Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-05-15Bitstream added on 2014-06-13T19:30:28Z : No. of bitstreams: 1 iwashita_as_me_sjrp.pdf: 872507 bytes, checksum: 3a65e582b2dc78e6845ccfe3ddc8aa3f (MD5) / Técnicas de reconhecimento de padrões têm como principal objetivo classificar um conjunto de amostras baseadas em um conhecimento a prioriou em alguma informação estatística obtida dessas amostras. Tal processo de aprendizado é a fase de maior consumo de tempo na grande maioria das técnicas de reconhecimento de padrõe. O problema ainda pode piorar em ferramentas de classificação interativas, nas quais o usuário é solicitado a rotular amostras que serão utilizadas para o treinamento, e após a classificação, os resultados podem ser refina-dos através de mais amostras rotuladas manualmente. Esta situação pode ser inaceitável para grandes bases de dados. Dado que muitos trabalhos tem sido orientados à implementação de vários algoritmos de reconhecimento de padrôes em ambiente General Purpose Graphics Processing Unit- GPGPU, o presente estudo objetivou a implementação da etapa de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em Compute Unified Device Architecture- CUDA visando aumentar a sua eficiência. Foi implementada uma otimização, do referido classificador utilizando os métodos tradicionais, ou seja, na Central Processing Unit- CPU, e demonstrou uma fase de treinamento cerca de duas vezes mais rápida que a versão original. A otimização do classificador em CUDA também demonstrou uma fase de treinamento mais rápida que a versão original / Pattern recognition techniques have as main objective to classify a set of samples ba-sed on a priori knowledge or statistical information obtained by these samples. This learning process is the most time-consuming phase in most pattern recognition techniques. The problem may become worse in interactive classification tools, in which the user is asked to label the samples that will be used for training, and after the classification, the results can be refined through more samples manually labeled. However, this may be unacceptable for large databa-ses. Since many studies have been oriented to the implementation of various pattern recognition algorithms on General Purpose Graphics Processing Unit - GPGPU environment, this study ai-med the implementation of the training stage of the Optimum-Path Forest classifier in Compute Unified Device Architecture - CUDA in order to increase its efficiency. We have implemented an optimization of that classifier using the traditional methods, i.e., on the Central Processing Unit - CPU, and it has demonstrated a training phase about two times faster than the original version. The classifier optimization in CUDA has also shown a training phase faster than the original version

Orientador: João Paulo Papa / Coorientador: Alexandro José Baldassin / Banca: Antonio Carlos Sementille / Banca: Alexandre Luís Magalhães Levada / Resumo: Técnicas de reconhecimento de padrões têm como principal objetivo classificar um conjunto de amostras baseadas em um conhecimento a prioriou em alguma informação estatística obtida dessas amostras. Tal processo de aprendizado é a fase de maior consumo de tempo na grande maioria das técnicas de reconhecimento de padrõe. O problema ainda pode piorar em ferramentas de classificação interativas, nas quais o usuário é solicitado a rotular amostras que serão utilizadas para o treinamento, e após a classificação, os resultados podem ser refina-dos através de mais amostras rotuladas manualmente. Esta situação pode ser inaceitável para grandes bases de dados. Dado que muitos trabalhos tem sido orientados à implementação de vários algoritmos de reconhecimento de padrôes em ambiente General Purpose Graphics Processing Unit- GPGPU, o presente estudo objetivou a implementação da etapa de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em Compute Unified Device Architecture- CUDA visando aumentar a sua eficiência. Foi implementada uma otimização, do referido classificador utilizando os métodos tradicionais, ou seja, na Central Processing Unit- CPU, e demonstrou uma fase de treinamento cerca de duas vezes mais rápida que a versão original. A otimização do classificador em CUDA também demonstrou uma fase de treinamento mais rápida que a versão original / Abstract: Pattern recognition techniques have as main objective to classify a set of samples ba-sed on a priori knowledge or statistical information obtained by these samples. This learning process is the most time-consuming phase in most pattern recognition techniques. The problem may become worse in interactive classification tools, in which the user is asked to label the samples that will be used for training, and after the classification, the results can be refined through more samples manually labeled. However, this may be unacceptable for large databa-ses. Since many studies have been oriented to the implementation of various pattern recognition algorithms on General Purpose Graphics Processing Unit - GPGPU environment, this study ai-med the implementation of the training stage of the Optimum-Path Forest classifier in Compute Unified Device Architecture - CUDA in order to increase its efficiency. We have implemented an optimization of that classifier using the traditional methods, i.e., on the Central Processing Unit - CPU, and it has demonstrated a training phase about two times faster than the original version. The classifier optimization in CUDA has also shown a training phase faster than the original version / Mestre

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2014-11-06T14:17:00Z No. of bitstreams: 1 2014_JuarezPaulinodaSilvaJúnior.pdf: 22380345 bytes, checksum: 2bd1c7acf2550f2531a265ef9ceffcc0 (MD5) / Approved for entry into archive by Patrícia Nunes da Silva(patricia@bce.unb.br) on 2014-11-21T12:24:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_JuarezPaulinodaSilvaJúnior.pdf: 22380345 bytes, checksum: 2bd1c7acf2550f2531a265ef9ceffcc0 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-21T12:24:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_JuarezPaulinodaSilvaJúnior.pdf: 22380345 bytes, checksum: 2bd1c7acf2550f2531a265ef9ceffcc0 (MD5) / Gestos são utilizados desde tempos remotos como um mecanismo natural de comunicação.Como elemento de exteriorização da cultura surda, as línguas de sinais (línguas gestuais) possuemum importante papel na formação de uma unidade social. Neste contexto, sistemas dereconhecimento automático das línguas de sinais podem ser valiosos instrumentos de integração,ao passo que atenuam as barreiras impostas e estreitam os laços culturais entre surdos e ouvintes.Recentemente, surgiram novas pesquisas nesta linha que utilizam os chamados sensores RGB-D.Estes sensores caracterizam-se por serem de baixo custo e fácil uso, além de permitirem aaquisição de imagens de profundidade em tempo-real. Por sua vez, estas imagens carregam informaçõesda localização espacial dos objetos da cena, simplificam tarefas de pré-processamentoe contribuem para a proposição de novas metodologias de reconhecimento. Este trabalho propõeum sistema de reconhecimento automático das 26 posturas estáticas representantes das letrasdos alfabetos manuais: da Língua de Sinais Americana (ASL), e da Língua Brasileira de Sinais(Libras). Para alcançar este objetivo, a metodologia do sistema emprega um sensor RGB-D nafase de aquisição de dados; e, de posse das imagens de profundidade, aplica a combinação da estratégia de Casamento de Modelos com o algoritmo de alinhamento Iterative Closest Point(ICP) na fase de reconhecimento. Como contribuição deste trabalho, a técnica ICP é aprimoradade forma a verificar possíveis parâmetros de entrada e saída no alinhamento de instâncias deteste com a base de modelos. Em seguida, utiliza estes parâmetros como determinantes daacurácia e eficiência do reconhecimento. Além disto, a estratégia de Casamento de Modelos é aperfeiçoada de forma a considerar partições de imagens aleatoriamente escolhidas das classes de modelos, visando reduzir o tempo de reconhecimento e aproximando a metodologia aos contextos de tempo-real. Os resultados apresentados mostram que o algoritmo ICP pode ser utilizado para produzir casamentos corretos entre as classes do alfabeto, mesmo quando um conjunto próximo (ambíguo) de posturas gestuais é aplicado. Quanto à acurácia da metodologia implementada, estes resultados indicam um desempenho máximo obtido de 99;04% de taxa de acerto no reconhecimento da ASL e de 99;62% para a Libras. Verificou-se ainda que o sistema atingiu seu melhor desempenho em eficiência com frequência média de processamento de 7;41FPS, utilizando uma máquina de processador único de 2,4 GHz. ________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Gestures are used since ancient times as a natural mechanism of communication. As anelement of externalisation of the deaf culture, sign languages (gestural languages) have animportant role in forming a social unit. In this context, automatic sign language recognitionsystems can be valuable tools of integration, while mitigating the barriers and strengtheningcultural ties between deaf and hearing people. Recently, new research has emerged in this areawhich uses the so called RGB-D sensors. These devices are characterized by the low cost andease of use, also allowing the depth image acquisition in real-time. In turn, these images carryinformation of the spatial location of the objects in the scene, simplify preprocessing tasks andcontribute to propose new recognition methodologies. This work proposes a system for automaticrecognition of the 26 static postures representatives of the letters in the manual alphabets of:the American Sign Language (ASL), and the Brazilian Sign Language (Libras). To achieve thisobjective, the system methodology employs an RGB-D sensor in the phase of data acquisition;and, once in possession of the depth images, applies the combination of the Template Matchingstrategy with the Iterative Closest Point (ICP) alignment algorithm in the recognition phase.As contributions of this work, the ICP technique is improved in order to verify possible inputand output parameters in the alignment of test instances with the model database. Then, it usesthese parameters as accuracy and efficiency determinants of the recognition. Moreover, theTemplate Matching strategy is enhanced to consider image partitions randomly chosen fromthe model classes, aiming time reduction of recognition and approaching the methodology toreal-time contexts. The presented results show that the ICP algorithm can be used to producecorrect matches between the alphabet classes, even when a close (ambiguous) set of sign posturesis applied. Regarding the accuracy of the implemented methodology, these results indicate amaximum performance of 99:04% of success rate in the ASL recognition and of 99:62% forLibras. It was also verified that the system reach its best efficiency performance with an averageprocessing frame frequency of 7:41 FPS, using a 2:4 GHz single processor based machine.

O presente trabalho de doutorado visa estudar o diagnóstico de leucemias por meio de processamento das imagens de microscópio óptico de transmissão, em colaboração com médicos hematologistas do HC-FMRP-USP e sob supervisão do Prof. Dr. Marco Zago. Como nem todas as leucemias podem ser diagnosticadas por meio de parâmetros visuais, apenas os casos de leucemia linfóide serão considerados, uma vez que esses são casos onde as células podem ser classificadas visualmente com precisão. A análise citológica é feita por especialistas humanos, cotidianamente em casos de contagem do número de leucócitos e se limitam à avaliação de um número reduzido de amostras pois é uma tarefa repetitiva, minuciosa e especializada. Com a automação desse processo, há possibilidade de maior número de análises de imagens, com geração de informações estatísticas a respeito das células presentes em amostras de sangue. O reconhecimento automático da célula envolve três etapas básicas: a segmentação da imagem, a extração de características e a classificação. A técnica de reconhecimento de padrões adotada para segmentação das imagens de esfregaços de sangue utiliza aprendizagem supervisionada por cor no espaço RGB, gerando imagens binárias contendo as diferentes regiões de interesse: núcleo, citoplasma, fundo e hemácia. O usuário pode treinar o classificador para uma imagem de esfregaço de sangue periférico, segmentar, filtrar e processar várias medidas das ROIs, particularmente do núcleo e citoplasma, considerando parâmetros de forma, textura e cor. A contribuição desse projeto está na elaboração de programas de interface amigável tanto para reconhecimento de padrões quanto para seleção de característica e mineração de dados. O programa de reconhecimento de padrões é baseado em casos de leucócitos normais, de leucemia linfóide crônica, prolinfocítica e tricoleucemia. Para desenvolvimento do programa de reconhecimento de padrões foi necessária uma grande base de dados, que hoje conta com aproximadamente 1.439 imagens, onde cerca de 1.058 são de leucócitos normais e cerca de 381 de leucêmicos / The current PhD project deals with the leukemia diagnosis using optical microscope image processing, in collaboration with hematologists from HC-FMRP-USP and under supervision of Prof. Dr. Marco Zago. Only specific leukemia cases can be diagnosed through visual parameter, therefore only lymphoid leukemias have been considered since these are the cases in which the cells can be classified visually with accuracy. Expert humans have dedicated to leukocyte differential count daily, limiting the analysis to a reduced number of samples since this task is time-consuming and painstaking. The automation of this process would allow to analyze many more images with wide statistical information about each blood smear slide. The cell recognition can be divided in three steps: the image segmentation, the feature extraction and the classification. The pattern recognition technique to color segment the images utilizes supervised learning in the RGB color space, generating binary images containing the different regions of interest: nucleus, cytoplasm, background and red blood cells. The user can train the classifier to segment a particular image, to filter the resulted image, to process and to extract several cell attributes. Particularly, we are interested in the nucleus and the cytoplasm in terms of the shape, size, color and texture. We have developed softwares with user-friendly interface both to pattern recognition and feature selection/datamining. The pattern recognition system is dedicated to recognize normal leukocytes and lymphoid leukemias as chronic lymphocitic, prolymphocitic and Hairy cells. For developing the pattern recognition system, we collected a large database, which contains approximately 1,439 images nowadays, being around 1,058 normal leukocytes and around 381 abnormal lymphocytes

Este trabalho faz um estudo do uso da entropia como ferramenta para o reconhecimento de padrões em imagens. A entropia é um conceito utilizado em termodinâmica para medir o grau de organização de um meio. Entretanto, este conceito pode ser ampliado para outras áreas do conhecimento. A adoção do conceito em Teoria da Informação e, por consequência, em reconhecimento de padrões foi introduzida por Shannon no trabalho intitulado \"A Mathematical Theory of Communication\", publicado no ano de 1948. Neste mestrado, além da entropia clássica de Boltzman-Gibbs-Shannon, são investigadas a entropia generalizada de Tsallis e suas variantes (análise multi-escala, múltiplo índice q e seleção de atributos), aplicadas ao reconhecimento de padrões em imagens. Utilizando bases de dados bem conhecidas na literatura, realizou-se estudos comparativos entre as técnicas. Os resultados mostram que a entropia de Tsallis, através de análise multi-escala e múltiplo índice q, tem grande vantagem sobre a entropia de Boltzman-Gibbs-Shannon. Aplicações práticas deste estudo são propostas com o intuito de demonstrar o potencial do método. / This work studies the use of entropy as a tool for pattern recognition in images. Entropy is a concept used in thermodynamics to measure the degree of organization of a system. However, this concept can be extended to other areas of knowledge. The adoption of the concept in information theory and, consequently, in pattern recognition was introduced by Shannon in the paper entitled \"A Mathematical Theory of Communication\", published in 1948. In this master thesis, the classical Boltzmann-Gibbs-Shannon entropy, the generalized Tsallis entropy and its variants (multi-scale analysis, multiple q index, and feature selection) are studied, applied to pattern recognition in images. Using well known databases, we performed comparative studies between the techniques. The results show that the Tsallis entropy, through multiscale analysis and multiple q index has a great advantage over the classical Boltzmann-Gibbs- Shannon entropy. Practical applications of this study are proposed in order to demonstrate the potential of the method.

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-09T18:27:51Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO José Júnior de Oliveira Silva.pdf: 7518081 bytes, checksum: c3a81782a7579fd5842fb797b1cdfd76 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T18:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO José Júnior de Oliveira Silva.pdf: 7518081 bytes, checksum: c3a81782a7579fd5842fb797b1cdfd76 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-08-14 / Impressões digitais fornecem uma alternativa para autenticação pessoal diferente dos meios tradicionais, tais como: senhas, cartões, PIN, entre outros, que podem ser facilmente esquecidos ou perdidos. Uma impressão digital é uma característica presente na palma das mãos e nas solas dos pés dos seres humanos que são únicas para cada pessoa. Seu uso pode e vem substituindo os meios tradicionais de autenticação pessoal em sistemas informatizados ou físicos, no entanto, a segurança nesses ambientes pode ser comprometida, caso seja apresentado ao sistema um dedo falso, confeccionado com algum material sintético como: silicone, gelatina, látex, entre outros. Diversas técnicas têm sido propostas para detecção de impressões digitais falsas ou spoof detection. No entanto, esse problema ainda não está resolvido. O presente trabalho propõe uma nova técnica de extração de características: Spatial Entropy Analisys (SEnA) e a aplica à detecção de impressões digitais falsas. SEnA baseia-se na análise da entropia de Shannon em regiões de uma imagem. Neste trabalho, cada imagem de um dado conjunto de treinamento é dividida em regiões e para cada região, computa-se a entropia, formando um vetor com os valores obtidos. Os vetores são usados para treinar um classificador, que, após o treinamento, faz a distinção entre imagens de dedos verdadeiros e falsificações. SEnA foi testado nas bases das três versões da Liveness Detection Competition (LivDet) realizadas em 2009, em 2011 e em 2013. Os experimentos mostram que a técnica proposta consegue resultados promissores, em especial nas bases da competição LivDet 2011, em que a técnica proposta supera todas as demais técnicas do estado da arte comparadas.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2015-10-20T18:48:11Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese-Versão Biblioteca - CD.pdf: 2632909 bytes, checksum: eaa6ac050c1d244eaaa6af0d4b717a9f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-20T18:48:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese-Versão Biblioteca - CD.pdf: 2632909 bytes, checksum: eaa6ac050c1d244eaaa6af0d4b717a9f (MD5) Previous issue date: 2015-02-25 / Dentro da área de pesquisa chamada de Music Information Retrieval (MIR, ou Recuperação de Informações Musicais), uma tarefa que vem recebendo bastante atenção é a que tenta realizar a transcrição automática dos acordes musicais. Na prática, esta tarefa se traduz no desenvolvimento de softwares capazes de analisar arquivos de canções (MP3, WAV, etc.) e extrair deles as suas grades de acordes. A tarefa é complexa e envolve várias subtarefas, algumas delas com propostas de soluções bem fundamentadas e relativamente bem sucedidas no estado da arte. Para atuar na execução desta tarefa, as propostas de soluções em estado da arte não têm considerado algumas informações musicais relevantes. Entre elas, podemos citar as sequências recorrentes ou típicas de acordes comumente encontradas na música ocidental (IIm-V-I, I-IVm-IIm-V7, etc.), e a presença de estruturas cíclicas como refrães e estrofes. O conhecimento destas informações de caráter preditivo poderia facilitar a execução da tarefa de transcrição de acordes na medida em que ajudaria a prevê-los. No entanto, a utilização de informação preditiva nesta tarefa de classificação envolve diversas incertezas. Nesta tese, a questão de pesquisa central a ser respondida é se o conhecimento e uso deste tipo de informação musical preditiva pode melhorar, de fato, o desempenho de um processo de transcrição de acordes. Para tanto, também seria preciso propor um meio de como adquirir este tipo de conhecimento e de como incorporá-lo na transcrição. A resposta a estes últimos pontos baseou-se em um caminho agregador capaz de aproveitar os resultados das melhores propostas de soluções, pós-processando seus resultados para melhorá-los com o uso de informação preditiva. Nos testes realizados, através do uso de uma rede neural do tipo MLP devidamente treinada, foi demonstrado que é possível incorporar o conhecimento relacionado com este tipo de informação musical preditiva para melhorar o desempenho dos sistemas de transcrição de acordes. Nossa proposta indica que estas informações musicais, de fato, são relevantes e podem melhorar a transcrição de acordes. / In the domain of Music Information Retrieval (MIR), one of the tasks which have been receiving attention is the automatic transcription of musical chords. In practice, this task consists in developing software capable of analyzing song files (MP3, WAV , etc.) and drawing from them their chord grids. The task is complex and it involves several subtasks. Some well-founded and relatively well succeeded solutions have been proposed in the state of the art. To act in this task, the proposed solutions in state of the art have not considered some relevant music information. Among them, we can mention the typical chord sequences commonly found in western song (IIm-VI, I-IVm-IIm-V7, etc.), and the presence of cyclic structures like choruses and verses. In both cases, knowledge of this information usually could facilite the execution of the chord transcription task. However, the use of this predictive information on this classification task involves several uncertainties. In this thesis, the central question to be assessed is whether the knowledge and use of such information can improve the performance of a chord transcription process. Therefore, it would also be necessary to propose a way of how a system might acquire this knowledge. The answer to these questions, instead of relying on a new method that treats the process of transcription in all its complexities, was based on an aggregator way able to take advantage of the best results of proposed solutions, postprocessing their transcripts of chords and trying to improve them with the use of this kind of information. In the tests performed, through the use of a properly trained neural network MLP type, it was demonstrated that it is possible to incorporate knowledge related to this type of musical information to improve the performance of the chord transcription systems. Our proposal indicates that these musical information, in fact, are relevant and may improve the transcription of chords.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:54:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9564_1.pdf: 6736832 bytes, checksum: 15a2d20284eb9432e8f0b86d58931986 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Nos últimos 40 anos a Internet se tornou um componente central para o comércio eletrônico internacional, comunicações, e para o desenvolvimento técnico e científico. Inicialmente as pesquisas relacionadas à Internet se focavam em melhoramentos na velocidade de transmissão de dados, capacidade e cobertura geográfica. Atualmente medição, modelagem e análise em redes de computadores, particularmente classificação de tráfego, tornaram-se um ponto crucial para manutenção do funcionamento da rede. Isto se deve principalmente ao crescimento exponencial das redes de computares em termos de tamanho, complexidade e diversidade de serviços. Neste contexto, sistemas de Deep Packet Inspection (DPI) se tornaram um elemento importante para medição de tráfego, já que classificação de aplicações baseada em portas caiu em desuso devido ao tunelamento de protocolos e uso indevido de portas padrões, por exemplo, softwares P2P que usam portas não bloqueadas para burlar regras de firewalls. Tradicionalmente, sistemas de DPI classificavam tráfego usando técnicas de string matching, i.e., as assinaturas de aplicações eram representadas por strings (cadeias de caracteres). Dessa maneira o procedimento de busca de padrões se dava através da inspeção da carga útil dos pacotes a procura dessas strings. String matching funciona bem para padrões simples, porém falha ao descrever padrões mais complexos, e.g., padrões com tamanho variável. Para solucionar este problema, sistemas de DPI têm substituído assinaturas representadas com strings por padrões descritos através de expressões regulares. Embora mais precisos, sistemas de DPI demandam maior poder computacional e geralmente não escalam bem conforme as velocidades dos enlaces aumentam. Este fato abriu espaço para várias pesquisas relacionadas à otimização de tais sistemas. Aproveitando este espaço, esta tese propõe um novo modelo de Deterministic Finite Automata (DFA) para casamento de padrões em sistemas DPI, o Ranged Compressed DFA (RCDFA). O RCDFA, junto com três otimizações propostas, atingem níveis de compressão de até 98% em bases de assinaturas bem conhecidas. Além do mais, o RCDFA codificado com um novo layout de memória (ALE) proposto neste trabalho é até 46 vezes mais rápido que os motores de DPI baseados em DFAs tradicionais

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4688_1.pdf: 4224300 bytes, checksum: 5f4bb538857dd8208cfa3ccf53698502 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Esta dissertação investiga a utilização de Sistemas Híbridos Inteligentes no sistema de reconhecimento de padrões de um nariz artificial. O trabalho envolve cinco partes principais: (1) avaliação da base de dados de odores a partir de uma técnica estatística multivariada; (2) validação das Redes Neurais com Atrasos no Tempo no reconhecimento de odores; (3) avaliação da Transformada de Wavelets como método de pré-processamento de sinais de odores em abordagens conexionistas; (4) avaliação de abordagens híbridas inteligentes para o reconhecimento de odores em narizes artificiais; e (5) o estudo de caso. Duas arquiteturas híbridas inteligentes foram investigadas em detalhes: a rede neuro-difusa Feature-weighted Detector, que permite a classificação de padrões, seleção dos atributos mais importantes e extração de regras explicativas da rede; e a rede neuro-difusa Evolving Fuzzy Neural Networks, que possibilita o aprendizado on-line e incremental, além da inserção, extração e agregação de conhecimento em sua arquitetura evolutiva. Foram analisados sinais gerados por um nariz artificial, composto por um conjunto de oito sensores de polímeros condutores, exposto a gases derivados do petróleo. A utilização da Transformada de Wavelet melhorou consideravelmente o desempenho dos classificadores conexionistas. Nos experimentos realizados, as Redes Neurais com Atrasos no Tempo obtiveram um erro médio de classificação de 0.75%, enquanto que as Redes Perceptron Multi-Camadas obtiveram um erro médio de 11.5%. Dentre as abordagens hibridas investigadas, a rede Feature-weighted Detector, obteve um erro médio de classificação de 20.72% e a rede Evolving Fuzzy Neural Networks obteve um erro médio de 0.88% na classificação dos odores.

Orientador: Luan Ling Lee / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T04:15:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Koerich_AlessandroL_M.pdf: 13117944 bytes, checksum: 7263fdb2f1d02b94bbb2aa71878d9b99 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Um método para a extração, armazenamento e recuperação de informações presentes em cheques bancários Brasileiros é proposto. Analisamos diferentes tipos de cheques bancários disponíveis no Brasil e verificamos que eles possuem uma estrutura de layout complexa com a presença de um padrão de fundo colorido sobre o qual as informações impressas e preenchidas estão superpostas. Os cheques possuem um layout padrão que deve ser usado por todas as instituições financeiras. Para separar os diferentes tipos de informações presentes em um cheque bancário projetamos um módulo que elimina as informações redundantes, mantendo somente as informações de interesse. Em um primeiro passo, projetamos e construímos uma base de dados com cheque bancários reais, controlando o conteúdo das informações preenchidas de modo a obtermos uma diversidade e um número mínimo de elementos que possibilite o uso desta base para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de dígitos, de palavras e sistemas de verificação de assinaturas. Os métodos de processamento de imagens apresentados estão divididos em dois módulos. No primeiro módulo desenvolvemos os métodos e algoritmos para a extração das informações preenchidas presentes nos cheques bancários. Dois tipos de informações são obtidas na saída deste módulo: uma imagem contendo somente as informações preenchidas e partes desta imagem, como assinatura, valor numérico, etc. O segundo módulo reúne os métodos e algoritmos envolvidos no armazenamento das informações extraídas dos cheques em um banco de dados especialmente desenvolvido para este fim. Além disso, ferramentas para a busca, recuperação e reconstrução de imagens de cheques são também apresentadas. Na saída deste módulo temos uma imagem similar a imagem original do cheque / Abstract: Um método para a extração, armazenamento e recuperação de informações presentes em cheques bancários Brasileiros é proposto. Analisamos diferentes tipos de cheques bancários disponíveis no Brasil e verificamos que eles possuem uma estrutura de layout complexa com a presença de um padrão de fundo colorido sobre o qual as informações impressas e preenchidas estão superpostas. Os cheques possuem um layout padrão que deve ser usado por todas as instituições financeiras. Para separar os diferentes tipos de informações presentes em um cheque bancário projetamos um módulo que elimina as informações redundantes, mantendo somente as informações de interesse. Em um primeiro passo, projetamos e construímos uma base de dados com cheque bancários reais, controlando o conteúdo das informações preenchidas de modo a obtermos uma diversidade e um número mínimo de elementos que possibilite o uso desta base para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de dígitos, de palavras e sistemas de verificação de assinaturas. Os métodos de processamento de imagens apresentados estão divididos em dois módulos. No primeiro módulo desenvolvemos os métodos e algoritmos para a extração das informações preenchidas presentes nos cheques bancários. Dois tipos de informações são obtidas na saída deste módulo: uma imagem contendo somente as informações preenchidas e partes desta imagem, como assinatura, valor numérico, etc. O segundo módulo reúne os métodos e algoritmos envolvidos no armazenamento das informações extraídas dos cheques em um banco de dados especialmente desenvolvido para este fim. Além disso, ferramentas para a busca, recuperação e reconstrução de imagens de cheques são também apresentadas. Na saída deste módulo temos uma imagem similar a imagem original do cheque / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica