A acne é uma doença de pele com alta prevalência e seu tratamento é importante para evitar lesões cutâneas permanentes ou o agravamento de transtornos psicológicos provenientes do abalo à autoestima. Dessa forma, o desenvolvimento de formulações dermocosméticas eficazes que possam melhorar as condições desse tipo de pele é de grande valia. Dentre os ativos com potenciais benefícios para o controle de alguns dos principais fatores causadores da acne, estão a vitamina B3, um derivado de vitamina B6 e o PCA zinco. Assim o objetivo deste estudo foi o desenvolvimento de formulações dermocosméticas para a pele acnéica contendo vitamina B3, derivado lipossolúvel de vitamina B6 e PCA zinco bem como a avaliação da estabilidade e eficácia clínica dessas formulações. Para tal, foram desenvolvidas diferentes formulações, as quais, em um primeiro momento, foram avaliadas quanto à estabilidade frente à adição do ingrediente ativo Zinc PCA. Após esta etapa, os demais ingredientes ativos foram adicionados e as formulações foram submetidas a testes preliminares de estabilidade e ao estudo da estabilidade física por determinação do comportamento reológico. A formulação mais estável foi avaliada quanto à compatibilidade cutânea e também em relação à comedogenicidade do veículo. A formulação composta pelos ingredientes ativos foi avaliada, ainda, quanto as suas características sensoriais e eficácia clínica. Os estudos de eficácia foram realizados por meio de métodos objetivos e subjetivos, após seis semanas do uso da formulação. Os métodos objetivos consistiram no uso de metodologias in vivo, não invasivas (métodos biofísicos e de imagem), sendo avaliados parâmetros relacionados à hidratação, função barreira, conteúdo lipídico, pH cutâneo, contagem de porfirinas, de microcomedões e de lesões inflamatórias. Em relação aos métodos subjetivos, foi realizada a percepção da eficácia por meio de um questionário para a comparação da pele antes e após o tratamento. Os resultados mostraram que, de todas as formulações desenvolvidas, apenas uma mostrou-se estável frente aos testes de estabilidade realizados. A formulação (veículo e adicionada de ingredientes ativos) apresentou compatibilidade cutânea considerada como \"muito boa\", de acordo com o teste realizado, e o veículo sem potencial comedogênico. Na avaliação sensorial as frequências obtidas para os parâmetros considerados como ruins foram baixas, indicando que o sensorial da formulação mostrou-se adequado para as finalidades propostas. No estudo de eficácia clínica, a formulação não alterou a hidratação e a função barreira da pele e mostrou-se eficaz na redução da contagem de porfirinas e das lesões inflamatórias (p<0,05). A avaliação clínica por métodos subjetivos mostrou a eficácia da formulação quanto à melhora da acne inflamatória, oleosidade da pele, hidratação e maciez. Por fim, os resultados obtidos mostraram que a formulação desenvolvida é eficaz e compatível com a pele, bem como a importância da pesquisa e desenvolvimento para a obtenção de formulações estáveis, seguras, eficazes e com sensorial adequado. / Acne is a skin disease with high prevalence and its treatment is important to prevent permanent skin lesions or the aggravation of psychological disorders due to self-esteem shaken. This way, the development of effective dermocosmetic formulations, that can improve the conditions of this skin type, is very important. Vitamin B3, a vitamin B6 derivative and zinc PCA are among the active ingredients which present potential benefits in the controlling of some pathogenic factors of acne. Thus, the aim of this research was to develop cosmetic formulations for acneic skin containing vitamin B3, vitamin B6 lipophilic derivative and zinc PCA, as well as the evaluation of stability and clinical efficacy. For this purpose, were developed different formulations which, at first, were evaluated in terms of stability face to zinc PCA addition. After this, the others active ingredients were added and the formulations were submitted to preliminary tests of stability and physical stability studies by rheological behavior determination. The most stable formulation was subject to skin compatibility evaluation and vehicle comedogenicity. The formulation with the active ingredients was also evaluated regarding their sensorial characteristics and clinical efficacy. Efficacy studies were performed by means of objective and subjective methods, after a sixweek- period of use of the formulation. The objective methods consisted in non-invasive in vivo methodologies (biophysical techniques and image analysis) where were evaluated hydration, barrier function, lipid content, skin pH and the counting of porphyrins, microcomedones and inflammatories lesions. In relation to subjective methods, was performed the efficacy perception using a questionnaire in order to compare the skin before and after the treatment. The results showed that among the formulations developed, only one kept stable after the stability tests. The formulations were considered as \"very good\" on skin compatibility test and showed no comedogenic potential. In sensorial evaluation, frequencies obtained for the parameters considered bad were low, which indicate the sensorial of the formulation was adequate for the purposes. In clinical efficacy study, the formulation under study did not alter the parameters related to hydration and skin barrier function and was effective in reducing the counting of porphyrins and inflammatories lesions (p<0,05). Clinical evaluation by subjective methods showed the formulation effectiveness regarding the improvement of inflammatory acne, skin oiliness, hydration and softness. Finally, the results obtained showed the formulation developed is effective and compatible with the skin and, besides the importance of research and development for obtaining stable, safe and effective formulations with suitable sensorial.

This diploma thesis deals with using laser-induced breakdown plasma spectroscopy for determining the elemental structure of unknown samples. It was necessary to design an appropriate method to qualify material by laser-induced emission spectrum. Pretreatment of data and using a variety of chemometrics methods had to be done in order to qualify the structure of elements. We achieved a required solution by projecting the data to a new PCA space, creating clusters and computing the Euclidean distance between each cluster. The experiment in the practical part was set to detect an interface of two elements. We created a data file simulating the ablation on the interface. This data set was gradually processed applying a mathematical-chemical-physical view. Several data procedures have been compiled: approximation by Lorenz, Gauss and Voigt function and also a pretreatment method such as the detection of outliers, standardization by several procedures and subsequent use of principal components analysis. A summarization of processes for input data is fully described in the thesis.

This thesis deals with anomaly detection of log data. Big software systems produce a great amount of log data which are not further processed. There are usually so many logs that it becomes impossible to check every log entry manually. In this thesis we introduce models that minimize primarily count of false positive predictions with expected complexity of data annotation taken into account. The compared models are based on PCA algorithm, N-gram model and recurrent neural networks with LSTM cell. In the thesis we present results of the models on widely used datasets and also on a real dataset provided by HAVIT, s.r.o. 1

Despite the decades of intensive research, nucleic acids represent still a permanent object of structural studies. Within the framework of the doctoral work, the apparatus for measurement of UV excited resonance Raman spectra (UV RRS) was built up and optimized. A realistic and complex interpretation table was prepared based on analysis of published data and extensive series of UV RRS measurements on NA model structures, mononucleotides, and polynucleotides. The established methodology was verified when applied in several structural studies of nucleic acids, mainly the study of the influence of magnesium ions on the equilibrium between duplexes and triplexes formed by PolyA and PolyU homopolynucleotides, a study of temperature-induced structural changes in DNA double helix and DNA hairpin, and investigation of slow structural transitions of guanine quadruplexes induced by the presence of potassium ions. The results of the test measurements and the above-mentioned studies have shown that the created methodology for studying UV RRS of nucleic acids brings most of the expected benefits of the resonance excitation: the possibility of Raman scattering measurements at the same concentrations as in the case of UV absorption, high sensitivity to fine temperature-induced structural changes and good interpretability...

[pt] Métodos de aprendizado de máquina vêm sendo bastante utilizados na área de mecânica dos sólidos devido ao grande volume de dados disponíveis na literatura. A motivação deste trabalho foi o estudo do acúmulo de deformação plástica na escala de grãos, pois o uso do aprendizado de máquina pode ser uma significativa contribuição para criar modelos capazes de prever o acúmulo de deformações. O objetivo deste trabalho foi aprimorar a previsão do acúmulo de deformação plástica propondo um novo método de previsão de acúmulo de deformações plásticas em contornos de grãos de um material policristalino, usando modelos de aprendizado de máquina. Este trabalho utilizou-se de dados experimentais da literatura para estruturar três bancos de dados, os que consideraram somente os contornos de grãos. Nas previsões foram utilizados os seguintes métodos: Decision Tree, Random Forest, Stochastic Gradient Descent, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting Regressor e Análise de Componentes Principais (PCA). Na avaliação dos modelos foram empregados os métodos de validação cruzada e reamostragem de Monte Carlo. As métricas de erro aplicadas foram o coeficiente de determinação (R2) e o coeficiente de correlação de Pearson (R). Os resultados apontaram que as previsões foram coerentes e de boa qualidade, melhorando os valores médios do coeficiente de Pearson em aproximadamente 30 por cento comparados aos valores da literatura. Para o R(2) a média de valores alcançada foi de 0.85. Conclui-se que o uso do método de aprendizado de máquina se mostra confiável na previsão do acúmulo de deformação plástica no contorno do grão de um material policristalino. / [en] Machine learning methods have been widely used in the area of solid mechanics due to the large volume of data available in the literature. The motivation for this work was the study of the accumulation of plastic strain at the grain scale. Because the use of machine learning can be a significant contribution to creating models capable of predicting the accumulation of deformation. The objective of this work was to improve the prediction of plastic strain accumulation by proposing a new method for predicting the accumulation of plastic strains in grain boundaries of a polycrystalline material, using machine learning models. This work uses experimental data from the literature to structure three databases, which only consider grain boundaries. The following methods were used in the predictions: Decision Tree, Random Forest, Stochastic Gradient Descent, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting Regressor, and Principal Component Analysis (PCA). Monte Carlo crossvalidation and resampling methods were used to evaluate the models. The error metrics applied were the coefficient of determination (R2) and the Pearson correlation coefficient (R). The results indicate that the predictions were coherent and of good quality, improving the average Pearson coefficient values by approximately 30 percent compared to literature values. For R(2), the average value achieved was 0.85. It is concluded that the use of the machine learning method proves to be reliable in predicting the accumulation of plastic strain at the grain boundary of a polycrystalline material.

Detta examensarbete syftade till att ta fram ett underlag för en regional åtgärdsplan avseende dibenso-p-dioxiner och dibensofuraner, gemensamt benämnda som PCDD/F eller dioxiner, i Gävleborgs län. Länet har historiskt varit ett av de mest utsatta områdena i Sverige beträffande dessa föroreningar och höga koncentrationer i bland annat strömming har medfört att denna inte får saluföras i övriga EU.   I arbetet har resultaten från den rådande forskningen på området studerats för att få kunskap om nuvarande källor och möjliga förklaringar till de fortsatt förhöjda koncentrationerna av dioxiner. Därefter har data från tidigare undersökningar av dioxinkoncentrationer i Gävleborgs län samlats in, sammanställts och använts för att studera hur koncentrationerna varierar geografiskt inom länet. Principalkomponentanalys (PCA) av specifika dioxinkongeners koncentrationer har sedan använts för att försöka identifiera verksamhetstyper som potentiellt kan ha bidragit till föroreningarna på olika platser - en analys som dock är behäftad med stora osäkerheter. De insamlade provresultaten har även använts för att genom massbalansmodellering undersöka återhämtningen i två känt förorenade fjärdar i länet; Norrsundet och Gårdsfjärden. Utifrån resultaten av ovanstående analyser diskuterades även nyttan av att genomföra eventuella åtgärder för att reducera halterna i kraftigt förorenade områden.   Proverna som sammanställts visade klara geografiska skillnader i sedimentkoncentration, och till viss del även i koncentration i muskel från abborre, vilket visar på en stark betydelse av lokala källor i vissa områden. Bland strömmingsproverna kunde inget liknande samband ses. Detta kan förklaras av att det migrerande beteendet hos strömming gör att fisken under sin livstid exponeras för varierande föroreningsnivåer i olika områden, medan abborren är mer stationär även som vuxen. Principalkomponentanalysen gav, för vissa prover, indikationer kring vilken typ av verksamhet som bidragit till de uppmätta koncentrationerna. Dessa resultat är dock mycket osäkra och bör inte på egen hand användas som underlag för att fastställa föroreningskällor. Massbalansmodelleringen visade att PCDD/F-koncentrationen i sediment inte har någon betydelse för koncentrationen i vattenmassan utan att inflödet från omgivande hav dominerar även i avgränsade fjärdar. De modellerade jämviktskoncentrationerna mellan sediment och vattenmassa indikerade även att koncentrationerna i sediment kommer fortsätta överskrida somliga gränsvärden tills koncentrationen i vattenmassan reducerats, vilket även stöds av att dessa gränsvärden överskreds i majoriteten av de sammanställda proverna.   Baserat på samtliga ovannämnda resultat drogs slutsatsen att lokala saneringsåtgärder sannolikt inte ger någon effekt på PCDD/F-koncentrationerna i strömming, samt att de inte är tillräckliga för att erhålla sedimentkoncentrationer under samtliga gränsvärden. De kan däremot effektivt minska den exponering som mer stationära organismer som abborre utsätts för i områden med kraftigt förorenade sediment, och kan även ha positiva effekter på förekomsten av andra miljöfarliga ämnen i området. För- och nackdelar måste således övervägas i varje enskilt fall. / The aim of this Master’s Thesis was to provide a basis for a regional plan of action regarding dibenzo-p-dioxins and dibenzofurans, commonly referred to as PCDD/F or dioxins, in Gävle-borg County. This region has historically been one of the Swedish areas most affected by these pollutants, and high concentrations in for example Atlantic herring (Clupea harengus) have resulted in restrictions where some fish species cannot be sold in other EU countries.   In this work, results of current research on the subject were studied in order to gain knowledge about current sources and possible explanations to the continued high concentrations of dioxins. Thereafter, data from earlier investigations of dioxin levels in Gävleborg County have been gathered, compiled and used to study the regional geographic variation of the concentrations. Principal component analysis (PCA) was then used on the concentrations of specific congeners in an attempt to identify source types that might have contributed to the contamination in various sites; this analysis is however marred by uncertainties. The gathered data have also been used to investigate the recovery in two bays with known contaminations, Norrsundet and Gårdsfjärden, using mass balance modelling. The benefits of implementing measures to reduce the PCDD/F-concentrations in highly polluted areas were then discussed based on the results of the above-mentioned analyses.   The measured sediment concentrations, and partly also the concentrations in European perch (Perca fluviatilis), of the compiled samples showed distinct geographic differences, which indicates a strong influence from local sources in some areas. Among the herring samples, no such connection could be seen. This could be explained by the migrating behaviour of adult herring, resulting in an exposure to various levels of contamination in different areas as they migrate, while adult perch has a more stationary behaviour. For some samples, the principal component analysis gave indications on source types that might have contributed to the local contamination levels. These results are however very uncertain and they should not be used as the sole basis when determining emission sources. The mass balance modelling showed that the PCDD/F-concentrations in sediments have no influence on the concentrations in the water body; the inflow from the surrounding sea is predominant also in enclosed bays. The modelled equilibrium concentrations between sediments and water body also indicated that the sediment concentrations will continue to exceed the guideline values until the water concentrations have decreased. This is also supported by the fact that the majority of the samples showed concentrations exceeding these guideline values.   Based on all of the abovementioned results it was concluded that local remediation measures would most likely not affect the PCDD/F-concentrations in herring. It was also concluded that such measures would not suffice to obtain sediment concentrations that fall below all guideline values. They can however be used to lessen the exposure that stationary organisms are subjected to in areas with highly contaminated sediments, and can also have positive effects on the levels of other hazardous substances in the area. Thus, the benefits and disadvantages need to be considered in each specific case.

Over the past decades, Fourier Transform Infrared (FTIR) microspectroscopy has emerged as a potential candidate to complement Histopathology in the study and diagnosis of tissue diseases. Contrary to the histological examination, which relies on the morphological tissue alterations assessed by visual inspection of stained samples, FTIR chemical imaging is a rapid and label-free tool that provide simultaneously information about histological structures as well as the localisation and magnitude of basic molecular units that compose tissue sections (proteins, nucleic acids, lipids, and carbohydrates). Despite the many proof-of-concept studies demonstrating the effectiveness of FTIR spectroscopy in detecting biological disorders with high levels of sensitivity and specificity, translation into clinical practice has been relatively slow due to the substantial cost of infrared transparent substrates required to collect the images. Thus, the main objective of this research is to evaluate the diagnostic potential of infrared chemical images collected from samples placed on conventional histology glass slides as alternative substrates for FTIR spectroscopy. Swiss mice were submitted to a well-established chemical carcinogenesis protocol, in which cancerous and non-cancerous cutaneous lesions were obtained by varying the exposure time of the animals to carcinogenenic factors. FTIR hyperspectral images were acquired in transmission mode over the mid-infrared region from tissue specimens placed on conventional infrared substrates (calcium fluoride - CaF2) and glass slides. In the first phase of our study, spectral datasets were segmented using k-means (KMCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA) as clustering algorithms to reconstruct the hyperspectral images aiming to evaluate the ability of the false-color maps in reproducing the histological structures of tissue specimens. The images were segmented by each clustering technique using several different combinations varying parameters including the substrate used to place the samples (CaF2 or conventional glass) and the methods employed to preprocess the datasets. Fingerprint (1000-1800 cm-1) and high wavenumber (3100-4000 cm-1) regions from images collected on CaF2 were separately used as input for image reconstruction and only the high wavenumber range was employed in the case of samples placed on glass. All pseudocolor maps were compared to standard histopathology in order to evaluate the quality and consistency of images after segmentation. KMCA presented slightly superior ability in correctly assigning the pixels of morphochemical maps to the histological structures of the specimen, nevertheless, our findings indicate that the choice of the substrate, input data, preprocessing methods, and sample preparation have more influence in the final results than the clustering algorithm used to reconstruct the images. In the second phase of our study, Principal Component Analysis (PCA) was employed to compare datasets from healthy group to animals exposed to chemicals for 8, 16, and 48 weeks in order to evaluate the biochemical changes induced by chemical carcinogenesis. The performance of classification in each pairwise comparison was calculated using a binary classification test based on Linear Discriminant Analysis associated to PCA (PC-LDA). The method achieved satisfactory discrimination (over 80%) comparing healthy tissue to samples that were classified as papilloma (16 weeks) and invasive squamous cell carcinoma (48 weeks) regardless of the substrate used to place the samples. Statistical measurements obtained comparing healthy skin to animals exposed to carcinogenic factors for 8 weeks (free of malignancy based on the morphological and clinical evidence) ranged from 35-78%, indicating that the ability of PC-LDA in correctly classifying spectral data from cancerous and pre-cancerous lesions vary with the stage of the disease during the tumorigenesis process. Thus, as a proof-of-concept, we demonstrate the feasibility of FTIR spectroscopy in evaluating the biological events triggered by cancer using a label-free methodology that do not rely on expensive substrates and do not disrupt the pathologist workflow. This is a major step forward towards clinical application, since the method can be used to complement the diagnostic process of cancer as a non-subjective alternative that do not require laborious and time-consuming procedures nor expensive probes as biomarkers. / Nas últimas décadas, a microespectroscopia de absorção no infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) tem surgido como potencial ferramenta para complementar a Histopatologia no estudo e diagnóstico de doenças teciduais. Ao contrário do exame histológico, que se baseia na inspeção visual de amostras coradas visando avaliar as alterações morfológicas que as doenças ocasionam no tecido, o imageamento químico obtido pela técnica de FTIR baseia-se nas características bioquímicas da amostra sem o uso de colorações. Apesar da vasta literatura comprovando a eficácia da espectroscopia FTIR em detectar alterações biológicas causadas por doenças com altos níveis de sensibilidade e especificidade, a implementação do método na prática clínica tem sido relativamente lenta devido ao alto custo dos substratos transparentes no infravermelho que são necessários para aquisição de dados. Diante disso, o objetivo principal do presente trabalho é avaliar a capacidade diagnóstica de imagens hiperespectrais coletadas de amostras em lâminas de vidro como substratos alternativos para a espectroscopia FTIR. Camundongos Swiss foram submetidos a um protocolo de carcinogênese química, no qual lesões cutâneas cancerosas e não-cancerosas foram obtidas variando-se o tempo de exposição dos animais aos fatores carcinogênicos. Imagens hiperespectrais FTIR foram adquiridas no modo de transmissão na região do infravermelho médio a partir de amostras de tecido depositadas em substratos transparentes no infravermelho (fluoreto de cálcio - CaF2) e vidro convencional. Na primeira fase de nosso estudo, os dados espectrais foram segmentados usando as técnicas estatísticas k-means (KMCA) e Análise Hierárquica de Clusters (HCA) como algoritmos de agrupamento para reconstruir as imagens hiperespectrais com o objetivo de avaliar a capacidade dos mapas de cores falsas em reproduzir as estruturas histológicas das amostras de tecido. As imagens foram segmentadas por cada técnica de agrupamento variando-se o substrato usado para colocar as amostras (CaF2 ou vidro convencional) assim como os métodos de tratamento utilizados para pré-processamento dos dados. As regiões de impressão digital (1000-1800 cm-1) e de altos números de onda (3100-4000 cm-1) das imagens coletadas em CaF2 foram usadas separadamente como dados de entrada para a reconstrução das imagens, enquanto apenas a faixa de altos números de onda foi utilizada no caso de amostras colocadas em vidro. Ao fim do processo de segmentação os mapas de cores falsas obtidos foram comparados com a Histopatologia padrão a fim de avaliar a qualidade e consistência das imagens. Os resultados obtidos pela técnica de KMCA foram ligeiramente superiores com relação a HCA na identificação de pixels dos mapas morfo-quimicos correspondentes às estruturas histológicas da amostra. No entanto, nossos achados indicam que a escolha do substrato, dados de entrada, métodos de pré-processamento e preparação de amostras têm mais influência nos resultados finais do que o algoritmo de agrupamento usado para reconstruir as imagens. Na segunda fase do nosso estudo, a Análise de Componentes Principais (PCA) foi empregada para comparar os dados do grupo saudável aos animais expostos aos produtos carcinogênicos por 8, 16 e 48 semanas a fim de avaliar as alterações bioquímicas induzidas pela carcinogênese química. O desempenho da classificação em cada comparação pareada foi calculado usando um teste de classificação binária baseado na Análise de Discriminante Linear associada à técnica de PCA (PC-LDA). O método obteve discriminação satisfatória (acima de 80%) comparando tecido saudável com as amostras que foram classificadas como papiloma (16 semanas) e carcinoma espinocelular invasivo (48 semanas) independentemente do substrato usado para colocar as amostras. A comparação de pele saudável com animais expostos aos fatores carcinogênicos por 8 semanas (livres de malignidade de acordo com as evidências clínicas e morfológicas) apresentou figuras de performance cujos valores variaram entre 35-78%, indicando que a habilidade da técnica de PC-LDA em classificar corretamente dados espectrais de lesões cancerosas e pré-cancerosas variam com o estádio da doença durante o processo de tumorigênese. Diante disso, como uma prova de conceito, demonstramos a viabilidade da espectroscopia FTIR na avaliação dos eventos biológicos desencadeados pelo câncer usando uma metodologia que não requer colorações e substratos caros, assim como não interrompe/altera o fluxo de trabalho atual do patologista. Este é um passo importante na implementação da tecnologia no ambiente clínico, uma vez que o método pode ser usado para complementar o processo de diagnóstico do câncer como uma alternativa não-subjetiva e que não requer procedimentos trabalhosos e demorados, nem sondas caras como biomarcadores.

Condições distintas de iluminação numa imagem podem produzir representações desiguais do mesmo objeto, dificultando o processo de segmentação e reconhecimento de padrões, incluindo o reconhecimento facial. Devido a isso, a distribuição de iluminação numa imagem é considerada de grande importância, e novos algoritmos de normalização utilizando técnicas mais recentes ainda vêm sendo pesquisados. O objetivo dessa pesquisa foi o de avaliar os seguintes algoritmos de normalização da iluminação encontrados na literatura, que obtiveram bons resultado no reconhecimento de faces: LogAbout, variação do filtro homomórfico e método baseado em wavelets. O objetivo foi o de identificar o método de normalização da iluminação que resulta na melhor taxa de reconhecimento facial. Os algoritmos de reconhecimento utilizados foram: auto-faces, PCA (Principal Component Analyses) com rede neural LVQ (Learning Vector Quantization) e wavelets com rede neural MLP (Multilayer Perceptron). Como entrada, foram utilizadas imagens do banco Yale, que foram divididas em três subconjuntos. Os resultados mostraram que o método de normalização da iluminação que utiliza wavelet e LogAbout foram os que apresentaram melhoria significativa no reconhecimento facial. Os resultados também evidenciaram que, de uma maneira geral, com a utilização dos métodos de normalização da iluminação, obtém-se uma melhor taxa do reconhecimento facial, exceto para o método de normalização variação do filtro homomórfico com os algoritmos de reconhecimento facial auto-faces e wavelet com rede neural MLP. / Distinct lighting conditions in an image can produce unequal representations of the same object, compromising segmentation and pattern recognition processes, including facial recognition. Hence, the lighting distribution on an image is considered of great importance, and normalization algorithms using new techniques have still been researched. This research aims to evaluate the following illumination normalization algorithms found in literature: LogAbout, variation of homomorphic filter and wavelet based method. The main interest was to find out the illumination normalization method which improves the facial recognition rate. The algorithms used for face recognition were: eigenfaces, PCA (Principal Component Analysis) with LVQ neural network and wavelets with MLP (Multilayer Perceptron) neural network. Images from Yale Face Database B, divided into three subsets have been used. The results show that the wavelet and LogAbout technique provided the best facial recognition rate. Experiments showed that the illumination normalization methods, in general, improve the facial recognition rate, except for the variation of homomorphic filter technique with the algorithms: eigenfaces and PCA with LVQ.

Condições distintas de iluminação numa imagem podem produzir representações desiguais do mesmo objeto, dificultando o processo de segmentação e reconhecimento de padrões, incluindo o reconhecimento facial. Devido a isso, a distribuição de iluminação numa imagem é considerada de grande importância, e novos algoritmos de normalização utilizando técnicas mais recentes ainda vêm sendo pesquisados. O objetivo dessa pesquisa foi o de avaliar os seguintes algoritmos de normalização da iluminação encontrados na literatura, que obtiveram bons resultado no reconhecimento de faces: LogAbout, variação do filtro homomórfico e método baseado em wavelets. O objetivo foi o de identificar o método de normalização da iluminação que resulta na melhor taxa de reconhecimento facial. Os algoritmos de reconhecimento utilizados foram: auto-faces, PCA (Principal Component Analyses) com rede neural LVQ (Learning Vector Quantization) e wavelets com rede neural MLP (Multilayer Perceptron). Como entrada, foram utilizadas imagens do banco Yale, que foram divididas em três subconjuntos. Os resultados mostraram que o método de normalização da iluminação que utiliza wavelet e LogAbout foram os que apresentaram melhoria significativa no reconhecimento facial. Os resultados também evidenciaram que, de uma maneira geral, com a utilização dos métodos de normalização da iluminação, obtém-se uma melhor taxa do reconhecimento facial, exceto para o método de normalização variação do filtro homomórfico com os algoritmos de reconhecimento facial auto-faces e wavelet com rede neural MLP. / Distinct lighting conditions in an image can produce unequal representations of the same object, compromising segmentation and pattern recognition processes, including facial recognition. Hence, the lighting distribution on an image is considered of great importance, and normalization algorithms using new techniques have still been researched. This research aims to evaluate the following illumination normalization algorithms found in literature: LogAbout, variation of homomorphic filter and wavelet based method. The main interest was to find out the illumination normalization method which improves the facial recognition rate. The algorithms used for face recognition were: eigenfaces, PCA (Principal Component Analysis) with LVQ neural network and wavelets with MLP (Multilayer Perceptron) neural network. Images from Yale Face Database B, divided into three subsets have been used. The results show that the wavelet and LogAbout technique provided the best facial recognition rate. Experiments showed that the illumination normalization methods, in general, improve the facial recognition rate, except for the variation of homomorphic filter technique with the algorithms: eigenfaces and PCA with LVQ.

A partir de dados obtidos do modelo do geopotencial EGM96, da gravimetria, do GPS e do nivelamento geométrico, e aplicando harmônicos esféricos e FFT como técnicas de determinação geoidal, foram utilizadas neste trabalho redes neurais artificiais como ferramenta alternativa na determinação de um modelo geoidal. Procurou-se uma determinação geoidal de forma mais rápida, com precisão adequada e com menor esforço na determinação de parâmetros importantes na obtenção da referida superfície. Foram utilizados modelos de redes neurais do tipo MLP, algoritmo de treinamento backpropagation, variando o número de camadas, o número de neurônios, a função de ativação, a taxa de aprendizado e o termo momento. Os dados dos modelos mencionados foram tratados de forma a serem utilizados pelos modelos de redes neurais. Foram executadas a normalização, a análise de componentes principais e a definição dos atributos de entrada e saída para treinamento do modelo de rede neural. Foram Realizadas comparações entre os modelos geoidais existentes, os quais foram utilizados nesta pesquisa, com os resultados obtidos pelo modelo de rede neural. Tais comparações resultaram na obtenção dos erros entre as superfícies, justificando dessa forma a possibilidade de uso do referido método, com a conseqüente demonstração de suas vantagens e desvantagens. / Applying data from EGM96 geopotential model, gravimetric, GPS and geometric leveling data and using spherical harmonics and FFT as techniques of geoidal determination, this thesis has the goal to find a fast alternative tool to define a geoidal undulation model considering precision and a small effort to estimate important parameters to obtain the mentioned model. MLP neural networks, backpropagation algorithm changing the numbers of layers, neurons numbers, activation function, learning rate and momentum term have been applied. The data of the mentioned models were handling aiming to be used by the neural networks models. Normalization, analysis of the main components, definition of the input and output attributes to training the neural network model, have been also used. Comparison among existing models and the models used in this research with results obtained by the neural network have been done, showing the errors between the created surfaces. At the end, it is presented a positive argument to use the MLP neural network to generate a geoidal model with advantages and disadvantages.