Orientador: Lee Luan Ling / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-18T06:12:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zimmer_Alessandro_D.pdf: 5470836 bytes, checksum: d921f7565d292e8ab4908c12ab13e3ce (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Com este documento é descrito o desenvolvimento de um novo sistema de verificação de assinaturas híbrido on/off-line, em que os dados dinâmicos de referência são adquiridos a partir de um dispositivo especial de entrada de dados e servem de suporte ao sinal estático (imagem) correspondente. As assinaturas são segmentadas segundo a complexidade de seus traços constituintes, baseando-se em um modelo psicofísico delta-lognormal de reprodução da escrita manuscrita. Focos de atenção na imagem (janelas) são gerados e a partir de tais regiões um envelope estático personalizado composto pelos traços simples das assinaturas de um dado escritor é criado. Tal invólucro visa a focalizar a extração das primitivas locais, obtidas a partir de estimadores da estatística de dados direcionais aplicados sobre funções de distribuição de probabilidade extraídas da imagem e do esqueleto interpolado. Primitivas representando a distribuição espacial dos pixels também são calculadas. O envelope protótipo representativo da classe é gerado com os respectivos limiares de decisão durante a fase de aprendizagem através de um critério de minimização da distância intraclasse e delimita através de sua forma o escopo usado para a extração das primitivas locais. Características globais são extraídas, complementando o rol das primitivas utilizadas. Durante o processo de verificação uma imagem é apresentada ao sistema juntamente com o seu número de identificação. O envelope protótipo correspondente à assinatura original é lido da base de dados e superposto à imagem de teste. As primitivas são obtidas e a decisão sobre a autenticidade da assinatura é tomada baseando-se em um classificador limiarizado a voto. Tal projeto é essencialmente inovador pois procura conciliar vantagens das duas correntes existentes na área de verificação de assinaturas (on-line e off-line). Ao contrário dos sistemas puramente on-line, que apresentam de uma forma geral índice de desempenho superior mas que ao mesmo tempo são de aplicação limitada, um sistema híbrido tem aplicação direta no meio bancário e cartorário em que a aquisição supervisionada dos exemplares de referência pode ser solicitada sem maiores dificuldades e a verificação feita a posteriori sem a presença necessária do autor da firma. Também original é o conceito de criação de um envelope estático gerado automaticamente segundo critérios estabelecidos por um modelo de reprodução da escrita manuscrita, bem como a sua personalização por protótipos visando à redução da distância intraclasse / Abstract: Through this document the development of a new hybrid on/off-line signature verification system is described, where the dynamic reference data is acquired by either a tablet or an instrumented pen and it is used to support the corresponding static signal (image). The signatures are segmented according to the complexity of their constituent strokes based upon a delta-lognormal psychophysical handwritten reproduction scheme. Foci of attention in the image (windows) are generated and from those regions a personalized static envelope is created. Such envelope helps in localizing the extraction of the local features, obtained through circular data statistics applied over directional probability distribution functions which are extracted from the image and from the interpolated skeleton. Other measures representing the spatial distribution of pixels are also used. The class representative envelope prototype is generated with the respective decision thresholds during the learning stage through an inter-class minimization criterion and its boundaries spatially limit the extraction of local features. Global features are also used, complementing the group of characteristics thence extracted. During the verification process an image is presented to the system with its identification key. The corresponding prototype envelope of the original signature is then read from the database and placed over the test image. The features are obtained and the decision about the authenticity of the specimen is made by a threshold classifier. Such project is original in its essence, since it tries to conciliate advantages of both signature verification methodologies (on-line and off-line). Differently from purely on-line systems, which generally present a better performance, but are of limited use, a hybrid system has direct application on the bank industry, where the supervised acquisition of the reference specimen can be asked without difficulties and the verification is done without author's presence. Other new features include the concept behind the creation of an automatically generated static envelope, inspired by a handwritten reproduction model, as well as its personalization by prototypes, in order to reduce the within-class variation / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Armando Freitas da Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T01:58:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Serapiao_AdrianeBeatrizdeSouza_M.pdf: 6324102 bytes, checksum: 24147ff392a328bdf9bcc9a6bc9c4b42 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: O objetivo deste trabalho é utilizar um sistema distribuído, chamado SENSOR, para simular o sistema visual natural e verificar a consistência de algumas hipóteses sobre sua fisiologia. Visto que o processamento da informação visual ocorre em estágios distintos que requerem a especialização e a distribuição de células no cérebro, usamos esta analogia para criar em um sistema computacional distribuído, agentes capazes de realizar as mesmas funções que seus análogos biológicos. Para tanto, estes agentes foram modelados à partir do neurônio proposto por Rocha [Roc92], que possui capacidades computacionais numéricas e simbólicas, e cujo processamento é suportado pela teoria de linguagens formais nebulosas. Utilizou-se a abordagem sintática como ferramenta básica para o reconhecimento de padrões e análise de cenas, e para avaliar a potencialidade do sistema SENSOR. Propôs-se aqui um algoritmo para o reconhecimento e aprendizagem de padrões, chamado algoritmo de aprendizagem por moldes. Nesta abordagem, os padrões são contornos de imagem extraídos pelo sistema visual artificial que obedecem uma gramática nebulosa definida e cenas são compostas por objetos que partilham relações suportadas por gramáticas nebulosas aprendidas ou definidas ad hoc / Abstract: This work describes an artificial distributed intelligent system, called SENSOR , aimed to simulate the natural visual system and to verify the consistency of some hypothesis in the literature about its physiology. The processing of the visual information occurs in different levels, requiring the specialization and distribution of the neuron. This paradigm was used to create the artificial system, where agents able to perform the same functions of their biological analogous. These agents were modeled using the formal neuron supported by fuzzy formallanguage theory. The syntactic approach in the theory of artificial visual systems was chosen as the basic tool to handle pattern recognition and scene analysis. The patterns are extracted from the image as contours, complying a defined fuzzy grammar and scenes are composed by objects, sharing relations supported by learned fuzzy grammars ar ad hoc / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T07:10:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Breda_GeanDavis_M.pdf: 12522100 bytes, checksum: 701d0c3722b880eb418ca3031c87dadb (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste trabalho desenvolvemos um sistema automático de reconhecimento de impressões digitais. Este sistema inclui aquisição da imagem, processamento, extração de características e classificação dos padrões. Na aquisição da imagem de impressão digital procuramos estudar os métodos que estão disponíveis e escolher o mais adequado ao nosso propósito. Introduzimos melhoras no método escolhido, o que levou a obtenção de bons resultados. A cadeia de processamento de imagem de impressões digitais é uma contribuição significativa deste trabalho, baseada em morfologia matemática, é desenvolvida especificamente com o objetivo de ser empregada na obtenção do esqueleto de uma imagem de impressão digital. Na extração de características selecionamos atributos para o sistema de classificação. Estes atributos são escolhidos de forma a serem os mais adequados para a tarefa de reconhecimento. Foram extraídos três tipos de características, denominadas: vetor histograma, vetor distância e quadrados concêntricos. Na classificação utilizamos dois tipos de classificadores: redes neurais Back-Propagation e um classificador por correlação. Os melhores resultados na classificação são obtidos utilizando-se o atributo, denominado vetor histograma, conjuntamente com uma rede neural Back-propagation / Abstract: In this work we develope an automatic system of fingerprint recognition. This system includes image acquisition, processing, extraction of features and pattern classification. In the image acquisition of fingerprint, we study the methods already available and choose the more adequate for our application. We improve the method chosen, that improvement leads to obtain good results. The image processing network, which is based on Mathematical Morphology, is a main contribution of this work. It is developed with the objective of obtaining the eskeleton of a fingerprint. In the feature extraction it is chosen the characteristics for the c1assification system. These characteristics are chosen to fit the task of recognition. The following three kinds of features are utilized: histogram vector, length vector and concentric squares. In the classification we utilize two kinds of classifiers:Back-Propagation neural network and correlation classifier.The best result in the classificationis obtained when we utilize the histogram vector with Back-Propagation neural network / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Robson Pederiva / Dissertação (mestrado) -Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-22T22:17:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Portari_MarcusVinicius_M.pdf: 6880712 bytes, checksum: 1da93c93d20ba48dab7451280bca3396 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Atualmente, a maioria dos métodos de diagnóstico fundamenta-se na comparação e/ou classificação de padrões. Estes métodos têm recebido uma atenção especial nas últimas duas décadas e as teorias recentes de sistemas fuzzy, árvores de decisão, sistemas especialistas e redes neurais artificiais têm sido muito utilizadas nos processos de comparação/classificação de padrões. No entanto, grande parte destes métodos exige um esforço elevado na obtenção de padrões e inclui procedimentos complexos que inviabilizam seu uso no diagnóstico de equipamentos de menor responsabilidade e custo. Este trabalho contribui neste ponto analisando dois métodos de diagnóstico alternativos, um baseado na distância Euclideana e outro na distância de Mahalanobis. Estes métodos não exigiram um grande esforço na fase de treinamento e foram facilmente implementados. Para estudá-Ios, desenvolveu-se um trabalho experimental em um conjunto moto-bomba simulando-se alguns tipos de defeitos, tais como, desbalanceamento, obstruções nas tubulações de sucção e recalque, e modificações geométricas nas pás do rotor. A análise comparativa dos métodos foi realizada através de seus desempenhos na classificação de amostras não utilizadas na fase de treinamento. O desempenho de cada método foi calculado através de um índice de sensibilidade obtido pelo número de amostras corretamente classificadas dentro de um conjunto. O método de diagnóstico baseado na distância de Mahalanobis apresentou, em geral, melhores resultados do que o método baseado na distância Euclideana / Abstract: Presently, most diagnostic methods are based on pattern matching or pattern classification. In the past two decades, a large number of pattern matching and pattern classification have been developed. Currently, research has been extended to the applications of expert systems, fuzzy systems, decision trees and artificial neural networks. However most of these methods requires high efforts in learning phase. They include complex procedures that are unsuitable for the diagnostic of simple machines. This work analyzes two altemative diagnostic methods, one based on Euclidean distance and another based on Mahalanobis distance. These methods did not require high efforts in learning phase and were easily implemented. An experimental setup involving a centrífugal pump was designed to analyze these methods. Some faults like unbalance, suction and discharge piping obstructions, and geometrical modificationson rotor blades were studied. Data from healthy and fault conditions were used to evaluate the sensitivity of the two methods. In general, the diagnostic method based on Mahalanobis distance presented better results than the method based on Euclidean distance / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Lincoln de Assis Moura / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T23:44:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CostaFilho_CiceroFerreiraFernandes_D.pdf: 7125832 bytes, checksum: 3019437e21309a65a7a8f1125962ce88 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste trabalho apresentamos um método que faz uso de uma rede neural e informação geométrica para a detecção automática do contorno do ventrículo esquerdo (VE) em imagens de medicina nuclear. Embora o método tenha sido desenvolvido para detecção de contornos de VE, ele pode ser estendido a outras classes de estruturas e imagens. O áprendizado é feito alimentando-se o sistema com uma série de imagens e seus correspondentes contornos de VE traçados por um operador. O sistema extrai tanto informações geométricas como informações de vizinhança, que são utitilizadas para treinar a rede neural. Uma vez treinada, a rede é capaz de automaticamente detectar o contorno do VE. São apresentados detalhes da operação e performance da rede neural, cujo desempenho é avaliado através de três medidas de erro. Um importante detalhe do método é a detecção automática do centro do VE, cuja exatidão tem uma grande influência na minimização dos erros. Ao lado de apresentar erros que são compatíveis com os erros de outros métodos automáticos, o método presente tem a clara vantagem de armazenar informações geométricas e de intensidade de pixel que são aprendidas através de exemplos / Abstract: In this paper we present a method that makes use of an artificial neural network for the automatic detection of left ventricle (LV) contours in nuclear medicine images. The images were obtained from 60 male patients using a Gamma Camera. Although the method has been developed for LV contour detection, it can be extended to other classes of structures and images. Learning is carried out by feeding the system with a series of images and their corresponding LV contours drawn by an operator. The system extracts both pixel value and geometrical information that is used for training the neural network. Once trained the network is able to automatically detect LV contours. In this thesis we present details of the neural network operation and performance, which is evaluated through the use of three error measurement criteria. One important feature of the method is the automatic detection of the LV center, which plays an important role in minimizing the error values. Apart from presenting errors that are compatible with several other automatic detection techniques, the present method has the clear advantage of being able to store geometrical and pixel intensity information that is learned from examples / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Fabio Violaro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T10:44:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Martins_JoseAntonio_D.pdf: 10107406 bytes, checksum: 84fe0eb5136fa3647bc206aa2d240af1 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Neste trabalho são avaliadas as seguintes técnicas empregadas em reconhecimento de fala: Modelos Ocultos de Markov (Discreto, Semicontínuo e Contínuo), redes " Multilayer Perceptron " e Sistemas Híbridos. Para essa avaliação, foram implementados vários reconhece dores de palavras isoladas independentes do locutor, sendo usada a mesma base de dados para todos os reconhecedores. O objetivo dessa avaliação é identificar as vantagens e desvantagens de cada técnica de modo a facilitar a escolha da técnica mais apropriada para cada aplicação de reconhecimento de fala considerando diversos aspectos como taxa de acerto, tempo de reconhecimento, tempo de treinamento, quantidade de parâmetros, tipo de algoritmo e outros. Reconhecedores implementados empregando as técnicas descritas também foram utilizados para avaliar algoritmos para detecção de início/fim de palavras, vários tipos de medidas de distorção usados em quantização vetorial e diferentes parâmetros utilizados para representar o sinal de fala. Entre esses parâmetros mostrou-se que existe uma superioridade dos parâmetros calculados usando uma escala não linear de freqüências, independentemente da técnica empregada nos reconhecedores. Discute-se também o uso da subtração da média espectral e diferenciação, as quais melhoram o desempenho dos reconhecedores. Combinando diferentes parâmetros conseguiu-se obter uma taxa de acertos de 99.47% para um reconhecedor de palavras isoladas independente do locutor e um vocabulário de 50 palavras / Abstract: This work presents an evaluation of speaker independent isolated word recognizers using Hidden Markov Models (Discrete, Continuous and Semicontinuous), Artificial Neural Networks (Multilayer Perceptron) and Hybrid Systems. All the recognizers were evaluated considering the same database. The goal of these comparisons is to identify the advantages and disadvantages of each technique used in speech recognition, considering the following features: training and recognition time, recognition accuracy, complexity of algorithms and others. It is also reported the result of a comparison among different algorithms used in word endpoints detection. Moreover, several distance measures employed in vector quantization were evaluated with regard to recognition performance. In addition, different kinds of parameters used to represent the speech signal such as LPC coefficients, Mel Frequency Cepstrum coefficients, PLP coefficients were considered in the evaluation of recognizers and it was discussed the efects of cepstral mean subtraction in order to improve the recognition accuracy. The best recognizer performance of 99.47% was obtained combining different features / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador : Lee Luan Ling / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T02:29:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pereira_JoseRaimundoGomes_D.pdf: 852311 bytes, checksum: eabeeed592db3223738ca9d43acd7975 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Orientadores : Armando Freitas da Rocha, Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-31T15:19:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucchini_FabioLuisPicelli_M.pdf: 3156023 bytes, checksum: c6e718b44472a8e2cc90106a787a5739 (MD5) Previous issue date: 2001 / Mestrado

Orientador: Alexandre Xavier Falcão / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T19:04:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Papa_JoaoPaulo_D.pdf: 853371 bytes, checksum: 47344bdd7e518264c07871b75e5d1fa0 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Padrões são geralmente representados por vetores de atributos obtidos através de amostras em uma base de dados, a qual pode estar totalmente, parcialmente ou não rotulada. Dependendo da quantidade de informação disponível dessa base de dados, podemos aplicar três tipos de técnicas para identificação desses padrões: supervisionadas, semisupervisionadas ou não-supervisionadas. No presente trabalho, estudamos técnicas supervisionadas, as quais caracterizam-se pelo total conhecimento dos rótulos das amostras da base de dados. Propusemos também um novo método para classificação supervisionada de padrões baseada em Floresta de Caminhos Ótimos (OPF - Optimum-Path Forest), a qual modela o problema de reconhecimento de padrões como sendo um grafo, onde os nós são as amostras e os arcos definidos por uma relação de adjacência. Amostras mais relevantes (protótipos) são identificadas e um processo de competição entre elas é iniciado, as quais tentam oferecer caminhos de custo ótimo para as demais amostras da base de dados. Apresentamos aqui duas abordagens, as quais diferem na relação de adjacência, função de custo de caminho e maneira de identificar os protótipos. A primeira delas utiliza como relação de adjacência o grafo completo e identifica os protótipos nas regiões de fronteira entre as classes, os quais oferecem caminhos de custo ótimo que são computados como sendo o valor do maior peso de arco do caminho entre esses protótipos e as demais amostras da base de dados, sendo o peso do arco entre duas amostras dado pela distância entre seus vetores de características. O algoritmo OPF tenta minimizar esses custos para todas as amostras. A outra abordagem utiliza como relação de adjacência um grafo k-nn e identifica os protótipos como sendo os máximos de uma função de densidade de probabilidade, a qual é computada utilizando os pesos dos arcos. O valor do custo do caminho é dado pelo menor valor de densidade ao longo do caminho. Neste caso, o algoritmo OPF tenta agora maximizar esses custos. Apresentamos também um algoritmo de aprendizado genérico, o qual ensina o classificador através de seus erros em um conjunto de validação, trocando amostras classificadas incorretamente por outras selecionadas através de certas restrições. Esse processo é repetido at'e um critério de erro ser estabelecido. Comparações com os classificadores SVM, ANN-MLP, k-NN e BC foram feitas, tendo o OPF demonstrado ser similar ao SVM, porém bem mais rápido, e superior aos restantes. / Abstract: Patterns are usually represented by feature vectors obtained from samples of a dataset, which can be fully, partially or non labeled. Depending on the amount of available information of these datasets, three kinds of pattern identification techniques can be applied: supervised, semi-supervised or non supervised. In this work, we addressed the supervised ones, which are characterized by the fully knowledge of the labels from the dataset samples, and we also proposed a novel idea for supervised pattern recognition based on Optimum-Path Forest (OPF), which models the pattern recognition problem as a graph, where the nodes are the samples and the arcs are defined by some adjacency relation. The most relevant samples (prototypes) are identified and a competition process between them is started, which try to offer optimum-path costs to the remaining dataset samples. We presented here two approaches, which differ from each other in the adjacency relation, path-cost function and the prototypes identification procedure. The first ones uses as the adjacency relation the complete graph and identify the prototypes in the boundaries of the classes, which offer optimum-path costs that are computed as been the maximum path arc-weight between these prototypes and the other dataset samples, in which the arc-weight is given by the distance between their feature vectors. In this case, the OPF algorithm tries to minimize these costs for each sample of the dataset. The other approach uses as the adjacency relation a k-nn graph and identifies the prototypes as the maxima of a probability density function, which is computed using the arc-weigths. The path-cost value is given by the lowest density value among it. The OPF algorithm now tries to maximize these costs. We also presented a generic learning algorithm, which tries to teach a classifier through its erros in a validation set, replacing the misclassified samples by other selected using some constraints. This process is repeated until an error criterion is satisfied. Comparisons with SVM, ANN-MLP, k-NN and BC classifiers were also performed, being the OPF similar to SVM, but much faster, and superior to the remaining classifiers. / Doutorado / Metodologia e Tecnicas da Computação / Doutor em Ciência da Computação

Orientador: Alexandre Xavier Falcão / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T11:48:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_LuizFernando_M.pdf: 4712861 bytes, checksum: 8394eaf840c42852f3a99c0f296df6ff (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Equipamentos de Ressonância Magnética (RM) permitem a obtenção de seqüências de imagens digitais contendo estruturas tri-dimensionais (3D) do corpo humano. A visualização e a análise computadorizada dessas estruturas têm revolucionado a pratica médica de diversas formas. O enfoque deste trabalho é a análise dos ventrículos laterais do cérebro humano a partir de imagens de RM. O cérebro humano, ou encéfalo, apresenta três divisões, cada uma com componentes e subdivisões relativamente constantes: o Prosencéfalo, o Mesencéfalo e o Rombencéfalo. Neste trabalho, chamamos de c'erebro uma das subdivisões do Prosencéfalo denominada Telencéfalo, que pode ser considerado como sinônimo de hemisférios cerebrais. Um cérebro biologicamente normal (saudável) apresenta um alto grau de simetria com relação ao plano sagital, que o divide em duas partes, hemisfério esquerdo e direito. Uma assimetria neste plano pode, por conseqüência, ser um indicativo de doenças como epilepsia e mal de Alzheimer, entre outras. Anormalidades no volume de certas estruturas e cavidades, tais como os ventrículos laterais, também podem estar associadas a certas doenças neurológicas e psiquiátricas como esquizofrenia, depressão e demência [1]. O objetivo principal deste trabalho e o desenvolvimento de medidas de simetria e assimetria dos ventrículos laterais, cuja análise em indivíduos de grupos controle (biologicamente normais) e em pacientes possa contribuir para o estudo de doenças cerebrais. A realização desta análise esta dividida em três etapas básicas: a segmentação dos ventrículos laterais, a extração de características dos ventrículos segmentados e a classificação e análise dos indivíduos do grupo controle e de pacientes de acordo com as características extraídas. Para a segmentação dos ventrículos laterais, foram estudadas diversas técnicas existentes na literatura, de abordagens manuais a automáticas. No entanto, a literatura é escassa em referências a estudos de segmentação dos ventrículos laterais do cérebro humano. Este trabalho, neste sentido, é pioneiro já que apresenta técnicas de segmentação dos ventrículos laterais que permitem a baixa intervenção do ser humano no processo, reduzindo o tempo necessário para a tarefa. A extração das características dos ventrículos laterais foi realizada por duas abordagens distintas - Dimensão Fractal Multiescala e Registros. Nesta etapa do processo, foi necessário implementar uma técnica de localização e alinhamento do plano inter-hemisferico cerebral, a fim de corrigir um problema típico do processo de captura de imagens de ressonância magnética, o desalinhamento da cabeça do individuo em relação ao plano sagital da imagem. Esta técnica e uma contribuição direta deste trabalho. Por fim, na ultima etapa do processo, a classificação dos indivíduos, foram utilizadas as técnicas manual e automática, a fim de compararmos a eficiência e efetividade de cada uma delas. A classificação manual foi realizada em 2D e 3D, enquanto que, para a classificação automática, com base nas características extraídas, foi utilizado um algoritmo de classificação por floresta de caminhos ótimos, o OPF, desenvolvido por uma equipe de pesquisadores liderados pelo Prof. Dr. Alexandre Falcão. Os resultados foram analisados com base em matrizes de confusão geradas a partir dos dados obtidos com as classificações manual e automática. Essas análises comparam a eficiência das diversas técnicas de classificação utilizadas neste trabalho, apontando as vantagens e desvantagens do uso de cada uma delas. Este trabalho é arte do projeto temático FAPESP 03/13424-1 também se insere no contexto do projeto temático FAPESP CInAPCe (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro), envolvendo pesquisadores de diversas instituições, principalmente do Laboratório de Neuroimagem do Departamento de Neurologia da Faculdade de Ciências Médicas e do Departamento de Radiologia do Hospital de Clínicas da UNICAMP. / Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) equipment allow the capture of sequences of digital images containing three dimensional (3D) human body structures. The computerized visualization and analysis of such structures have revolutionized the medical practice in many ways. This work focuses on the human brain analysis based on MRI images. A healthy brain presents a high symmetry degree with respect to the sagittal plane that divides it in two parts, the left and right hemispheres. An asymmetry at this plane can, therefore, be a symptom of a disease, such as epilepsy, Alzheimer's or brain tumor [2]. Volume abnormalities in certain structures and cavities, such as the lateral ventricles, can also be associated to diseases, such as schizophrenia, depression and dementia [1]. This work is focused on the development of asymmetry measures of the lateral ventricles, whose analysis in both controls and patients can contribute to the study of brain diseases. This analysis is split into three basic steps: the lateral ventricles segmentation, the feature extraction from the segmented structures and the data classification and analysis according to the extracted features. For the lateral ventricles segmentation, many techniques available in the literature were studied, for both manual and automatic approaches. However, there are very few references available in the literature focusing on lateral ventricles segmentation. This work is, in this sense, pioneer, since it presents techniques for lateral ventricles segmentation that allow very limited user intervention, reducing the time spent in the task. Two different approaches were used to extract the features from the lateral ventricles: Multiscale Fractal Dimension and Image Registration. Additionally, for the feature extraction process, we had to implement a technique for the localization and alignment of the mid-sagittal plane of the brain, in order to correct a typical problem in the MRI capturing procedure - the misalignment of the head with respect to the sagittal plane of the image. This technique is a direct contribution of this work. Finally, in the last step of the process - the classification task - two techniques were used, one manual and another automatic, in order to compare the efficiency and effectiveness between them. The manual classification was based in 2D and 3D image analysis, while the automatic classification was based on the Optimum Path Forest (OPF), a technique developed inside the Institute of Computing at Unicamp. The classification results were analysed through many confusion matrices, generated from the data obtained from the manual and automatic classifications. Those analyses compare the efficiency of the many classification approaches used in this work, pointing the advantages and disadvantages in each of them. This work is part of the FAPESP thematic project no. 03/13424-1 and is also related to the FAPESP CInAPCe (Inter-institutional Cooperation to Support Brain Research) thematic project, that involves researchers from many institutions, specially from the Department of Neurology at the Faculty of Medical Sciences, Unicamp. / Mestrado / Metodologia e Tecnicas da Computação / Mestre em Ciência da Computação