[pt] Assinaturas e caligrafias foram utilizadas durante décadas como uma marca característica de cada indivíduo. Por trás dos métodos utilizados para reconhecer estas caracterísitcas está o fato que toda pessoa possui seu próprio jeito de mover a mão enquanto escreve. Sendo assim é razoável pensar que cada pintor tem uma maneira própria de atacar a tela de pintura com o seu pincel, deixando assim um padrão pessoal de acidentes geométricos, que poderiam ser utilizados para identificá-lo.A partir desse principio surge a idéia de aplicar visão computacional para reconhecer padrões específicos de cada pintor que poderiam ser utilizados no processo de autenticar quadros de arte. A dissertação aqui descrita apresenta os resultados de uma pesquisa que objetiva o desenvolvimento de um método para definir a autenticidade de quadros de arte. Um novo procedimento para segmentação de pinceladas em um quadro juntamente com uma nova técnica de medição de textura para capturar as assinaturas nas pinceladas é proposto. Além disso, o trabalho investiga a utilização de métodos não- paramétricos de classificação, para discriminar entre potenciais pintores. O método proposto é avaliado com um conjunto de experimentos cujo objetivo é discriminar entre dois pintores brasileiros muito conhecidos: Portinari e Bianco. / [en] Signatures and hand writings were used during decades as a unique characteristic to recognize an individual. Methods to recognize these characteristics were base don the fact that each individual has an unique way to move his hand while writing. Taking that into account, it is reasonable to think that each painter has an unique way to strike the painting board with his stroke, leaving a distinguishing personal pattern, that can be used to identify him. From this principle comes the idea to apply computer vision to recognize specific patterns that could be used in the process of authentication of fine art paintings.This work shows the results of a research where the main purpose is to develop a methodology to find the authenticity of fine art paintings. A new segmentation process of strokes of a painting allied to a new technique of texture measure to get the implicit signatures in the strokes is proposed. Beyond that, this work investigates non-parametric classification methods to discriminate potential painters. The proposed method is evaluated with a set of experiments where the purpose is to discriminate between two well known Brazilian painters : Portinari and Bianco.

[pt] Rótulos e bulas de agrotóxicos e afins são importantes instrumentos de comunicação entre as empresas que colocam esses produtos no mercado, os profissionais de saúde, os agricultores e os consumidores de produtos finais da cadeia agroalimentar. No sentido de minimizar possíveis riscos à saúde humana e ao meio ambiente, o emprego desses produtos deve ser realizado de forma adequada e segundo regulamentação em vigor. Com esse propósito, a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa) aprovou em meados de 2019 um novo marco regulatório para agrotóxicos, que incluiu a Resolução da Diretoria Colegiada - RDC número 296, de 29 de julho de 2019, dispondo sobre as informações toxicológicas para rótulos e bulas de agrotóxicos, afins e preservativos de madeira. Nesse contexto, o objetivo da dissertação é propor um conjunto de indicadores e métricas para monitorar e avaliar a regulamentação sobre rotulagem e bulas de agrotóxicos, afins e preservativos de madeira no Brasil, durante sua implementação. A pesquisa pode ser classificada como aplicada, metodológica e descritiva. Durante a fase aplicada propriamente dita, adotou-se a abordagem metodológica de construção de indicadores propostos pelo Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão, com incorporação de métodos multicritério de apoio à decisão, combinados com lógica fuzzy. Destacam-se como resultados: (i) o modelo lógico para proposição de indicadores para o monitoramento e avaliação da implementação da regulamentação em foco; (ii) a ferramenta fuzzy multicritério para seleção e hierarquização dos indicadores inicialmente propostos; e (iii) um conjunto consistente de indicadores hierarquizados por categoria de requisitos legais da RDC número 296/2019, a serem selecionados posteriormente pela Anvisa. / [en] Pesticide labeling and packaging leaflets are essential communication instruments between pesticide companies, health professionals, farmers, and consumers of final products in the agri-food chain. To minimize possible risks to human health and the environment, the use of these products must be carried out appropriately. With this purpose, the National Health Surveillance Agency (Anvisa) approved in mid-2019 a new regulatory framework for pesticides and wood preservatives, which included the Resolution of the Collegiate Board - RDC No. 296, of July 29, 2019, concerning toxicological information for labeling and packaging leaflets of these products. In this context, this dissertation aims to propose a set of indicators and respective metrics for monitoring and evaluating (ME) the regulation on pesticide and wood preservative labeling and packaging leaflets in Brazil during its implementation. This research can be classified as applied, methodological and descriptive. During the applied phase, the methodological approach proposed by the Ministry of Planning, Budget, and Management for building indicators was adopted, incorporating multicriteria methods of decision support combined with fuzzy logic. The main results are highlighted as follows: (i) a logic model to frame evaluation questions concerning the focused regulation; (ii) a fuzzy multicriteria tool for the ranking indicators associated with the evaluation questions; and (iii) a set of indicators ranked by category of legal requirements of RDC No. 296/2019 to be subsequently chosen by the Regulatory Agency.

[pt] Turbinas a gás são equipamentos muito complexos e caros. No caso de falha em uma turbina, há obviamente perdas diretas, mas as indiretas são normalmente muito maiores, uma vez que tal equipamento é crítico para a operação de instalações industriais, aviões e veículos pesados. Portanto, é fundamental que turbinas a gás sejam providas com um sistema eficiente de monitoramento e diagnóstico. Isto é especialmente relevante no Brasil, cuja frota de turbinas tem crescido muito nos últimos anos, devido, principalmente, ao aumento do número de usinas termelétricas e ao crescimento da aviação civil. Este trabalho propõe um Sistema de Inferência Fuzzy (SIF) com extração automática de regras para diagnóstico de desempenho de turbinas a gás aeronáuticas. O sistema proposto faz uso de uma abordagem residual – medições da turbina real são comparadas frente a uma referência de turbina saudável – para tratamento dos dados brutos de entrada para os módulos de detecção e isolamento, que, de forma hierárquica, são responsáveis por detectar e isolar falhas em nível de componentes, sensores e atuadores. Como dados reais de falhas em turbinas a gás são de difícil acesso e de obtenção cara, a metodologia é validada frente a uma base de dados de falhas simuladas por um software especialista. Os resultados mostram que o SIF é capaz de detectar e isolar corretamente falhas, além de fornecer interpretabilidade linguística, característica importante no processo de tomada de decisão no contexto de manutenção. / [en] A Gas turbine is a complex and expensive equipment. In case of a failure indirect losses are typically much larger than direct ones, since such equipment plays a critical role in the operation of industrial installations, aircrafts, and heavy vehicles. Therefore, it is vital that gas turbines be provided with an efficient monitoring and diagnostic system. This is especially relevant in Brazil, where the turbines fleet has risen substantially in recent years, mainly due to the increasing number of thermal power plants and to the growth of civil aviation. This work proposes a Fuzzy Inference System (FIS) with automatic rule extraction for gas path diagnosis. The proposed system makes use of a residual approach – gas path measurements are compared to a healthy engine reference – for preprocessing raw input data that are forwarded to the detection and isolation modules. These operate in a hierarchical manner and are responsible for fault detection and isolation in components, sensors and actuators. Since gas turbines failure data are difficult to access and expensive to obtain, the methodology is validated by using a database fault simulated by a specialist software. The results show that the SIF is able to correctly detect and isolate failures and to provide linguistic interpretability, which is an important feature in the decision-making process regarding maintenance.

[pt] Os cerca de 250 Sistemas Isolados do Brasil, concentrados na região Norte, representam aproximadamente 1 por cento do consumo nacional de energia elétrica, sendo historicamente atendidos por meio de geradores a diesel, uma solução cara, poluente e dependente de uma complexa logística de fornecimento de combustível. Apesar de diversas publicações indicarem que fontes renováveis já são técnica e economicamente viáveis, sobretudo em economias dependentes de combustíveis caros, a geração a partir do diesel ainda predomina nessas localidades. Esta dissertação tem por objetivo hierarquizar propostas de políticas públicas, visando à inserção de fontes renováveis nos sistemas isolados do Brasil, por meio de uma ferramenta de análise multicritério. Com isso, ter-se-á a transição de dependência em combustíveis fósseis para uma economia baseada em energias renováveis. Para subsidiar a seleção e hierarquização dessas propostas, indo além das habituais avaliações técnico-econômicas, criou-se um modelo utilizando os métodos multicritério de apoio à decisão AHP e fuzzy-TOPSIS, por serem ferramentas reconhecidas como ideais para a modelagem de problemas em que subjetividade, incerteza e ambiguidades estejam presentes. Como resultado, concluiu-se que a política pública de maior impacto seria a implantação de projetos-piloto de usinas híbridas, combinando geração a diesel com fotovoltaica, por exemplo, de forma a auxiliar a transposição de barreiras culturais e de conhecimento sobre tecnologias alternativas nos sistemas isolados. Outras políticas apontadas como relevantes seriam: a simplificação do licenciamento ambiental de projetos baseados em fontes renováveis e a adoção de um modelo de planejamento determinativo, exigindo nos leilões uma penetração mínima dessas fontes. / [en] Isolated systems are those places not connected to the national grid, for technical or economic reasons and supplied by local generation. Nowadays in Brazil, there are about 250 isolated systems, concentrated in the Northern region, which sums only 1 percent of the electricity total consumption of the country, but represents around 40 percent of the territory. Most of these systems are supplied by diesel power plants, with a few examples of generation by natural gas, biomass or small-hydro. Historically, the diesel gensets have been an easy solution, due to its facility to build, operate and maintain. Also, these power plants do not require complex projects and large areas and have relatively low investment cost associated. Despite the complex logistics of fuel supply, mostly done by boats along Amazonian rivers, the energy generation has worked quite well in the last decades. However, the operational costs, especially those related to the fuel, are very high. In some places, depending on the season and navigability, it can reach R$ 10/liter (around US$ 3/l), resulting in high generation costs, that can achieve R$ 1,600/MWh (around US$ 450/MWh). All electricity consumers in Brazil share a great part of this cost. Other problems related to the diesel-based generation are the pollutant and greenhouse gases emissions, in the middle of the Amazon forest, where most of the isolated systems are located. Some effort has been made to connect isolated systems to the national grid, reducing the local generation, and consequently, its costs and emissions. However, the expansion of conventional power grid has high costs and, in some cases, technical and environmental constraints (Ribeiro, et al., 2012).

[pt] Devido à quantidade cada vez maior de dados armazenada pelas instituições, a área de mineração de dados tem se tornado cada vez mais relevante e vários métodos e métodos têm sido propostos de maneira a aumentar sua aplicabilidade e desempenho. Esta dissertação investiga o uso de diversos métodos e técnicas de mineração de dados na modelagem e solução de problemas de Marketing. O objetivo do trabalho foi fazer um levantamento de alguns métodos e técnicas de mineração, avaliar seus desempenhos e procurar integrá-los na solução de problemas de marketing que envolvessem tarefas de agrupamento ou classificação. O trabalho consistiu de quatro etapas principais: estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudo sobre Marketing e alguns problemas de Marketing de Banco de Dados (DBM - Database Marketing) que envolvessem tarefas de agrupamento e classificação; levantamento e estudo de métodos e técnicas de Inteligência Computacional e Estatística que pudessem ser empregados na solução de alguns desses problemas; e estudos de caso. A primeira etapa do trabalho envolveu um estudo detalhado das diversas fases do processo de KDD: limpeza dos dados; seleção; codificação e transformação; redução de dimensionalidade; mineração; e pós-processamento. Na segunda etapa foram estudados os principais conceitos de Marketing e de DBM e a relação entre eles e o processo de KDD. Pesquisaram-se alguns dos tipos de problemas comuns na área e escolheram- se para análise dois que fossem suficientemente complexos e tivessem a possibilidade de se ter acesso a alguma empresa que fornecesse os dados e validasse a solução posteriormente. Os casos selecionados foram um de marketing direto e outro de segmentação de mercado. Na terceira etapa, foram estudados os métodos de Inteligência Computacional e Estatística usualmente empregados em tarefas de agrupamento e classificação de dados. Foram estudados: Redes Perceptron Multi-Camadas, Mapas Auto- Organizáveis, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro-Fuzzy, Árvores de Decisão, métodos Hierárquicos de agrupamento, Regressão Logística, Fuções Discriminantes de Fisher, entre outros. Por fim, na última etapa, procurou-se integrar todos os métodos e técnicas estudados na solução de dois estudos de caso, propostos inicialmente na segunda etapa do trabalho. Uma vez proposta a solução para os estudos de caso, elas foram levadas aos especialistas em Marketing das empresas para serem validadas no âmbito do negócio. Os estudos de caso mostraram a grande utilidade e aplicabilidade dos métodos e técnicas estudadas em problemas de marketing direto e segmentação de mercado. Sem o emprego dos mesmos, a solução para muitos desses problemas tornar-se-ia extremamente imprecisa ou até mesmo inviável. Mostraram também a grande importância das fases iniciais de pré-processamento dos dados no processo de KDD. Muitos desafios persistem ainda na área de mineração de dados, como a dificuldade de modelar dados não lineares e de manipular quantidades muito grande de dados, o que garante um vasto campo para pesquisa nos próximos anos. / [en] The Data Mining field has received great attention lately, due to the increasing amount of data stored by companies and institutions. A great number of Data Mining methods have been proposed so far, which is good but sometimes leads to confusion. This dissertation investigates the performance of many different methods and techniques of Data Mining used to model and solve Marketing problems. The goal of this research was to look for and study some data mining methods, compare them, and try to integrate them to solve Marketing problems involving clustering and classification tasks. This research can be divided in four stages: a study of the process of Knowledge Discovery in Databases (KDD); a study about Marketing problems involving clustering and classification; a study of some methods and techniques of Statistics and Computational Intelligence that could be used to solve some of those problems; and case studies. On the first stage of the research, the different tasks (clustering, classification, modeling, etc) and phases (data cleansing, data selection, data transformation, Data Mining, etc) of a KDD process were studied in detail. The second stage involved a study of the main concepts of Marketing and Database Marketing and their relation to the KDD process. The most common types of problems in the field were studied and, among them, two were selected to be furthered analyzed as case studies. One case was related to Direct Marketing and the other to Market Segmentation. These two cases were chosen because they were complex enough and it was possible to find a company to provide data to the problem and access to their marketing department. On the third stage, many different methods for clustering and classification were studied and compared. Among those methods, there were: Multilayer Perceptrons, Self Organizing Maps, Fuzzy C-Means, K-Means, Neuro-Fuzzy systems, Decision Trees, Hierarquical Clustering Methods, Logistic Regression, Fisher`s Linear Discriminants, etc Finally, on the last stage, all the methods and techniques studied were put together to solve the two case studies proposed earlier. Once they were solved, their solutions were submitted to the Marketing Department of the company who provided the data, so that they could validate the results in the context of their business. The case studies were able to show the large potential of applicability of the methods and techniques studied on problems of Market Segmentation and Direct Marketing. Without employing those methods, it would be very hard or even impossible to solve those problems. The case studies also helped verify the very important role of the data pre-processing phase on the KDD process. Many challenges persist in the data mining field. One could mention, for example, the difficulty to model non-linear data and to manipulate larges amounts of data. These and many other challenges provide a vast field of research to be done in the next years. / [es] Debido a la cantidad cada vez mayor de datos almacenados por las instituiciones, el área de mineración de datos há ganado relevancia y varios métodos han sido propuestos para aumentar su aplicabilidad y desempeño. Esta disertación investiga el uso de diversos métodos y técnicas de mineración de datos en la modelación y solución de problemas de Marketing. EL objetivo del trabajo fue hacer un levantamiento de algunos métodos y técnicas de mineración, evaluar su desempeño e integrarlos en la solución de problemas de marketing que involucran tareas de agrupamiento y clasificación. EL trabajo consta de cuatro etapas principales: estudio sobre el proceso de descubrimiento de conocimientos en bancos de datos (KDD - Knowledge Discovery in Databases); estudio sobre Marketing y algunos problemas de Marketing de Banco de Datos (DBM - Database Marketing) que incluyen tareas de agrupamientoy clasificación; levantamiento y estudio de métodos y técnicas de Inteligencia Computacional y Estadística que pueden ser empleados en la solución de algunos problemas; y por último, estudios de casos. La primera etapa del trabajo contiene un estudio detallado de las diversas fases del proceso de KDD: limpeza de datos; selección; codificación y transformación; reducción de dimensionalidad; mineración; y posprocesamento. En la segunda etapa fueron estudados los principales conceptos de Marketing y de DBM y la relación entre ellos y el proceso de KDD. Algunos de los tipos de problemas comunes en la área fueron investigados, seleccionando dos de ellos, por ser suficientemente complejos y tener posibilidad de acceso a alguna empresa que suministrase los datos y evaluase posteriormente la solución. Los casos selecionados fueron uno de marketing directo y otro de segmentación de mercado. En la tercera etapa, se estudiaron los métodos de Inteligencia Computacional y Estadística que son empleados usualmente en tareas de agrupamiento y clasificación de datos. Éstos fueron: Redes Perceptron Multicamada, Mapas Autoorganizables, Fuzzy C-Means, K-means, sistemas Neuro- Fuzzy, Árboles de Decisión, métodos Jerárquicos de agrupamiento, Regresión Logística, Fuciones Discriminantes de Fisher, entre otros. En la última etapa, se integraron todos los métodos y técnicas estudiados en la solución de dos estudios de casos, propuestos inicialmente en la segunda etapa del trabajo. Una vez proposta la solución para el estudios de casos, éstas fueron evaluadas por los especialistas en Marketing de las empresas. Los estudios de casos mostraron la grande utilidad y aplicabilidad de los métodos y técnicas estudiadas en problemas de marketing directo y segmentación de mercado. Sin el empleo de dichos métodos, la solución para muchos de esos problemas sería extremadamente imprecisa o hasta incluso inviáble. Se comprobó también la gran importancia de las fases iniciales de preprocesamiento de datos en el proceso de KDD. Existen todavía muchos desafíos en el área de mineración de datos, como la dificuldad de modelar datos no lineales y de manipular cantidades muy grandes de datos, lo que garantiza un vasto campo de investigación

[pt] Com o aumento da expectativa, de vida o envelhecimento da população vem se tornando uma realidade cada vez mais presente no Brasil e no mundo. Esse novo panorama demográfico já é vivenciado por países ricos, que vêm cada vez mais investindo para se enquadrar nessa nova realidade, seja por meio da adaptação de suas cidades ou pelo desenvolvimento de novas tecnologias para melhora da qualidade de vida. Na área da robótica, diversas pesquisas vêm sendo desenvolvidas com o intuito de reabilitação e melhora da qualidade de vida da população idosa. Nesses trabalhos são desenvolvidos, por exemplo, dispositivos que buscam auxiliar o idoso na realização de suas atividades diárias, provendo, principalmente, suporte e prevenção de quedas. Essa dissertação de mestrado apresenta o desenvolvimento do protótipo de um dispositivo para assistência a locomoção de pessoas idosas que possuam alguma deficiência visual, motora e/ou cognitiva. O dispositivo tem como objetivo guiar o usuário em ambientes urbanos de maneira autônoma. O protótipo deve ser capaz de desviar de qualquer obstáculo que possa levar o idoso à queda, além de ter uma estrutura que ofereça apoio para o seu deslocamento. O dispositivo proposto possui uma estrutura semelhante a um andador, cuja base é um robô móvel diferencial. Para que possa obter informações do ambiente, o dispositivo está equipado com sensores de distância, uma central inercial e encoders nas rodas. Todo o processamento ocorre em uma CPU de baixo custo, Raspberry Pi 1 versão 2, embarcada no próprio dispositivo e o controle de navegação ocorre por meio de um algoritmo baseado em lógica Fuzzy. Os acessos ao hardware e software de controle do dispositivo são gerenciados pelo framework de robótica Player (Gerkey e contribuidores, 2010). Para que o dispositivo receba a rota de navegação ele está conectado a um celular, com sistema operacional Android, via protocolo TCP/IP. Esse celular está executando uma API (Application Programming Interface) do Google Maps que fornece direção e distância ao objetivo a cada passo da interação, além da localização global do dispositivo, por meio do sensor GPS do celular. O objetivo deve ser inicialmente estabelecido pelo usuário por meio da API desenvolvida, para que a navegação autônoma ocorra. Além da navegação autônoma, o dispositivo permite que usuário envie comandos diretamente para os motores por meio de sensores de força instalados próximos aos pontos de apoio do usuário. / [en] With the increase in life expectation, the ageing population has become more present in Brazil and the world. This new demographic scenery has been already framed by rich countries, which are increasingly investing to fit this new reality, either through the adaptation of their cities or the development of new technologies to improve the quality of life. In the area of robotics, several researches have been developed with the aim of rehabilitation and improvement of the quality of life of the elderly population. These researches are developing, for example, devices to assist the elderly in carrying out their daily activities, providing support and prevention of falls. This work presents the development of the prototype of a device to assist elderly person with any visual, cognitive and/or motor impairment to locomotion by itself. The device aims to guide the user autonomously in urban environments. The prototype should be able to avoid any obstacle that can cause the elderly to fall, besides having a structure that offers support for his balance. The proposed device has a structure similar to a walker whose base is a differential mobile robot. For the device be able to get information from the environment, it is embedded with range sensors, a measurement central unit and encoders at the wheels. All processing occurs in a low-cost CPU, Raspberry Pi 1 B version 2, which is embedded in the mobile device, and the navigation control algorithm is based on fuzzy logic. The robotic framework Player (Gerkey and contributors, 2010) provides the access to the hardware and software of the device. For the device to receive the navigation route, it is connected to an Android operating system phone, by TCP/IP protocol. This phone runs an API (Application Programming Interface) from Google Maps that provides the direction and the distance to the goal in every step of its interaction, besides the global location of the robot, provided by the GPS sensor of the phone. The user should firstly set the goal with the API developed, so that the autonomous navigation will occur. In addition to the autonomous navigation, the device allows the user to send commands directly to the motors by means of the force sensors installed at the robot cane.