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Scratch! um estudo de caso / Scratch! a case study

Bressan, Manuelle Lopes Quintas 09 December 2016 (has links)
O estudo objetivou analisar como e se um Ambiente Visual de Programação pode contribuir apoiando os processos criativos de adolescentes, sendo uma ferramenta auxiliar para a aprendizagem pela solução de problemas, incitando novas formas de utilização das TIC na educação. O presente estudo justifica-se pela necessidade de aprofundar as questões relacionadas ao uso das TIC pelos docentes da Educação Básica e não apenas o uso de projetores e vídeos para substituir o quadro de giz, ou ferramentas de pesquisa em sites de busca apenas para transmitir informações de maneira a privilegiar as metodologias tradicionais de ensino. Como metodologia de pesquisa optou-se pela abordagem qualitativa de natureza interpretativa do tipo estudo de caso múltiplo. A apreensão dos dados foi em campo experimental por meio de questionário socioeducacional e diários de bordo, seguida da análise de conteúdos e descrição dos resultados obtidos. Os participantes do estudo foram adolescentes de 13 escolas públicas e privadas de Ensino Fundamental e do Ensino Médio no Município de Araucária-Pr. O estudo evidenciou o desenvolvimento das funções psicológicas superiores, pensamento computacional nos estudantes como atenção, memória e percepção. Estas habilidades foram observadas durante a elaboração dos projetos, por meio das habilidades de compreensão, planejamento, retrospecto e desenvolvimento de estratégias individuais e coletivas para a solução dos problemas encontrados. Este estudo se diferencia de outros já realizados com o Scratch, pois, enfatiza a busca da liberdade e criatividade dos sujeitos discentes na elaboração de projetos próprios, como estratégia para a autonomia. / The study aimed to analyze how and if a Visual Programming Environment can contribute by supporting the creative processes of adolescents, an auxiliary tool for learning by problem solving, encouraging new ways of using ICT in education. This study is justified by the need to deepen the issues related to the use of ICT in Basic Education teachers and not only the use of projectors and videos to replace the chalkboard, or research tools in search engines only to convey information in order to favor traditional teaching methodologies. As a research methodology was chosen qualitative approach to interpretation, the study of case type. The seizure of the data was in experimental field through socio-educational and daily quiz board, followed by analysis of content and description of the results obtained. Study participants were adolescents from 13 public and private elementary schools and high school in the city of Araucaria-Pr. The study showed the development of higher psychological functions, computational thinking in students such as attention, memory and perception. These skills were observed during the preparation of projects, through the comprehension skills, planning, retrospect and development of individual and collective strategies to solve the problems encountered. This study differs from others already undertaken with Scratch therefore emphasizes the pursuit of freedom and creativity of the subjects students in developing their own projects, as a strategy for autonomy.
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Modelagem e implementação de um sistema de processamento digital de sinais baseado em FPGA para geração de imagens por ultrassom usando Simulink / Modeling and implementation of a FPGA-based digital signal processing for ultrasound imaging using Simulink

Ferreira, Breno Mendes 04 April 2017 (has links)
O ultrassom (US) é uma técnica bem consolidada que vem sendo amplamente utilizada para teste, caracterização e visualização de estruturas internas de materiais biológicos e não biológicos. Na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, o grupo de pesquisa do US desenvolveu o sistema ULTRA-ORS que, apesar de adequado para pesquisa relacionada à excitação e recepção multicanal, possui tempo de computação muito elevado, devido a processamento em computador pessoal. Este trabalho apresenta a modelagem, implementação e validação de um sistema de processamento digital de sinais baseado em dispositivo FPGA (Field-Programmable Gate Array) de alto desempenho para reconstrução de imagens por US através da técnica beamforming. O software Simulink e a ferramenta DSP Builder foram empregados para simulação e transformação dos seguintes modelos em linguagem de descrição de hardware: filtro digital FIR (Finite Impulse Response), filtro de interpolação CIC (Cascaded Integrator-Comb), atraso variável, apodização, somatório coerente, decimação, demodulação com detecção de envoltória e compressão logarítmica. Após validação no Simulink, o projeto foi sintetizado para uma FPGA Stratix IV e implementado na placa Terasic DE4-230. A ferramenta SignalTap II do software Quartus II foi utilizada para aquisição dos sinais processados pela FPGA. Para avaliação gráfica e quantitativa da acurácia deste método, foram empregados dados brutos reais de US, adquiridos do ULTRA-ORS com frequência de amostragem de 40 MHz e resolução de 12 bits, e a função de custo da raiz quadrada do erro quadrático médio normalizado (NRMSE) em comparação com as mesmas funções implementadas através de scripts no Matlab. Como resultado principal do modelamento, além das respostas individuais de cada bloco implementado, são apresentadas as comparações entre as imagens reconstruídas pelo ULTRA-ORS e pelo processamento em FPGA para quatro janelas de apodização. A excelente concordância entre os resultados simulados e experimentais com valores de NRMSE inferiores à 6,2% e latência total de processamento de 0,83 µs corroboram a simplicidade, modularidade e efetividade do modelamento proposto para utilização em pesquisas sobre o processamento de sinais de US para reconstrução de imagens em tempo real. / Ultrasound (US) is a well-established technique that has been widely used for testing, characterizing and visualizing internal structures of biological and non-biological material. The US research group of the Federal University of Technology - Paraná developed the ULTRA-ORS system, which, although suitable for research related to multichannel excitation and reception, uses a large computing time, due to the personal computer processing. This research presents the modeling, implementation and validation of a digital processing system of signals based on a FPGA (Field-Programmable Gate Array) device of high performance for the reconstruction of images through US, using the beamforming technique. The software Simulink and the tool DSP Builder were used for simulation and transformation of the following models in hardware description language: digital filter FIR (Finite Impulse Response), CIC (Cascaded Integrator-Comb) Interpolation filter, variable delay, apodization, coherent summation, decimation, demodulation with envelope detection and logarithmic compression. After the Simulink validation, the design was synthesized for a Stratix IV FPGA and implemented on the Terasic DE4-230 board. The tool SignalTap II in the software Quartus II was used to acquire the processed signals from the FPGA. For the graphic and quantitative evaluation of the accuracy of this method, we used real raw US data, acquired from the ULTRA-ORS with sampling frequency of 40 MHz and 12-bit resolution, and the normalized root mean squared error (NRMSE) in comparison with the same functions implemented through scripts in Matlab. As a main result of the modeling, in addition to the individual responses of each implemented block, comparisons between the reconstructed images by ULTRA-ORS and FPGA processing for four apodization windows are presented. The excellent agreement between the simulated and experimental results with NRMSE values lower than 6.2% and total processing latency of 0.83 µs corroborates the simplicity, modularity and effectiveness of the proposed modeling for use in US signal processing research for real-time image reconstruction.
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A contribution to semantic description of images and videos: an application of soft biometrics / Uma contribuição para descrição semântica de imagens e vídeos: uma aplicação de biometrias fracas

Perlin, Hugo Alberto 08 December 2015 (has links)
Fundação Araucária / Os seres humanos possuem uma alta capacidade de extrair informações de dados visuais, adquiridos por meio da visão. Através de um processo de aprendizado, que se inicia ao nascer e continua ao longo da vida, a interpretação de imagens passa a ser feita de maneira quase instintiva. Em um relance, uma pessoa consegue facilmente descrever com certa precisão os componentes principais que compõem uma determinada cena. De maneira geral, isto é feito extraindo-se características de baixo nível, como arestas, texturas e formas, e associando-as com significados de alto nível. Ou seja, realiza-se uma descrição semântica desta cena. Um exemplo disto é a capacidade de reconhecer outras pessoas e descrever suas características físicas e comportamentais. A área de visão computacional tem como principal objetivo desenvolver métodos capazes de realizar interpretação visual com desempenho similar aos humanos. Estes métodos englobam conhecimento de aprendizado de máquina e processamento de imagens. Esta tese tem como objetivo propor métodos de visão computacional que permitam a extração de informações de alto nível na forma de biometrias leves. Estas biometrias representam características inerentes ao corpo e ao comportamento humano. Porém, não permitem a identificação unívoca de uma pessoa. Para tanto, este problema foi abordado de duas formas, aprendizado não-supervisionado e supervisionado. A primeira busca agrupar as imagens através de um processo de aprendizado automático de extração de características, empregando técnicas de convoluções, computação evolucionária e clusterização. Nesta abordagem as imagens utilizadas contém faces e pessoas. A segunda abordagem emprega redes neurais convolucionais, que possuem a capacidade de operar sobre imagens cruas, aprendendo tanto o processo de extração de características quanto a classificação. Aqui as imagens são classificadas de acordo com gênero e roupas, divididas em parte superior e inferior do corpo humano. A primeira abordagem, quando testada com diferentes bancos de imagens, obteve uma acurácia de aproximadamente 80% para faces e não-faces e 70% para pessoas e não-pessoas. A segunda, testada utilizando imagens e vídeos, obteve uma acurácia de cerca de 70% para gênero, 80% para roupas da parte superior e 90% para a parte inferior. Os resultados destes estudos de casos, mostram que os métodos propostos são promissores, permitindo a realização de anotação automática de informações de alto nível. Isto abre possibilidades para o desenvolvimento de aplicações em diversas áreas, como busca de imagens e vídeos baseada em conteúdo e segurança por vídeo, reduzindo o esforço humano nas tarefas de anotação manual e monitoramento. / Humans have a high ability to extract visual data information acquired by sight. Trought a learning process, which starts at birth and continues throughout life, image interpretation becomes almost instinctively. At a glance, one can easily describe a scene with reasonable precision, naming its main components. Usually, this is done by extracting low-level features such as edges, shapes and textures, and associanting them to high level meanings. In this way, a semantic description of the scene is done. An example of this, is the human capacity to recognize and describe other people physical and behavioral characteristics, or biometrics. Soft-biometrics also represents inherent characteristics of human body and behaviour, but do not allow unique person identification. Computer vision area aims to develop methods capable of performing visual interpretation with performance similar to humans. This thesis aims to propose computer vison methods which allows high level information extraction from images in the form of soft biometrics. This problem is approached in two ways, unsupervised and supervised learning methods. The first seeks to group images via an automatic feature extraction learning , using both convolution techniques, evolutionary computing and clustering. In this approach employed images contains faces and people. Second approach employs convolutional neural networks, which have the ability to operate on raw images, learning both feature extraction and classification processes. Here, images are classified according to gender and clothes, divided into upper and lower parts of human body. First approach, when tested with different image datasets obtained an accuracy of approximately 80% for faces and non-faces and 70% for people and non-person. The second tested using images and videos, obtained an accuracy of about 70% for gender, 80% to the upper clothes and 90% to lower clothes. The results of these case studies, show that proposed methods are promising, allowing the realization of automatic high level information image annotation. This opens possibilities for development of applications in diverse areas such as content-based image and video search and automatica video survaillance, reducing human effort in the task of manual annotation and monitoring.
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Modelagem e implementação de um sistema de processamento digital de sinais baseado em FPGA para geração de imagens por ultrassom usando Simulink / Modeling and implementation of a FPGA-based digital signal processing for ultrasound imaging using Simulink

Ferreira, Breno Mendes 04 April 2017 (has links)
O ultrassom (US) é uma técnica bem consolidada que vem sendo amplamente utilizada para teste, caracterização e visualização de estruturas internas de materiais biológicos e não biológicos. Na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, o grupo de pesquisa do US desenvolveu o sistema ULTRA-ORS que, apesar de adequado para pesquisa relacionada à excitação e recepção multicanal, possui tempo de computação muito elevado, devido a processamento em computador pessoal. Este trabalho apresenta a modelagem, implementação e validação de um sistema de processamento digital de sinais baseado em dispositivo FPGA (Field-Programmable Gate Array) de alto desempenho para reconstrução de imagens por US através da técnica beamforming. O software Simulink e a ferramenta DSP Builder foram empregados para simulação e transformação dos seguintes modelos em linguagem de descrição de hardware: filtro digital FIR (Finite Impulse Response), filtro de interpolação CIC (Cascaded Integrator-Comb), atraso variável, apodização, somatório coerente, decimação, demodulação com detecção de envoltória e compressão logarítmica. Após validação no Simulink, o projeto foi sintetizado para uma FPGA Stratix IV e implementado na placa Terasic DE4-230. A ferramenta SignalTap II do software Quartus II foi utilizada para aquisição dos sinais processados pela FPGA. Para avaliação gráfica e quantitativa da acurácia deste método, foram empregados dados brutos reais de US, adquiridos do ULTRA-ORS com frequência de amostragem de 40 MHz e resolução de 12 bits, e a função de custo da raiz quadrada do erro quadrático médio normalizado (NRMSE) em comparação com as mesmas funções implementadas através de scripts no Matlab. Como resultado principal do modelamento, além das respostas individuais de cada bloco implementado, são apresentadas as comparações entre as imagens reconstruídas pelo ULTRA-ORS e pelo processamento em FPGA para quatro janelas de apodização. A excelente concordância entre os resultados simulados e experimentais com valores de NRMSE inferiores à 6,2% e latência total de processamento de 0,83 µs corroboram a simplicidade, modularidade e efetividade do modelamento proposto para utilização em pesquisas sobre o processamento de sinais de US para reconstrução de imagens em tempo real. / Ultrasound (US) is a well-established technique that has been widely used for testing, characterizing and visualizing internal structures of biological and non-biological material. The US research group of the Federal University of Technology - Paraná developed the ULTRA-ORS system, which, although suitable for research related to multichannel excitation and reception, uses a large computing time, due to the personal computer processing. This research presents the modeling, implementation and validation of a digital processing system of signals based on a FPGA (Field-Programmable Gate Array) device of high performance for the reconstruction of images through US, using the beamforming technique. The software Simulink and the tool DSP Builder were used for simulation and transformation of the following models in hardware description language: digital filter FIR (Finite Impulse Response), CIC (Cascaded Integrator-Comb) Interpolation filter, variable delay, apodization, coherent summation, decimation, demodulation with envelope detection and logarithmic compression. After the Simulink validation, the design was synthesized for a Stratix IV FPGA and implemented on the Terasic DE4-230 board. The tool SignalTap II in the software Quartus II was used to acquire the processed signals from the FPGA. For the graphic and quantitative evaluation of the accuracy of this method, we used real raw US data, acquired from the ULTRA-ORS with sampling frequency of 40 MHz and 12-bit resolution, and the normalized root mean squared error (NRMSE) in comparison with the same functions implemented through scripts in Matlab. As a main result of the modeling, in addition to the individual responses of each implemented block, comparisons between the reconstructed images by ULTRA-ORS and FPGA processing for four apodization windows are presented. The excellent agreement between the simulated and experimental results with NRMSE values lower than 6.2% and total processing latency of 0.83 µs corroborates the simplicity, modularity and effectiveness of the proposed modeling for use in US signal processing research for real-time image reconstruction.

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