Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-06-27T04:06:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 346015.pdf: 1911838 bytes, checksum: 5765986717fa902f146f3281f57f5edd (MD5) Previous issue date: 2016 / Epilepsia é um transtorno do cérebro, caracterizado por uma predisposição duradoura a crises epiléticas e pelas consequências neurobiológicas, sociais, cognitivas e psicológicas desta condição. O eletroencefalograma (EEG) é amplamente utilizado na comprovação clínica do diagnóstico da epilepsia. A confirmação clínica utilizando o EEG é realizada pela análise criteriosa dos registros em busca de algumas manifestações eletrográficas que, quando presentes com determinada frequência, são um forte indicativo desta condição (epilepsia). O presente trabalho tem como objetivo avaliar a viabilidade da Teoria da Ressonância Adaptativa (ART) na identificação automática de padrões epileptiformes em sinais de EEG. Dentre as redes da família ART, foi escolhida a rede ART2 por permitir estímulos de entrada com valores binários (zero ou um) e valores contínuos. A análise e simulações neste estudo utilizou uma base de dados de sinal EEG com gravações de dez pacientes epilépticos e um paciente sem epilepsia. Estes sinais foram separados em dois conjuntos, com segmentos distintos entre si, e utilizados no treinamento e teste da rede. O algoritmo da rede ART2 foi implementado no software Matlab®. Os resultados dos testes gerados pelas redes ART2 foram avaliados por meio de índices de desempenho de Sensibilidade, Especificidade e Eficiência. As redes analisadas obtiveram valores máximos de 98,34% de Sensibilidade, 86,94% de Especificidade e 85,65% de Eficiência. Os resultados alcançados pelas redes foram promissores e satisfatórios. A rede neural ART2 foi capaz de reconhecer padrões epileptiformes, podendo ser uma boa opção para o uso em sistemas computacionais para o diagnóstico da epilepsia.<br> / Abstract : Epilepsy is a disorder of the brain characterized by a predisposition to seizures and lasting neurobiological, social, psychological and cognitive consequences of this condition. The electroencephalogram (EEG) is widely used for the clinical confirmation of epilepsy diagnosis. This is performed by careful analysis of EEG recordings in search of specific electrographic activity than, when present with certain frequency, are a strong indication of this condition (epilepsy). This study aims to assess the feasibility of Adaptive Resonance Theory (ART) in the automatic identification of epileptiform patterns in EEG signals. Among the ART family networks, the ART2 was selected because it allows input stimuli with both binary (zeros and ones) and continuous values. The analysis and simulations preformed in this study used an EEG signal database with recordings from ten epileptic patients and one epilepsy free patient. These EEG signals were separated in two different sets used for training and testing of the network. The ART2 network algorithm was implemented in Matlab® software. The test results generated by ART2 networks were evaluated by sensitivity, specificity and efficiency performance metrics. The analyzed networks obtained maximum values of 98.34% sensitivity, 86.94% specificity and 85.65% efficiency. The results achieved by the networks can be considered promising and satisfactory. The ART2 neural network was able to identify epileptiform patterns and could be a good option for use in computer aided systems for the diagnosis of epilepsy.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-06-27T04:18:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 346008.pdf: 7757568 bytes, checksum: 01af4ec58abe94854abda6d0110f7729 (MD5) Previous issue date: 2017 / A análise da marcha humana é considerada como uma nova ferramenta biométrica pela capacidade de obter as métricas do corpo à distância. Os identificadores biométricos possuem propriedades que tecnologicamente podem medir e analisar as características do corpo humano, utilizados como forma de identificação e controle de acesso para segurança. O reconhecimento através da apropriada interpretação dos parâmetros da marcha é um problema importante para classificação de padrões. Este trabalho possui como finalidade desenvolver um sistema de processamento de imagens que seja capaz de extrair padrões do movimento para a análise da marcha e apresentar um diagnóstico comparativo entre diferentes tipos de redes neurais, para a aplicação de técnicas que possam determinar a qualidade e eficácia das estatísticas para a identificação humana. Para este objetivo, utilizou-se dados de voluntários a partir do aplicativo desenvolvido em C# com base na análise tridimensional feita pela câmera Kinect da Microsoft, onde é possível identificar o esqueleto humano e extrair automaticamente os parâmetros cinéticos e cinemáticos. Os resultados obtidos revelaram a viabilidade para o processo de extração dos parâmetros da marcha e do reconhecimento do corpo humano.<br> / Abstract : The analysis of human gait is considered as a new biometric tool for the ability to obtain the metrics of the body at a distance. Biometric identifiers have properties that technology can measure and analyze the characteristics of the human body, used as a form of identification and access control for security. The recognition through suitable interpretation of parameters of the gait is a major problem for pattern classification. This work has as purpose to develop an image processing system that is able to extract patterns of movement for gait analysis and to present a comparative diagnosis between different types of neural networks, for applying techniques that can to determine the quality and efficacy of the statistics for human identification. For this objective, we used data from volunteers from the application developed in C# based on three-dimensional analysis made by Microsoft's Kinect camera, where it is possible to identify the human skeleton and automatically extract the kinetic and kinematic parameters. The results obtained proved the feasibility to extraction process of gait parameters and the recognition of the human body.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-11-21T03:19:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 348590.pdf: 15855456 bytes, checksum: bd421609cb55782e75a869acf96bf852 (MD5) Previous issue date: 2017 / A obtenção do tamanho projetado de partículas atmosféricas prismáticas é de imensa importância em diversos aspectos da vida prática. Partículas expelidas por erupções vulcânicas podem por em risco a aviação civil e militar. Cristais de gelo presentes em nuvens, dependendo de seu tamanho e formato, alteram as propriedades radiantes das nuvens que podem, por sua vez, afetar significativamente os modelos climáticos. Uma forma indireta de se obter informações sobre as partículas prismáticas é através da utilização de instrumentos que registram padrões bidimensionais de dispersão de luz. Estas imagens podem ser utilizadas para caracterizar uma partícula cristalina, fornecendo informações sobre tamanho, razão de proporção, forma, concavidade e rugosidade. Neste trabalho procurou-se aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina, em especial alguns modelos de redes neurais artificiais e técnicas de análise de dados, de forma a encontrar um modelo que apresente um desempenho satisfatório na tarefa de predição do tamanho projetado das partículas cristalinas. Os modelos de redes neurais testados foram do tipo Feed Forward Multi-Layer Perceptron com regularização Bayesiana, as redes neurais do tipo Função de Base Radial, e as redes Deep Learning do tipo Autoencoders, a qual também foi aplicada com o propósito de redução dimensional. Também foram testadas as técnicas de análise de dados de redução dimensional utilizando Análise de Componentes Principais e invariância à rotação das imagens através da Transformada Rápida de Fourier. Os modelos apresentados foram aplicados a uma série de imagens e seus resultados comparados e analisados. O modelo desenvolvido que utiliza conceitos de Deep Learning com técnicas de Autoencoder foi aquele que obteve os melhores resultados (performance de 0.9914), em especial na predição de tamanho projetado para as partículas menores, as quais tiveram maiores dificuldades de predição nos outros modelos propostos nesse trabalho. / Abstract : Obtaining the projected size of atmospheric prismatic particles is of immense importance in many aspects of practical life. Particles expelled by volcanic eruptions may threat to civil and military aviation. Ice crystals present in clouds, depending on their size and shape, can modify the radiant properties of clouds that can significantly affect the climate models. An indirect way of obtaining information on prismatic particles is through the use of instruments that record two-dimensional light scattering patterns. These images can be used to characterize a crystalline particle, providing information on size, aspect ratio, shape, concavity and roughness. In this work we tried to apply Machine Learning techniques, especially some models of artificial neural networks and techniques of data analysis, in order to find a model that presents a satisfactory performance in the task of predicting the projected size of the crystalline particles. The models of neural networks tested were Feed Forward Multi-Layer Perceptron neural network with Bayesian regularization, Radial Basis Function neural network and Deep Learning network with Autoencoders, which was applied for dimensional reduction purpose as well. We also tested techniques of data dimensional reduction such as Principal Component Analysis and techniques for image rotation invariance such as the Fast Fourier Transform. The presented models were applied to a series of images and their results were compared and analysed. The developed model which used concepts of Deep Learning with techniques of Autoencoder was the one that obtained the best results (0.9914 of performance), and especially in the prediction of projected size of the smaller particles, which had greater difficulties of prediction when using the other models proposed in this work.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T18:43:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 99106.pdf: 5270815 bytes, checksum: 50a8ca31dd7be43e6d7568aa6c8291ff (MD5) Previous issue date: 1994 / É apresentado um sistema computacional para o reconhecimento de padrões complexos, o qual a abordagem conexionista de inteligência artificial. O sistema é constituído de uma rede neural híbrida capaz de abstrair características invariantes a translação, rotação e escala de diferentes padrões. Aplicado à indústria cerâmica, na detecção e diagnóstico de defeitos em revestimentos cerâmicos, o sistema obteve resultados significativos com uma taxa de acerto variando de 80 a 100 % das peças examinadas.

Orientador : Prof. Dr. Luciano Silva / Coorientador : Profª. Olga Regina Pereira Bellon / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 28/06/2016 / Inclui referências : f. 75-82 / Área de concentração / Resumo: Um método para se obter impressões digitais 3D da derme e da epiderme a partir de imagens em alta resolução adquiridas utilizando Tomografia de Coerência Ótica (OCT) é proposto neste trabalho. Este método, resolve limitações das técnicas de reconstrução 3D de impressões digitais que empregam múltiplas câmeras/triangulação ou iluminação estruturada, tais como variações de resolução do centro para as bordas das impressões digitais 3D causadas por erros de reconstrução, sensibilidade a baixa iluminação e contraste insuficiente. Uma técnica de busca e identificação baseados em padrões inovativos, os "mapas KH " (usados para a segmentação de regiões de superfície em imagens de intensidade e de profundidade), extraídos computando as curvaturas Gaussiana (K) e média (H) de uma região de interesse na vizinhança das minúcias (denominada nuvem de minúcia), é apresentada. Grandes bases de mapas KH, uma para cada nuvem de minúcia identificada, podem ser construídos com essa técnica. A estratégia de busca e identificação, em duas etapas, baseia-se primeiro em padrões locais de gradientes (LGP) dos mapas KH, para reduzir o espaço de busca dentro da base, seguidos de uma comparação que utiliza uma medida de similaridade, a correlação cruzada normalizada dos padrões pré-selecionados com o LGP com os que se quer identificar. A acuracidade do método e sua compatibilidade com os métodos correntes, comparável ou superior à dos métodos 2D, é verificada através da identificação biométrica de impressões digitais 3D utilizando duas bases de imagens, uma adquirida através da tecnologia OCT e a outra gentilmente cedida pela Universidade Politécnica de Hong Kong. A base de imagens OCT, a primeira adquirida com essa tecnologia, é composta de imagens coletadas de onze voluntários em duas sessões de escaneamento e contém imagens de dedos de pessoas com diferentes idades, gênero e etnias e contém casos de cicatrizes, calos e alterações, tais como abrasão e arranhões. Uma base de impressões digitais 2D, obtida dos mesmos voluntários através de um leitor regular de impressões digitais, foi adquirida para permitir uma comparação da técnica proposta com os métodos de identificação tradicionais. A aplicabilidade do método proposto à identificação de impressões digitais alteradas, deterioradas acidentalmente ou intencionalmente, é investigada. Nesses casos, a impressão digital 3D extraída da derme e compatível com a da epiderme é empregada. A identificação destas impressões 3D alteradas é testada utilizando a base de imagens adquiridas com OCT. A acuracidade da técnica é comparada com a obtida utilizando os métodos tradicionais 2D usando os gráficos de taxas de Falsa Aceitação e Falsa Rejeição (FAXxFRR) e de Características Cumulativas de Identificação (CMC). Impressões digitais 2D, extraídas a partir das impressões digitais 3D simulando o rolamento do dedo durante a aquisição (rolamento virtual), foram geradas e sua compatibilidade com as bases de imagens 2D foi testada. Um conjunto de medidas de avaliação de qualidade foram aplicados às bases de imagens de impressões digitais 3D e sua correspondência aos escores de identificação foi analisada para determinar aqueles que podem contribuir para melhorar a acuracidade da identificação. Palavras-chave: Impressões digitais 3D. Identificação Biométrica. Tomografia de Coerência Ótica. / Abstract: A method to obtain epidermal and dermal 3D fingerprints from high-resolution images acquired using Optical Coherence Tomography (OCT) is proposed. This method addresses limitations of current 3D reconstruction techniques that employ multiple cameras/triangulation or structured illumination such as depth and resolution variations from the center to the borders of the fingerprint caused by reconstruction errors, sensitivity to low illumination and poor contrast. The availability of these 3D fingerprints allowed the creation of new matching methods that benefit from the rich information available in 3D. A 3D fingerprint matching technique based on novel patterns, the KH maps (used to surface region segmentation in range and intensity images), extracted by computing the Gaussian and mean curvatures (SILVA; BELLON; GOTARDO, 2001) from a region of interest around the minutiae, named minutiae clouds is presented. Large databases of KH maps, one for each identified minutiae cloud can be built. The matching strategy, a two-step approach, relies on local gradient patterns (LGP) of the KH maps to narrow the search space, followed by a similarity matching, the normalized cross correlation of patterns being matched. The accuracy and matching compatibility, comparable or improved in relation to the 2D matching methods, is verified through matching 3D fingerprints from two databases one acquired using OCT and a public database gently made available by the Hong Kong Polytechnic University. The OCT database, the first 3D database acquired using Optical Coherence Tomography, to our knowledge, is made of images collected from eleven volunteers in two scanning sessions and contains images of people of different ages, genders and ethnicities and also cases of scars, calluses and alterations as abrasion and scratches. A 2D fingerprint database, scanned from the same volunteers using a regular fingerprint reader was also obtained for comparison with traditional matching methods. We investigate the applicability of our method to the identification of altered fingerprints, damaged unintentionally or accidentally. In these cases, the 3D dermal fingerprint, compatible with the epidermis fingerprint, is employed. Matching with 3D dermal and epidermal fingerprints is tested in the OCT database. Matching accuracy is compared with the obtained using traditional matching 2D methods by using False Acceptance and False rejection rate (FARxFRR) and Cumulative Matching Characteristics (CMC) graphs. Unwrapped fingerprints, 2D fingerprints extracted from 3D fingerprints by virtual unrolling were generated and tested for compatibility with 2D databases. A set of quality evaluation measures were employed to the 3D fingerprint databases and their correspondence to the matching scores was analyzed to identify those that can contribute to improve the matching accuracy. Key-words: 3D Fingerprints. Biometric identification. Optical Coherence Tomography.

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Orientadora : Profª. Drª. Letícia Mara Peres / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 15/09/2014 / Inclui referências / Resumo: O modelo de desenvolvimento adotado pelas comunidades de software livre costuma ser bastante eficaz, porém entre os maiores desafios atuais está a busca de melhorias no processo de desenvolvimento que possam facilmente ser adotadas pelas comunidades e que possuam como características: (1) facilitar a interação entre os desenvolvedores e o usuário sem conhecimento técnico, (2) prover um modelo de trabalho em ambientes distribuídos de desenvolvimento de software livre que permita o registro, organização e a rastreabilidade dos requisitos funcionais do produto. O objetivo do presente trabalho _e propor um framework de gestão e rastreabilidade de requisitos de produtos de software livre na visão do usuário sem conhecimento ou interesse técnico. Como objetivos secundários tem-se: a proposição de um conjunto de artefatos que devem ser rastreáveis pelo usuário, a proposição de uma relação de rastreabilidade entre os requisitos e artefatos associados, a proposição de um modelo de desenvolvimento, com fluxos de trabalho para o usuário e a equipe do projeto e a proposição de uma estrutura da informação para desenvolvimento de um portal do usuário. / Abstract: The development model adopted by communities of open source software (OSS) is usually very effective, but it is common that the requirements for this software have been gathered mainly among sophisticated end users, such as system administrators. It is because the model tends to favor developers or people with large technical knowledge. one of nowadays greatest challenges is to propose improvements to development process that could easily be adopted by OSS communities and: facilitate the interaction between developers and non-technical users; provide a working model in distributed OSS development environments that enables traceability of product functional requirements. This work aims to present an integrated framework for OSS development to requirements gathering by non-technical users. We provide a working model in distributed OSS development environments that enables traceability of functional requirements. As results we have: (1) definition of a set of artifacts that must be traceable by the user; (2) definition of a traceability relationship for requirements and related artifacts, allowing user and development team easily recover the requirements information to implement requirements change; (3) definition of a requirements traceability matrix; (4) definition of a work flow for user and development team and (5) proposal of a structure for a portal where the users may have access to the product and contribute to its evolution.

Orientador : Prof. Dr. Daniel Weingaertner / Co-orientador : Prof. Dr. Lucas Ferrari de Oliveira / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 29/06/2015 / Inclui referências : f. 76-84 / Resumo: As Doenças Pulmonares Difusas (DPDs) são compostas por mais de 180 patologias que causam danos nos pulmões. Os pacientes que possuem essas doenças apresentam alterações no tecido pulmonar, que podem ser visualizadas em imagens de Tomografia Computadorizada (TC). Dessa forma, torna-se importante identificar essas alterações nas imagens, pois juntamente com outras informações, elas podem definir o tipo de doença que o paciente possui. Com base nisso, o objetivo deste trabalho é reconhecer automaticamente padrões radiológicos em imagens não segmentadas de TC do pulmão, e também classificar áreas externas à região pulmonar, além dos cinco padrões pulmonares: normal, enfisema, opacidade em vidro-fosco, fibrose e micronódulos. Para atingir os objetivos, uma metodologia que avalia diversos descritores é proposta. Em busca de uma complementaridade entre os resultados, são realizadas combinações entre as respostas dos classificadores. Utilizando uma base de imagens pública, com 20.540 blocos de imagens de TC, cada descritor foi submetido a um classificador Support Vector Machine que gerou scores para representar a probabilidade das amostras pertencerem a cada uma das seis classes. Após isso, os classificadores foram combinados empregando algumas regras de fusão. O classificador CLBP invariante à rotação e uniforme obteve o melhor resultado individual, e combinado com a transformação top-hat, atingiram taxas de 81,65% de sensibilidade e 96,06% de especificidade. Com base na relevância dos resultados obtidos, o próximo passo é analisar a possibilidade de desenvolver uma ferramenta de auxílio ao diagnóstico utilizando a metodologia desenvolvida. Palavras-chave: padrões radiológicos, doenças pulmonares difusas, Tomografia Computadorizada, reconhecimento de padrões. / Abstract: Diffuse lung diseases (DLDs) are comprised of more than 180 diseases that cause damage to the lungs. Patients who have these diseases present changes in lung tissue, which can be seen on Computed Tomography (CT) images. Thus, it becomes important to identify alterations in these images because, along with other information, they can define the type of disorder that the patient has. The aim of this study is to automatically recognize radiological patterns in non-segmented lung CT images, and also to classify the areas outside the lung region, in addition to five lung patterns: normal, emphysema, groundglass opacity, fibrosis and micronodules. To achieve the objectives, a methodology that evaluates various descriptors is proposed. Searching for a complementarity of the results, combinations are performed among the classifiers. Using a public dataset containing 20.540 CT blocks, each descriptor was subjected to a classifier Support Vector Machine generating scores to represent the likelihood of the samples belonging to each of the six classes. After that, the classifiers were combined using fusion rules. The rotation invariant uniform CLBP classifier achieved the best individual result, and combined with top-hat transform descriptor, reached rates of 81.65% of sensitivity and 96.06% of specificity. Based on the relevance of the results obtained, the next step is to analyze the possibility of developing a support tool for diagnosis using the developed methodology. Keywords: radiological patterns, diffuse lung diseases, Computed Tomography, pattern recognition.

Orientador : Prof. Dr. Luciano Silva / Coorientador : Profª. Drª. Olga R. P. Bellon / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 26/08/2016 / Inclui referências : f. 68-78 / Resumo: Estudos mostram que a incidência do Transtorno do Espectro Autista (TEA) vem crescendo na população mundial, e medidas estão sendo tomadas para ampliar a atenção ao tratamento deste transtorno. Indivíduos com TEA apresentam limitações em diversas atividades, prejudicando a sua autonomia e sociabilidade. Um exemplo é a dificuldade em reconhecer e expressar emoções através da face, o que costuma tornar menos adaptativas e funcionais suas relações sociais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento uma ferramenta computacional para treinamento das habilidades de reconhecimento e produção de expressões faciais por autistas. Inicialmente, efetuou-se uma revisão de literatura sobre a temática, com o objetivo de obter uma visão sistemática dos trabalhos publicados. Os vinte e um trabalhos encontrados foram avaliados sob seis critérios, resultando em quatro melhorias apontadas para novas ferramentas. Estas melhorias foram consideradas no design da ferramenta desenvolvida, que conta com duas atividades: reconhecimento de expressões faciais e produção de expressões faciais. No reconhecimento, um conteúdo multimídia principal (imagem, vídeo ou áudio) é apresentado, sendo que os usuários devem reconhecer qual a expressão facial associada ao conteúdo apresentado. Na produção, é apresentada uma imagem de uma expressão facial, sendo que o usuário deve imitar esta expressão facial em sua própria face. Enquanto o usuário efetua as atividades, serão coletados e analisados quatro tipos de dados: erros e acertos dos pacientes, tempo para finalizar as atividades, vídeo do usuário e rastreamento ocular do mesmo. Para verificar usabilidade da ferramenta desenvolvida, foi efetuado um experimento com dez crianças autistas de dois centros, CENEP-HC e AMA de Jaraguá do Sul. Neste experimento, as crianças deveriam executar trinta atividades, sendo vinte e quatro de reconhecimento e seis de produção de expressões faciais. Os dados de usabilidade comprovam que os usuários conseguiram efetuar com sucesso as atividades propostas pela ferramenta. Os vídeos obtidos nas atividades de produção foram arquivados em uma base de dados multimodal (2D, 3D e IR) de expressões faciais. Nos dados coletados, observa-se uma tendência na assertividade e rapidez dos usuários no reconhecimento de expressões positivas (felicidade) em comparação com expressões negativas (raiva e nojo). Baseado nestes resultados, são discutidos desafios e estudos futuros utilizando a ferramenta desenvolvida. Palavras-chave: autismo, expressões faciais, computação visual. / Abstract: Studies show that the incidence of Autism Spectrum Disorder (ASD) is growing in the world population, and measures are being taken to increase the attention to the treatment of this disorder. Individuals with ASD have limitations in several activities, undermining their autonomy and sociability. One example is the difficulty in recognizing and producing emotions through the face, which often makes their social relationships less adaptive and functional. This paper presents the development of a computational tool for training the recognition and production of facial expressions by individuals with autism. Initially, we performed a literature review of the topic, in order to obtain a systematic overview of the published works. The twenty-one articles found were evaluated based on six criteria, resulting in four improvements for new works in the area. These improvements were considered in the design of the developed tool. Two activities were included in the tool: recognition of facial expressions and production of facial expressions. In recognition, the main multimedia content (image, video or audio) is displayed, and users need to recognize the facial expression associated with the content. In production, an image of a facial expression is shown, and the user must produce that expression on her face. While the user performs the activities, the tool collects and analyzes four types of data: wrong and correct answers, time to complete the activities, video of the user and gaze tracking. To check the usability of the tool developed, an experiment was performed with ten autistic children from two centers, CENEP-HC and AMA Jaragua do Sul. In the experiment, children should execute thirty activities: twenty-four to recognize facial expressions and six to produce facial expressions. The collected usability data shows that users were able to successfully perform the activities proposed by the tool. The videos obtained while users produce facial expressions were organized in a multimodal (2D, 3D, and IR) database of facial expressions. The data collected shows a tendency similar to previous studies about the difference in assertiveness and speed when recognizing positive expressions (e.g. happiness) compared to negative expressions (e.g. anger and disgust). Based on these results, future studies using the developed tool are discussed. Keywords: autism, facial expressions, visual computing.

Orientadora : Profª. Drª. Laura Sánchez García / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 24/02/2015 / Inclui referências / Resumo: Os tipos de questões que são usadas na Avaliação Baseada em Computador (CBA, do inglês Computer-Based Assessment) em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) possuem problemas de acessibilidade no contexto de estudantes surdos. Devido a esses problemas, a interação dos estudantes surdos com os tipos de questões fica comprometida e, dessa maneira, os estudantes surdos podem ficar impedidos de utilizar os tipos de questões em AVAs como os demais estudantes. Esta dissertação de mestrado apresenta um conjunto de recomendações de acessibilidade para surdos dos tipos de questões usadas na CBA em AVAs. Este conjunto de recomendações é composto por recomenda- ções que foram encontradas em trabalhos da literatura relacionados com o tema desta pesquisa e classi_cados em três categorias (i.e. "Acessibilidade em AVAs para surdos", "Acessibilidade para projeto de Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) para alfabetização de surdos" e "Acessibilidade em CBA"). Algumas das recomendações foram mantidas na íntegra, enquanto outras foram adaptadas e reescritas no contexto dos tipos de questões usadas em AVAs. O conjunto de recomendações construído no presente trabalho é composto por recomendações de acessibilidade para seis tipos de questões (i.e. Associação, Dissertação, Lacuna, Múltipla escolha, Resposta curta e Verdadeiro/Falso). As recomendações estão classi_cadas de acordo com cada um dos seis tipos de questões e sua correspondente aplicação em perguntas e respostas. Além das recomendações, foram definidos três perfis (i.e. "Professor(a)", "Estudante" e "Desenvolvedor(a)") e para cada recomendação foram sugeridos usos para cada um dos três perfis. O conjunto de recomendações deste trabalho foi avaliado por especialistas em TI e por professoras surdas. Os resultados dessa avaliação determinaram posicionamentos positivos tanto sobre a utilidade do uso das recomendações, como em relação à sua precisão, clareza e completude, no contexto de hipótese. Palavras-chave: Acessibilidade. Ambientes virtuais de aprendizagem. Avaliação baseada em computador. Surdos. Testes baseados em computador. Tipos de questões. / Abstract: The types of questions available for Computer-Based Assessment (CBA) in Virtual Learning Environments (VLEs) still present accessibility issues in the context of deaf students. Due to these problems, the interaction of deaf students can be impaired and, consequently, deaf students can be prevented of using types of questions in VLEs as others students do. This master's thesis presents a set of accessibility recommendations for the deaf of the types of questions used in CBA in VLEs. The set of recommendations is composed of recommendations that were retrieved from studies available in the literature related to the theme of this research, and classified in three categories (i.e. "VLEs accessibility for the deaf", "Accessibility for designing Information and Communication Technologies (ICT) for deaf literacy", and "Accessibility in CBA". Some of these recommendations were fully maintained while others were adapted and rewritten considering the context of the types of questions used in VLEs. The set of recommendations generated in this research consists of accessibility recommendations for six types of questions (i.e. Association, Essay, Fill in the blank, Multiple choice, Short answer and True/False). The recommendations are classified according to each of the six types of questions and their relevance to questions and answers for each type of question. In addition to the recommendations, the research considered three profiles (i.e. "Teacher", "Student", and "Developer") and added usage suggestions to all the recommendations for each of the profiles. The set of recommendations proposed by this research was evaluated by IT experts and by deaf teachers. The evaluation results determined positive feedback both regarding the usefulness of the recommendations like their accuracy, in the hypothesis context. Key-words: Accessibility. Computer-based assessment. Computer-based testing. Deaf. Types of questions. Virtual learning environments.