Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2376_TeseDoutoradoSergioAntonioAndradedeFreitas.pdf: 1020803 bytes, checksum: 73b2bf94bf90fb5a8311ac7ece3a65b3 (MD5) Previous issue date: 2005-04-11 / Esta tese apresenta uma solução para a interpretação de anáforas nominais definidas. Considere o seguinte texto: (1) a. Mariana comprou um carro novo. b. O motor veio danificado. A frase (1a) apresenta duas entidades: Mariana e um carro novo. Já a frase (1.2b) tem apenas uma entidade - o motor. No processo de interpretação, humano ou computacional, a utilização do artigo definido " o" é um indicativo de que a entidade já havia sido introduzida no discurso, i.e. apresenta um caráter anafórico. Resolver uma anáfora é, a priori, identificar a quem ou a que se refere esta anáfora. Mas no caso acima é mais do que isto: sem dúvida o motor existe no texto por causa da existência de um carro, porém a interpretação do motor deve ir além disto e identificar como este motor está ligado com aquele carro. Isto é uma anáfora nominal definida. A interpretação das anáforas nominais definidas ou de qualquer fenômeno anafórico pode ser generalizada como um processo que atribui valores aos itens da seguinte equação: R(A, T ) (2) onde: A denota a entidade introduzida pela interpretação fora de contexto de um pronome, de uma elipse ou de um sintagma nominal definido, T denota o seu antecedente e R é a relação existente entre A e T . O processo de resolução da equação, que é propriamente o processo de resolução de anáforas, consiste em descobrir T e R dado A. Nesta tese é proposta uma metodologia computacional que interpreta as anáforas nominais definidas cuja relação R é uma dentre: parte de, membro de, subcategorizado por e coreferência. A obtenção das relações é feita por um conjunto de regras pragmáticas [Freitas, Lopes e Menezes 2004, Filho e Freitas 2003] (cap. 3). Caso seja constatado que A não seja anafórica então ela é acomodada no contexto. A metodologia computacional é construída sobre um ambiente de programação em lógica [Damásio, Nejdl e Pereira 1994] que permite raciocinar abdutivamente [Kakas, Kowalski e Toni 1992] sobre a representação semântica do texto [Kamp e Reyle 1993]. A partir da interpretação das entidades é construída a estrutura nominal do discurso [Lopes e Freitas 1994] (cap. 4), a qual permite: (1) fazer o acompanhamento das entidades mais salientes em cada frase [Freitas e Lopes 1994], (2) limitar o universo de escolha de possíveis antecedentes[Freitas e Lopes 1996] e (3) prover um resumo das entidades do discurso. O resultado é uma metodologia que permite, de forma integrada, resolver anáforas e elipses, sendo que a estrutura nominal do discurso pode ser usada na busca de informações.

Orientador: Aledir Silveira Pereira / Banca: Maurílio Boaventura / Banca: Ivan Nunes da Silva / Resumo: Neste trabalho é apresentada uma nova metodologia para a análise e classificação de lesões de pele. O modelo proposto foi dividido em quatro etapas que compreende o pré-processamento das imagens, a segmentação do objeto desejado, a extração de características e a classificação das lesões. Na etapa de pré-processamento, aplica-se o modelo de cor RGB, a quantização de cores e o filtro de difusão anisotrópica. Na segmentação, a imagem suavizada é submetida à operação de fechamento da morfologia matemática, estimativa de peso nos arcos do grafo e à transformada imagem-floresta com apenas duas sementes. A extração de características foi baseada na aplicação da regra ABCD. Na assimetria foi aplicado o conceito de razão de perpendiculares sobre a maior diagonal obtida e, para a borda, o produto vetorial e o ponto de inflexão foram implementados para fornecer o porcentual de curvatura do contorno. Para a cor, valores de média, variância, desvio padrão, homogeneidade e contraste foram calculados. Para a estrutura diferencial foi desenvolvido a dimensão fractal e a energia. Na última etapa, classificação, a floresta de caminhos ótimos foi utilizada. Os resultados da classificação são apresentados por malignidade, quando todos os tipos de lesões estão juntos, e por categorias, quando os tipos de lesão são agrupados dois a dois. Para obter o modelo proposto foram efetuados diversos testes com modelos de cor diferentes, forma de aplicação da quantização, diferenciação no cálculo da quantidade de iterações do filtro de difusão anisotrópica e possibilidade de não aplicar a morfologia matemática / Abstract:In this paper a new methodology for the analysis and classification of skin lesions is presented. The suggested model is divided into four steps which comprise the pre processing of images, segmentation of the desired object, feature extraction and lesions classification. In the pre processing step, it is applied the RGB color model, color quantization and anisotropic diffusion filter. In segmentation, the smoothed image is submitted to the closing operation of mathematical morphology, arc-weight estimation in the graph and the image-foresting transform with only two seeds. The feature extraction is based on the application of ABCD rule. In asymmetry was applied the perpendicular ratio concept on the greater diagonal obtained and, to the border, the vector product and the inflection point were implemented to provide the contour curvature percentage. For color, average values, variance, standard deviation, homogeneity and contrast were calculated. For differential structure was developed fractal dimension and energy. In the last stage, classification, optimum-path forest was used. The classification results are presented by malignancy, when all types of lesions are together, and by categories, when the types of lesions are grouped two by two. For the model were performed several tests with different color models, the form of application the quantization, differentiation in the calculation of the quantity of filter iterations of anisotropic diffusion and the possibility of not applying the mathematical morphology / Mestre