O cérebro humano é formado por um conjunto de neurônios de diferentes tipos, cada um com sua especialidade. A combinação destes diferentes tipos de neurônios é um dos aspectos responsáveis pelo desempenho apresentado pelo cérebro na realização de várias tarefas. Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado no sistema nervoso e que adquirem conhecimento através da experiência. Uma alternativa para melhorar o desempenho das Redes Neurais Artificiais é a utilização de técnicas de Combinação de Classificadores. Estas técnicas de combinação exploram as diferenças e as semelhanças das redes para a obtenção de resultados melhores. Dentre as principais aplicações de Redes Neurais Artificiais está o Reconhecimento de Padrões. Neste trabalho, foram utilizadas técnicas de Combinação de Classificadores para a combinação de Redes Neurais Artificiais em problemas de Reconhecimento de Padrões. / The human brain is formed by neurons of different types, each one with its own speciality. The combination of theses different types of neurons is one of the main features responsible for the brain performance in severa! tasks. Artificial Neural Networks are computation technics whose mathematical model is based on the nervous system and learns new knowledge by experience. An alternative to improve the performance of Artificial Neural Networks is the employment of Classifiers Combination techniques. These techniques of combination explore the difference and the similarity of the networks to achieve better performance. The main application of Artificial Neural Networks is Pattern Recognition. In this work, Classifiers Combination techniques were utilized to combine Artificial Neural Networks to solve Pattern Recognition problems.

Um novo método para avaliação do tamanho de gotas de chuva e sua distribuição é apresentado. O método é baseado no processamento de imagens com o uso da transformada de Hough circular em conjunto com as técnicas de Backmapping e análise de vizinhança. Esta metodologia trás vantagens, uma vez que viabiliza medidas diretas e de forma automática para identificação e contagem de gotas de chuva. A calibração do método foi desenvolvida utilizando padrões de gotas conhecidos. Gotas, na faixa de 1 &#956m a 85 mm de diâmetro, foram automaticamente reconhecidas e medidas com sucesso. Resultados mostram erro médio percentual não maior que 3,61%. Adicionalmente é apresentado uma comparação de resultados obtidos com um método de análise de correlação em frequência e contagem direta. Resultados mostram a potencialidade da metodologia desenvolvida para aplicações agrícolas. / A new method for evaluating raindrop size and distribution has been developed. It is based on image processing with circular Hough fast transform composed with the Backmapping and neighborhood analysis techniques. This methodology has the advantage of being a direct measurement method that automatically identifies and counts raindrops. Calibration was carried out using standard patterns with known raindrop sizes. Drops sizes ranging from 1 &#956m sizes to 85 mm in diameter has been automatically recognized and successfully measured. Results show perceptual average error not larger than 3,61%. In addition a comparison of results with the correlation analysis in the frequency domain and directed counts methods are presented. Results show the suitability of developed methodology.

Esta tese apresenta o Corisco, um método para estimar a orientação de uma câmera a partir de uma única imagem capturada de um ambiente antrópico. O Corisco foi desenvolvido com o objetivo de atender às necessidades de aplicações de Robótica Móvel e da análise de grandes conjuntos de imagens, o que significa que o método deve não só apresentar um bom desempenho computacional, mas também deve poder utilizar diferentes modelos de câmera, permitir realizar um comprometimento entre a velocidade de cálculo e acurácia dos resultados, e ainda deve poder tanto aproveitar estimativas iniciais da solução, quanto dispensá-las. O Corisco apresenta todas estas características. Os ambientes considerados possuem um sistema referencial natural com três eixos ortogonais, e contêm conjuntos de retas paralelas a estes eixos. A orientação estimada é uma rotação tridimensional entre o referencial natural e o sistema referencial da câmera. O Corisco requer o conhecimento do modelo de câmera, mas qualquer modelo de câmera pode ser utilizado. Corisco analisa imagens utilizando um processo de extração de edgels, que são pontos localizados nas projeções das retas do ambiente, associados à direção tangencial da projeção da reta naquele ponto. Esta extração de edgels utiliza uma máscara em forma de grade que permite sub-amostrar os dados, criando um comprometimento entre velocidade e precisão. A orientação é estimada através de um processo de otimização em dois passos que minimiza uma função objetivo definida pela técnica de M-estimação, com uma função de erro redescendente. Esta técnica é equivalente à aplicação de estimação MAP ou EM nos métodos similares existentes. O primeiro passo da otimização utiliza o algoritmo RANSAC, permitindo ao Corisco funcionar sem estimativas iniciais, e o segundo passo é um processo de otimização contínua com restrições que explora a parametrização da orientação por quaternos. O Corisco foi testado com diferentes modelos de câmera, incluindo a projeção perspectiva, um modelo com distorção radial, e duas projeções onidirecionais, a polar equidistante e a equiretangular. O tempo médio de cálculo pode ser controlado através de dois parâmetros, que podem também afetar a exatidão. A exatidão observada ao comparar as estimativas do Corisco com orientações de referência foi tipicamente próxima a 1 grau para tempos de execução acima de 20 segundos, e aproximadamente 4 graus para menos de dois segundos. Este desempenho alcançou os objetivos estabelecidos, e os resultados experimentais validaram o método para aplicações práticas. / This thesis presents Corisco, a method to estimate the orientation of a camera from a single image captured from an anthropic environment. Corisco was developed with the objective of answering the needs of Mobile Robotics applications, and of the analysis of large set of images, what means that the method should present not only a good computational performance, but it should also be able to use different camera models, allow to control the compromise between calculation speed and result precision, and must also be capable of both exploiting initial estimates of the result, and of operating without any initial estimates. Corisco presents all of these characteristics. The considered environments have a natural reference system with three orthogonal axes, and contain sets of lines parallel to these axes. The estimated orientation is a three-dimensional rotation between the natural reference frame and the camera frame. Corisco requires the knowledge of the camera model, but any camera model can be used. Corisco analyzes images using a process that extracts edgels, which are points located on the projections of the environment lines, associated with the tangential direction of the line projection at that point. This edgel extraction technique uses a grid mask that can sub-sample the data, creating a compromise between speed and precision. The orientation is estimated through a two-step optimization process that minimizes an objective function defined by the M-estimation technique, using a redescending error function. This technique is equivalent to the application of the MAP or the EM estimation in similar existing methods. The first optimization step uses the RANSAC algorithm, allowing Corisco to work without initial estimates, and the second step is a continuous and constrained optimization process that explores the orientation parametrization by quaternions. Corisco was tested with different camera models, including the perspective projection, a model with radial distortion, and two omnidirectional projections, the polar equidistant and the equirectangular. The mean calculation time can be controlled through a couple of parameters, which may also affect the accuracy. The accuracy observed by comparing the Corisco estimates with reference orientations was typically near 1 degree for execution times above 20 seconds, and approximately 4 degrees for less than two seconds. This performance attained the established objectives, and the experimental results validated the method for practical applications.

A teoria do caos estuda o tipo de comportamento, aparentemente aleatório, que apresentam alguns sistemas complexos sensíveis à perturbação dos seus parâmetros, como por exemplo sistemas dinâmicos, fractais, autômatos celulares, entre outros. Os autômatos celulares (ACs) são sistemas dinâmicos discretos que podem apresentar comportamentos caóticos a partir de regras simples. Os ACs tem sido empregados em diversas aplicações principalmente em simulações, mas também tem contribuído no reconhecimento de padrões, processamento de imagens e na Criptografia. A necessidade em transmitir informação de forma mais segura vem crescendo com a necessidade por novos algoritmos criptográficos. Paralelamente, os criptoanalistas vem progredindo constantemente na quebra e na procura de vulnerabilidades destes algoritmos, sendo necessaria a incursão de novas abordagens para atender estes desafios. Neste trabalho é proposto o desenvolvimento e avaliação de algoritmos criptográficos, assim como um novo método de criptoanálise, motivados pela adequação dos ACs caóticos com os princípios de confusão e difusão da Criptografia, seguindo critérios apropriados para a boa construção destes algoritmos, que são sintetizados em três partes: (i) Na proposta do algoritmo de cifra criptográfico baseado no AC caótico, foi sugerida uma estratégia de seleção de ACs em base a combinação de vários critérios como o expoente de Lyapunov, a entropia e a distância de Hamming; visando selecionar um AC apropriado para a geração de números pseudo-aleatórios usados no processo de encriptação/decriptação do algoritmo, o qual é validado por diversos testes de aleatoriedade. (ii) Foi proposto o algoritmo de hash criptográfico baseado numa abordagem híbrida dos ACs e as redes complexas, visando a construção de um algoritmo flexível e de bom desempenho. Os resultados alcançados por ambos os algoritmos criptográficos mostraram-se relevantes quando comparados com o estado da arte, com boas qualidades de segurança e um grande potencial para ser aplicados em problemas reais. (iii) Na proposta do método de criptoanálise foi sugerido traçar equivalências entre os sistemas criptográficos e os ACs caóticos visando explorar e analisar seu comportamento dinâmico, por meio da adaptação do algoritmo do expoente de Lyapunov dos ACs, cujos resultados permitiram encontrar padrões característicos nos modos de operação criptográficos. Os resultados obtidos mostraram que a abordagem dos ACs caóticos para desenvolver os algoritmos pode ser bastante útil em aplicações de Criptografia e Criptoanálise. / Chaos theory studies the apparently random behaviour from some complex systems with highly sensitive to the initial conditions, such as dynamical systems, fractals, cellular automata, among others. Cellular automata (CA) are discrete dynamical systems that may exhibit chaotic behaviour from simple rules. CA have been employed in many multidisciplinary applications, most of them in simulations systems, including pattern recognition, image processing and Cryptography. Nowadays, the development of new cryptographic algorithms is required in order to fulfil the increasing demand for secure transmission of confidential information. These algorithms are intensively analyzed, most of them broken by the cryptanalyst community. We proposed to develop two cryptographic algorithms: a block cipher and a hash function based on chaotic CA and its corresponding evaluation. We also proposed a new cryptanalysis methodology motivated by the strong relationship between the chaotic properties of CA and the cryptographic principles of confusion and diffusion, by following appropriate criteria to the proper design of these algorithms, which are summarized into three parts: (i) To proposed the block cipher proposed it was suggested a methodology to select a suitable CA to Cryptography by means of compounded measures such as the Lyapunov exponent, entropy and Hamming distance. Moreover, this selected CA is employed to generate pseudo-random numbers, which are further used in the encryption/decryption of the proposed block cipher and validated under several randomness tests. The results obtained by this cryptographic algorithm achieved similar and even higher performance when compared to others found in literature. (ii) The cryptographic hash function was developed using an hybrid approach of CA and complex networks, in order to build a flexible algorithm with acceptable performance when compared to conventional hash functions. In general, the results obtained from both cryptographic algorithms showed good security qualities and great potential to be applied in real problems. (iii) To proposed the cryptanalysis methodology it was suggested to draw parallels between cryptographic systems and CA, in order to explore and analise their dynamic behaviour. Hence, upon drawing such parallels, we have a means to adapt the Lyapunov exponent algorithm conceived in the framework of CA. Unexpectedly, the results obtained allow to discriminate among cryptographic modes of operation, which provides significant contributions to the field. Finally, we proved that the chaotic cellular automata approach can be quite useful in applications cryptography and cryptanalysis.

A análise visual do eletroencefalograma (EEG) tem se mostrado útil na ajuda diagnóstica da doença de Alzheimer (DA), sendo indicado em alguns protocolos clínicos quando o diagnóstico permanece em aberto após a avaliação inicial. Porém, tal análise está sujeita naturalmente à imprecisão inerente de equipamentos, movimentos do paciente, registros elétricos e variação da interpretação da análise visual do médico. A teoria das Redes Neurais Artificiais (RNA) tem-se mostrado muito apropriado para tratar problemas como predição e reconhecimento de padrões de sinais em outras áreas do conhecimento. Neste trabalho utilizou-se uma nova classe de RNA, a Rede Neural Artificial Paraconsistente (RNAP), caracterizada pela manipulação de informações incertas, inconsistentes e paracompletas, destinada a reconhecer padrões predeterminados de EEG e de avaliar sua aplicabilidade como método auxiliar para o diagnóstico da DA. Trinta e três pacientes com DA provável e trinta e quatro pacientes controles foram submetidos ao registro de exames de EEG durante a vigília em repouso. Considerou-se como padrão normal de um paciente, a atividade de base entre 8,0 Hz e 12,0 Hz (com uma frequência média de 10 Hz), permitindo uma variação de 0.5 Hz. A RNAP foi capaz de reconhecer ondas de diferentes bandas de frequência (teta, delta, alfa e beta) aplicadas ao uso clínico do EEG, levando a uma concordância com o diagnóstico clínico de 82% de sensibilidade e 61% de especificidade. Com estes resultados, acredita-se que a RNAP possa vir a ser uma ferramenta promissora para manipular análise de EEG, tendo em mente as seguintes considerações: o interesse crescente de especialistas em análise visual de EEG e a capacidade da RNAP tratar diretamente dados imprecisos, inconsistentes e paracompletos, fornecendo uma interessante análise quantitativa e qualitativa / The visual analysis of EEG has shown useful in helping the diagnosis of Alzheimer disease (AD) when the diagnosis remains uncertain, being used in some clinical protocols. However, such analysis is subject to the inherent equipment imprecision, patient movement, electrical records, and physician interpretation of the visual analysis variation. The Artificial Neural Network (ANN) could be a helpful tool, appropriate to address problems such as prediction and pattern recognition. In this work, it has use a new class of ANN, the Paraconsistent Artificial Neural Network (PANN), which is capable of handling uncertain, inconsistent, and paracomplet information, for recognizing predetermined patterns of EEG and to assess its value as a possible auxiliary method for AD diagnosis. Thirty three patients with Alzheimer\'s disease and thirty four controls patients of EEG records were obtained during relaxed wakefulness. It was considered as normal patient pattern, the background EEG activity between 8.0 Hz and 12.0 Hz (with an average frequency of 10 Hz), allowing a range of 0.5 Hz. The PANN was able to recognize waves that belonging to their respective bands of clinical use (theta, delta, alpha, and beta), leading to an agreement with the clinical diagnosis at 82% of sensitivity and at 61% of specificity. Supported with these results, the PANN could be a promising tool to manipulate EEG analysis, bearing in mind the following considerations: the growing interest of specialists in EEG analysis visual and the ability of the PANN to deal directly imprecise, inconsistent and paracomplet data, providing an interesting quantitative and qualitative analysis

A teoria das linguagens formais é amplamente utilizada nos processos de solução de problemas de naturezas diversas, uma vez que tem poder de lidar tanto com as linguagens artifiais quanto com as linguagens naturais. As gramáticas, formalismos capazes de sintetizar as linguagens, podem também ser utilizadas no âmbito do problema de reconhecimento de padrões por poderem modelar as hierarquias dos componentes da linguagem, decompondo padrões em subestruturas. Seguindo essa linha, o arcabouço GrammarLab, cujo objetivo é facilitar a implementação, geração e testes de diferentes classificadores de sequências baseados em gramáticas, permitia em sua implementação anterior o uso de gramáticas regulares e livres de contexto. No entanto, alguns problemas necessitam de formalismos presentes apenas em gramáticas de níveis superiores na hierarquia de Chomsky. O problema encontrado ao se subir a hierarquia de gramáticas é a complexidade de tempo necessária para a análise sintática. Enquanto o reconhecimento de sequências por gramáticas regulares e livres de contexto pode ser feito em tempo polinomial, o problema geral de reconhecimento por gramáticas sensíveis ao contexto é um problema NP-completo e o de gramáticas irrestritas é considerado indecidível no caso geral. No entanto, o uso de métodos adaptativos possibilita que uma gramática altere seu conjunto de regras de produção durante a geração de sentenças, adicionando sensibilidade ao contexto a gramáticas originalmente livres de contexto, sem prejudicar a complexidade de análise polinomial. Desta forma, este trabalho teve como foco a inserção de métodos adaptativos no arcabouço GrammarLab e a criação de uma versão adaptativa do algoritmo de Earley de análise sintática. Como forma de verificar sua aplicação em problemas reais, foi realizado um estudo preliminar do uso do arcabouço na caracterização de famílias funcionais de RNAs com estrutura conservada, incluindo pseudonós. Os pseudonós apresentam relações de dependências cruzadas entre os nucleotídeos de uma sequência de RNA, relação esta que exemplifica dependência de contexto, sendo portanto um bom caso para o uso do modelo com adaptatividade em sua constituição. Os resultados obtidos com duas famílias de RNAs com pseudonós mostraram que a abordagem é altamente promissora / The theory of formal languages is widely used to solve problems of different natures as it can deal with artificial and natural languages. The grammars, formalisms able to synthesize languages, can also be used in pattern recognition problems due to the ability to model the language components hierarchies, decomposing patterns in substructures. Based on this idea, the framework GrammarLab was designed to facilitate the work involved in implementing, generating and testing different grammar based sequence classifiers, providing regular and context free grammar in the prior version. However, some problems need a formalism that can be found only in higher classes of grammars in the Chomsky hierarchy. The problem of using a higher class of grammar is the high computational time complexity for parsing. While the problem of recognizing sequences using regular and context free grammars is solved at polynomial time, the same problem in general case is NP-Complete for context sensitive grammars and undecidable for unrestricted grammars. Nevertheless, the use of adaptive methods allows a grammar to alter the set of production rules during sentences generation, including context sensitivity even to grammars that were designed to be context free, without increasing the polynomial parsing complexity. This work was focused in improving the GrammarLab framework by including the ability to deal with adaptive methods and in the creation of an adaptive version of Earleys algorithm. To test the solution in real world problems, it was conducted a preliminary study of the use of the framework in characterizing RNA functional families with conserved secondary structure, including pseudoknots. The pseudoknot pattern, represented by crossing dependences among RNA sequence nucleotides, is an example of context dependence, so it is a good test case for the use of a model that consider adaptability in the constitution. The obtained results with two families of RNAs with pseudoknots show that the approach is promising

Nos últimos anos, o desenvolvimento da computação tem auxiliado profissionais da saúde no tratamento, prevenção e diagnóstico de doenças. Um dos grandes desafios do campo tem sido o desenvolvimento de métodos para a discriminação do câncer de pele do tipo melanoma maligno em relação à outras lesões benignas. Para tal, pesquisadores usam técnicas de processamento e análise de imagens, explorando métricas baseadas na regra ABCD, para o desenvolvimento de métodos de diagnóstico de melanoma através de imagens. Enquanto diversos estudos abordam a coloração e textura do melanoma, um tratamento sistemático da irregularidade dos melanomas ainda não foi relatado. O presente trabalho traz um estudo dos fatores que influenciam a discriminação de lesões melanocíticas malignas e benignas, tomando como referência a assimetria das lesões e as irregularidades contidas em sua borda. Foram coletadas 143 imagens de casos clínicos de melanoma maligno, nevos regulares e nevos atípicos. Após tratamentos iniciais das imagens e posterior segmentação das lesões, extraiu-se 52 métricas referentes ao propósito do trabalho. A visualização da projeção LDA das três categorias revelou boa discriminação entre as categorias melanoma com relação as demais, reforçando a premissa original da acentuada irregularidade dos melanomas. Este resultado foi confirmado pela validação cruzada da projeção, com acertos da ordem de 75% para o grupo melanoma e 54% e 40% para os respectivos grupos nevo regular e nevo atípico. Deste resultado prevê-se uma das aplicações do sistema, na discriminação geral entre melanoma dos demais nevos. Para tal, uniu-se os grupos benignos em uma única categoria para a validação cruzada, gerando cálculos de sensibilidade e especificidade da ordem de 90% e 73% respectivamente. Outro importante resultado foi a comparação desses valores com as informações sobre o diâmetro das lesões. Conclui-se que ambas medidas (borda e tamanho) são igualmente relevantes no diagnóstico do melanoma, reflexo da própria patologia do melanoma, na qual acentuam-se ambas características em relação as demais lesões. Porém, a junção de ambas informações num único processamento não melhora a qualidade do diagnóstico, que nos permite prever que possa ser mais vantajoso proceder duas validações distintas com pesos iguais para o diagnóstico final. Por fim, um teste realizado com clínicos gerais e especialistas em melanoma revelou uma importante contribuição do método no auxílio de triagens ambulatoriais de casos suspeitos, principalmente para médicos com baixa ou nenhuma experiência em diagnóstico de melanoma. / Recent development in computer science have helped health professionals in the heath area in the treatment, prevention and diagnostic of illnesses. One of the leading challenges in this field has been the development of methods for the skin cancer discrimination between the types of malignant melanoma in relation to other benign lesions. For this, researchers have been using techniques of image processing and analysis, exploring metrics based on the ABCD rule, to the development of methods of diagnostic of melanoma through images. While plenty of studies are about the color and texture of the melanoma, a systematic treatment of the irregularity of the melanoma has not been reported yet. The present work presents a study of the factors which influence the discrimination among the malignant melanocytic and benign lesions, having as a reference the asymmetry of the lesions and the irregularities in their edges. It was collected 143 images of clinic cases of malignant melanoma, regular nevus and atypical nevus. After initial treatment of the images, followed by a segmentation of the lesions, it was extracted 52 metrics referent to the purpose of this study. The visualization of the projection LDA in three categories revealed a good discrimination among the categories of melanoma in relation to the others, reinforcing the original premise of the melanomas´ sharp irregularity. This result was confirmed by the cross-validation of the projection, with successes of 75 % to the melanoma group and 54 %-40 % to the regular nevus group and atypical nevus group, respectively. This result predicts one of the applications of the system in the general discrimination between the melanoma and the other nevus. In this regard, it was joined together the benign groups in one category to the cross-validation, generating calculations of sensibility and specificity of 90 % and 73 % respectively. Another important result was the comparison among these metrics with the information about the diameter of the lesions. It was concluded that both measurements (edges and size) are equally relevant in the diagnostic of the melanoma, reflection of the melanoma´s own pathology, in which both characteristics are enhanced in relation to the other lesions. However, the combination of both measurement in only one processing does not improve the quality of the diagnostic, which allows the prediction that it can be more advantageous to produce two distinct validations with the same weighs to the final diagnostic. To sum up, an accomplished test with doctors who are general practioner and specialists in melanoma revealed a significant contribution in the method to help in the triage of medical consultations in suspicious cases, mainly to doctors with little or no experience in the diagnostic of melanoma.

O constante aumento do número de novos casos de câncer de mama vem despertando interesse na elaboração de módulos de esquemas CAD a fim de proporcionar um diagnóstico de maior precisão. Entretanto, a maioria das pesquisas está empenhada em detectar ou classificar fatores primários presentes em imagens mamográficas, como módulos e microcalcificações. Áreas assimétricas, retração de mamilo, linfonodos axilares, entre outros, são considerados como fatores secundários no diagnóstico do câncer de mama, apesar de poderem alertar para o surgimento não só dessa, mas de outras doenças no futuro. Por isso, essa pesquisa contempla a implementação de um sistema computacional capaz de auxiliar na detecção e classificação, conforme padrão BI-RADS®, de regiões que contenham sinais secundários capazes de levantar suspeitas da presença ou surgimento do câncer de mama, em imagens mamográficas digitais, utilizando técnicas inteligentes e automáticas de processamento de imagens e redes neurais artificiais. A acurácia alcançada em cada etapa foi: detecção de assimetria de 82,8%, retração de mamilo de 95% e Az = 0,93, detecção de linfonodos axilares = 74,9%. Objetiva-se que o resultado do trabalho seja inserido como um dos módulos de um protótipo de esquema CADx em mamografia, a fim de ampliar o conjunto de informações a serem usadas na classificação de cada caso sob análise, visando o aumento da precisão diagnóstica. / The increase in the number of cases of breast cancer have attracted interest in developing modules of CAD schemes to provider higher diagnostic accuracy. However, most researches are engaged in detect and classify primary factors present in mammographic images such as nodules and microcalcifications. Asymmetric areas, nipple retraction, axilary limph nodes, among other, are considered as secondary factors to diagnostic the breast cancer, although they may alert for the emergence not only of this but of other diseases in the future. Thus, this research includes the implementation of a computer system able to assist in the detection and classification, according to BI-RADS®, of regions that containing secondary signals able to arousing suspicion of the presence or appearance of breast cancer in digital mammographic images using intelligent and automatic techniques in the image processing and artificial neural networks. The accuracy obtained in each step was: detection of asymmetry of 82.8%, nipple retraction of 95% and Az = 0.93, detection of axilary lymph nodes = 74.9%. The purpose is that the result of the work is entered as one of the modules of a prototype of CADx schem in mammography in order to extend the range of information to be used in the classification of each case under analysis, aiming to increase diagnostic accuracy.

Características de texturas atuam como bons descritores de imagens e podem ser empregadas em diversos problemas, como classificação e segmentação. Porém, quando o número de características é muito elevado, o reconhecimento de padrões pode ser prejudicado. A seleção de características contribui para a solução desse problema, podendo ser empregada tanto para redução da dimensionalidade como também para descobrir quais as melhores características de texturas para o tipo de imagem analisada. O objetivo deste trabalho é avaliar métodos ótimos e subótimos de seleção de características em problemas que envolvem texturas de imagens. Os algoritmos de seleção avaliados foram o branch and bound, a busca exaustiva e o sequential oating forward selection (SFFS). As funções critério empregadas na seleção foram a distância de Jeffries-Matusita e a taxa de acerto do classificador de distância mínima (CDM). As características de texturas empregadas nos experimentos foram obtidas com estatísticas de primeira ordem, matrizes de co-ocorrência e filtros de Gabor. Os experimentos realizados foram a classificação de regiôes de uma foto aérea de plantação de eucalipto, a segmentação não-supervisionada de mosaicos de texturas de Brodatz e a segmentação supervisionada de imagens médicas (MRI do cérebro). O branch and bound é um algoritmo ótimo e mais efiiente do que a busca exaustiva na maioria dos casos. Porém, continua sendo um algoritmo lento. Este trabalho apresenta uma nova estratégia para o branch and bound, nomeada floresta, que melhorou significativamente a eficiência do algoritmo. A avaliação dos métodos de seleção de características mostrou que os melhores subconjuntos foram aqueles obtidos com o uso da taxa de acerto do CDM. A busca exaustiva e o branch and bound, mesmo com a estratégia floresta, foram considerados inviáveis devido ao alto tempo de processamento nos casos em que o número de característica é muito grande. O SFFS apresentou os melhores resultados, pois, além de mais rápido, encontrou as soluções ótimas ou próximas das ótimas. Pôde-se concluir também que a precisão no reconhecimento de padrões aumenta com a redução do número de características e que os melhores subconjuntos freqüentemente são formados por características de texturas obtidas com técnicas diferentes / Texture features are eficient image descriptors and can be employed in a wide range of applications, such as classification and segmentation. However, when the number of features is considerably high, pattern recognition tasks may be compromised. Feature selection helps prevent this problem, as it can be used to reduce data dimensionality and reveal features which best characterise images under investigation. This work aims to evaluate optimal and suboptimal feature selection algorithms in the context of textural features extracted from images. Branch and bound, exhaustive search and sequential floating forward selection (SFFS) were the algorithms investigated. The criterion functions employed during selection were the Jeffries-Matusita (JM) distance and the minimum distance classifier (MDC) accuracy rate. Texture features were computed from first-order statistics, co-occurrence matrices and Gabor filters. Three different experiments have been conducted: classification of aerial picture of eucalyptus plantations, unsupervised segmentation of mosaics of Brodatz texture samples and supervised segmentation of MRI images of the brain. The branch and bound is an optimal algorithm and many times more eficient than exhaustive search. But is still time consuming. This work proposed a novel strategy for the branch and bound algorithm, named forest, which has considerably improved its performance. The evaluation of the feature selection methods has revealed that the best feature subsets were those computed by the MDC accuracy rate criterion function. Exhaustive search and branch and bound approaches have been considered unfeasible, due to their high processing times, especially for high dimensional data. This statement holds even for the branch and bound with the forest strategy. The SFFS approach yielded the best results. Not only was it faster, as it also was capable of finding the optimal or nearly optimal solutions. Finally, it has been observed that the precision of pattern recognition tasks increases as the number of features decreases and that the best feature subsets are those which possess features computed from distinct texture feature methods

O sistema olfatório é notável por sua capacidade de discriminar odores muito similares, mesmo que estejam misturados. Essa capacidade de discriminação é, em parte, devida a padrões de atividade espaço-temporais gerados nas células mitrais, as células principais do bulbo olfatório, durante a apresentação de um odor. Tais padrões dinâmicos decorrem de interações sinápticas recíprocas entre as células mitrais e interneurônios inibitórios do bulbo olfatório, por exemplo, as células granulares. Nesta tese, apresenta-se um modelo do bulbo olfatório baseado em modelos pulsados das células mitrais e granulares e avalia-se o seu desempenho como sistema reconhecedor de padrões usando-se bases de dados de padrões artificiais e reais. Os resultados dos testes mostram que o modelo possui a capacidade de separar padrões em diferentes classes. Essa capacidade pode ser explorada na construção de sistemas reconhecedores de padrões. Apresenta-se também a ferramenta denominada Nemos, desenvolvida para a implementação do modelo, que é uma plataforma para simulação de neurônios e redes de neurônios pulsados com interface gráfica amigável com o usuário. / The olfactory system is a remarkable system capable of discriminating very similar odorant mixtures. This is in part achieved via spatio-temporal activity patterns generated in mitral cells, the principal cells of the olfactory bulb, during odor presentation. Here, we present a spiking neural network model of the olfactory bulb and evaluate its performance as a pattern recognition system with datasets taken from both artificial and real pattern databases. Our results show that the dynamic activity patterns produced in the mitral cells of the olfactory bulb model by pattern attributes presented to it have a pattern separation capability. This capability can be explored in the construction of high-performance pattern recognition systems. Besides, we proposed Nemos a framework for simulation spiking neural networks through graphical user interface and has extensible models for neurons, synapses and networks.