos sinus frontais. Experimentos realizados em um banco de imagens contendo 90 radiografias anteroposteriores de 29 indivíduos mostraram que a técnica de extração de características baseada nos descritores de contexto da forma foi a mais eficaz, propiciando taxas de erro igual (EER) e de recuperações corretas (CRR) de 3,73% e 95,5%, respectivamente. Os resultados obtidos nos experimentos corroboram os encontrados na literatura sobre a individualidade dos sinus frontais e sua viabilidade em termos de precisão e usabilidade para a identificação humana post-mortem. Palavras-chave: Biometria, identificação... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Several methods based on Biometrics such as fingerprint, face, iris, and retina have been proposed for person identification. However, for postmortem identification such biometric measurements may not be available. In such cases, parts of the human skeleton can be used for identification, such as teeth, thorax, vertebrae, shoulders, and frontal sinus. Previous investigations showed, by means of manual features extraction techniques, that frontal sinus patterns are highly variable for distinctive individuals and unique for each one. The objective of this master thesis is to propose a computational method for frontal sinus recognition for postmortem human identification in forensic applications. In order to achieve this, methods for frontal sinus segmentation from anteroposterior radiographs were evaluated. The method based on Image-Foresting Transform has shown itself efficient in frontal sinus segmentation from radiograph images, demanding minimal human intervention. After the segmentation, techniques for extracting frontal sinus geometrical and shape-based descriptors were investigated and implemented. Experiments over a database containing 90 anteroposterior radiograph images from 29 individuals have shown that the features extraction techniques based on shape context descriptors were the most efficient, providing equal error (EER) and correct retrievals (CRR) rates of 3.73% and 95,5%, respectively. The results obtained in our experiments confirm the outcomes described in literature about the individuality of the frontal sinus and its feasibility in terms of precision and usability for postmortem human identification. Keywords: Biometrics, forensics human... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Aparecido Nilceu Marana / Banca: Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques / Banca: Marcos Antônio Cavenaghi / Resumo: Biometria refere-se ao uso de características físicas (impressões digitais, íris, retina) ou comportamentais (assinatura, voz) para a identificação humana. As impressões digitais são formadas por cristas e minúcias. As cristas são linhas distribuídas paralelamente com uma orientação e um espaçamento característico e as minúcias representam os vários modos pelos quais uma crista pode se tornar descontínua. Graças a sua universalidade, unicidade e permanência, as impressões digitais tornaram-se as características biométricas mais amplamente utilizadas. Entretanto, considerar o reconhecimento automático de impressões digitais um problema totalmente resolvido é um erro muito comum. Nenhum sistema de reconhecimento de impressões digitais proposto até hoje é infalível, nenhum garante taxas de erro nulas. Imagens de baixa qualidade e com pequena área de sobreposição entre a imagem template e a imagem de consulta ainda representam um desafio para os métodos de reconhecimento de impressões digitais mais utilizados, os métodos baseados no casamento de pontos de minúcias. Uma das maneiras de superar as limitações e melhorar a acurácia de um sistema biométrico é o uso da multibiometria, isto é, a combinação de diferentes tipos de informação em um sistema de reconhecimento biométrico. Neste contexto, esta dissertação de mestrado objetiva aprimorar a acurácia dos sistemas de reconhecimento de impressões digitais por meio da fusão de métodos baseados em minúcias e em cristas. Para tanto, foram implementadas técnicas de fusão no nível de pontuação, classificação e decisão. No nível de pontuação, a fusão propiciou uma redução na taxa de erro igual (EER) de 42,53% em relação ao método mais preciso. Para o nível de classificação, a fusão significou um aumento de 75% na taxa de recuperação correta... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Biometrics refers to the use of physical (fingerprints, iris, retina) or behavioral (signature, voice) characteristics to determine the identity of a person. Fingerprints are formed by ridges and minutiae. The ridges are lines distributed in parallel with an orientation and a characteristic spacing and the minutiae represent the several ways a ridge can become discontinued. As to its universality, uniqueness and permanence, the fingerprints became the most widely used biometric characteristic. However, it is a common mistake to consider the automatic fingerprint recognition as a totally solved problem. No fingerprint recognition system proposed until now is infallible, none of them guarantee null error rates. Poor quality images and when just a small area of overlap between the template and the query images exists are still a complex challenge to the most used fingerprint recognition methods, the methods based on minutiae points matching. One of the possibilities to overcome the limitations and improve the accuracy of a biometric system is the use of multibiometrics, the combination of different kinds of information in a biometric system. In this context, this master thesis aims to improve the accuracy of fingerprint recognition systems through the fusion of minutiae based and ridge based methods. To achieve this, fusion techniques on score, rank and decision levels were implemented. For the score level, the fusion lead to a reduction of the Equal Error Rate to 42.53% compared to the most precise method. For the rank level, the fusion meant an increase of 75% in the Correct Retrieval Rate. And, in the decision level fusion the Recognition Rate changed from 99.25% to 99.75%. The results have demonstrated that the fusion of minutiae based and ridge based methods can represent a significant accuracy improvement for the fingerprint recognition systems. / Mestre

Submitted by Filipe Marcel Fernandes Gonçalves null (filipemfg@gmail.com) on 2016-10-13T22:19:26Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Mestrado_Filipe_Marcel_Fernandes_Gonçalves.pdf: 6479864 bytes, checksum: 4596171ab4ce8e8c1a6ce9723f335b36 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-10-19T18:04:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 goncalves_fmf_me_sjrp.pdf: 6479864 bytes, checksum: 4596171ab4ce8e8c1a6ce9723f335b36 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-19T18:04:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 goncalves_fmf_me_sjrp.pdf: 6479864 bytes, checksum: 4596171ab4ce8e8c1a6ce9723f335b36 (MD5) Previous issue date: 2016-08-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O grande volume de imagens disponível na Web gerado em diferentes domínios requer um conhecimento especializado para sua a análise e identificação. Nesse sentido, recentes avanços ocorreram com desenvolvimento de técnicas de recuperação de imagens baseadas nas características visuais. Entretanto, o gap semântico entre as características de baixo-nível das imagens e aquilo que a imagem representa ainda é um grande desafio. Uma solução para diminuir o gap semântico consiste em combinar a informação de características visuais das imagens com o conhecimento do domínio de tais imagens. Nesse sentido, ontologias podem auxiliar, já que estruturam o conhecimento. Desse modo, o presente trabalho apresenta uma nova abordagem denominada Recuperação Interativa de Imagens Guiada por Semântica (Semantic Interactive Image Retrieval – SIIR) que combina técnicas de recuperação de imagens baseadas no conteúdo (Content Based Image Retrieval – CBIR) e aprendizado não supervisionado, com o conhecimento definido em ontologias. Desse modo, o trabalho em questão propõe uma nova abordagem a fim de simular o papel dos biólogos na classificação de famílias de Angiospermas a partir de uma imagem e seu conteúdo. Para tanto, foi desenvolvida uma ontologia de estruturas e propriedades de plantas com flor e fruto, de modo a conceitualizar e relacionar tais atributos visando a classificação de famílias de Angiospermas. Para análise das características visuais foram utilizados métodos de extração de características de baixo-nível das imagens. Com relação ao aprendizado não supervisionado foi utilizado o algoritmo RL-Sim a fim de melhorar a eficácia da recuperação das imagens. A abordagem combina técnicas CBIR com ontologias ao utilizar um grafo bipartido e um grafo discriminativo de atributos. O grafo discriminativo de atributos permite a análise semântica utilizada para selecionar o atributo que melhor classifica a planta da imagem de busca. Os atributos selecionados são utilizados para formular uma interação com um usuário, de modo a melhorar a eficácia da recuperação e diminuir os esforços necessários na identificação da planta. O método proposto foi avaliado nos conjuntos de dados públicos Oxford Flowers 17 e 102 Classes, de modo que os resultados demonstram alta eficácia para ambos os conjuntos de dados quando comparados com outras abordagens. / A large amount of images is currently generated in many domains, thus requiring specialized knowledge on the identification and analysis. From one standpoint, many advances have been accomplished in the development of image retrieval techniques based on visual image properties. However, the semantic gap between low-level features and high level concepts still represents a challenge scenario. One another standpoint, knowledge has also been structured in many fields by ontologies. A promising solution for bridging the semantic gap consists in combining the information from low-level features with semantic knowledge. This work proposes a new approach denominated Semantic Interactive Image Retrieval (SIIR) which combines Content Based Image Retrieval (CBIR) and unsupervised learning with ontology techniques. We present a novel approach aiming to simulate the biologists role in the classification of Angiosperm families from image sources and their content. In order to achieve this goal, we developed a domain ontology from plant properties and structures, hence relating features from the Angiosperm families. In regard to Unsupervised Learning, we used the RL-Sim algorithm to improve image classification. The proposed approach combines CBIR techniques with ontologies using a bipartite graph and a discriminative attribute graph. Such graph structures allow a semantic analysis used for the selection of the attribute that best classify the plant. The selected attributes are used for formulating the user interactions, improving the effectiveness and reducing the user efforts required. The proposed method was evaluated on the popular Oxford Flowers 17 and 102 Classes datasets, yielding very high effectiveness results in both datasets when compared to other approaches.

Orientador: José Remo Ferreira Brega / Banca: Alexandre Cardoso / Banca: Edgard Afonso Lamounier Júnior / Resumo: Devido à popularização e a necessidade de se aprender Língua de Sinais, surgem ferramentas que auxiliam neste tipo de comunicação. No Brasil, por exemplo, o governo disponibiliza profissionais de Língua de Sinais para auxiliarem as comunidades, no entanto, se pensar na hipótese de que pessoas vivem em lugares de difícil acesso, há uma dificuldade na locomoção dos profissionais a tais lugares, além de trazer gastos excessivos ao governo. Assim, uma ferramenta que simule tais profissionais, explorando amplamente os recursos tecnológicos (custo-benefício) para enriquecer e disponibilizar a ferramenta para as comunidades, se torna viável a fim de suprir esta lacuna. Com o intuito de resolver esta necessidade, o trabalho desenvolve um sistema gerador de apoio a um dicionário temático com características de Sistemas Avançados de Realidade Virtual, estando direcionado à Língua de Sinais. O sistema propõe o desenvolvimento de uma aplicação capaz de proporcionar a visualização estereoscópica em Língua de Sinais, a partir de representações de modelos 3D, além de permitir a descrição dos modelos em três idiomas, garantindo a usabilidade do sistema. A fim de o sistema suportar melhorias, propiciando a imersão e a interação do usuário, o sistema gerador de apoio a um dicionário temático implementa uma estrutura de multiprojeção baseada em aglomerados gráficos, ficando a cargo de uma biblioteca, a sincronização e a distribuição dos dados entre os nós de renderização. O sistema também oferece recursos de edição de movimentos, sendo estes, posteriormente recuperados pelo sistema gerador de apoio a um dicionário temático para a visualização e representação dos sinais em um Ambiente Virtual. Os recursos utilizados disponibilizam dois dispositivos não convencionais para o rastreamento corporal, os controladores Wiimotes e a Luva P5-Glove... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Due to the popularity and need to learn sign language, there are tools that help in this type of communication. In Brazil, for example, the government offers professional Sign Language to assist communities, however, if think the hypothesis that people live in places difficult access, there is a difficult in movement of professionals to such places, besides bringing government overspending. Thus, a tool that simulates a professional, fully exploiting the technological resources (cost-benefit) to enrich and provide a tool for communities, it becomes possible order to fill this gap. In order to solve this need, the dissertation develops a generating system a thematic dictionary with features of an advanced Virtual Reality system, being directed to sign language. The system proposes to develop an application capable of providing stereoscopic visualization of sign language, from representation de 3D objects, beyond allows the description of objects in three languages, ensuring the usability of the system. In order to system support improvements, enabling user interaction and immersion, the generating system to support a thematic dictionary implements a multprojection structure based on graphics clusters, getting the responsibility a library, data synchronization and distribution between rendering dictionary nodes. The system also provides resources for editing movements, and these, later, are retrieved by generating system to support a thematic dictionary for the visualization and representation of signals in a Virtual Environment. The resources used, provide two unconventional devices for tracking body, the Wiimote controllers and P5 glove. The work show the incorporation of all these interpretation and editing functionally of movements in Sign Language, in a single development environment from synchronization library and the remote calls, passing the user to existence of a single... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Aledir Silveira Pereira / Banca: Aparecido Nilceu Marana / Banca: Evandro Luís Linhari Rodrigues / Resumo: Nos últimos anos, a segurança tornou-se uma preocupação constante da grande maioria das pessoas. Os sistemas biométricos vem ganhando destaque em soluções ligadas à segurança, uma vez que tratam de características físicas e comportamentais para reconhecimento dos indivíduos e permissões de acesso. Este trabalho objetivou a proposição e implementação de um método para reconhecimento de indivíduos por meio de características contidas na região interna da íris com um alto percentual de exatidão no reconhecimento e uma grande diminuição no tempo de processamento, se comparado aos demais métodos encontrados na literatura. No método proposto foram utilizados operadores de morfologia matemática para localização da íris, wavelet de log-Gabor para extração das características e a distância de Hamming para o reconhecimento. Os resultados experimentais obtidos utilizando a base de dados CASIA mostraram que o método é confiável e seguro, além de se destacar com relação ao baixo custo computacional / Abstract: In the recent years, the security became a constant concern of most people. Biometric systems have been highlighted in solutions related to security, since they deal with physical and behavioral characteristics for individuals recognition and access permissions. This work aims at the implementation of a method for individuals recognition based on the characteristics of the inner region of the iris, seeking a high percentage of accuracy in the recognition and a great reduction in the processing time, as compared to other methods published so far. We use mathematical morphology to search the iris in the image, the log-Gabor wavelet for feature extraction and the Hamming distance for recognition. The experimental results obtained from CASIA database show that the method is safe and reliable, and stand out with regard to the low computational cost / Mestre

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.