Made available in DSpace on 2015-03-26T12:34:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 5587368 bytes, checksum: 8953571965e3894399a67c5d550889e4 (MD5) Previous issue date: 2010-02-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Pavements surface distresses are discontinuities on the road which affect the safety and comfort of the user, as well as to possible needs for interventions on the road. The knowledge concerning the pavement layers also works, along with other structural parameters, analyzing further actions on the track. This thesis proposes the use of digital pavement images to detect surface distresses and to find out the pavement layers. This study aims a modern alternative against the current traditional technique of pavement surface defects inspections in Brazil. Firstly, under the spectroradiometer, it was analyzed several patterns relative to the conditions of the asphalt pavement surface in order to define the spectral range that best discriminate against those patterns. By the technique of automatic pattern recognition, it was analyzed the orbital images of high resolution and ground images from the asphalt pavement, using as a rule of decision the algorithm Maximum Likelihood and Artificial Neural Networks. Regarding the features discrimination it applied spectral data to the multispectral images and textural information to the monochrome images. It was worked with a Ground Penetration Radar (GPR) with the purpose of describing the pavement layers determination, thus it acquires the the subsurface profile, resulting in a continuous image of the pavement layers and the automatic classification of images, and in the automatic classification of those images, it was also used textural information to get characteristics as well as the algorithm of the Maximum Likelihood and Artificial Neural Networks as rule of decision. Subsequently, the data obtained in the classification of images, the pavement distresses and its layers in order, set out to ascertain the possibility of using them in a trade Pavement Management System (PMS). The results of classification using orbital images of high resolution were not encouraging, however, when it worked with ground images, the results were surprisingly good, so it indicated a promising possibility in this way. In the classification of the subsurface image pavement, the results were so good so far pretty satisfactory, but lower than the defects classification. Regarding the use of results in the images classification and their use as data in a trade Management System Commercial, it had no major difficulties in this mentioned proceeding. / Defeitos nas superfícies de pavimentos asfálticos são descontinuidades na pista de rolamento que afetam a segurança e o conforto do usuário, além de indicativos da necessidade de intervenções na via. O conhecimento das camadas do pavimento também é utilizado, juntamente com outros parâmetros estruturais, na análise de uma futura intervenção na via. Nesta tese, propõe-se o uso de imagens digitais do pavimento para detectar defeitos superficiais e para identificarr as camadas do pavimento. Quanto aos defeitos superficiais, a motivação é a possibilidade de se obter uma alternativa à técnica de levantamento tradicional de defeitos superficiais em uso no Brasil. Inicialmente, com o auxílio de um espectrorradiômetro, analisaram-se vários padrões correspondentes às condições da superfície do pavimento asfáltico, com o intuito de definir a faixa espectral que melhor discrimine aqueles padrões. Usando-se a técnica de reconhecimento automático de padrões, analisaram-se imagens orbitais de altíssima resolução e terrestre do pavimento asfáltico, empregando como regra de decisão o algoritmo da Máxima Verossimilhança e Redes Neurais Artificiais. Para a fase de discriminação das características, utilizou-se, nas imagens multiespectrais, dados espectrais e nas imagens monocromáticas, informações texturais. Para a determinação das camadas do pavimento usou-se um Ground Penetration Radar (GPR) na aquisição do perfil subsuperficial, obtendo-se uma imagem contínua das camadas do pavimento, e na classificação automática dessas imagens, usou-se, também, informações texturais para extrair características, o algoritmo da Máxima Verossimilhança e Redes Neurais Artificiais como regra de decisão. Posteriormente, com os dados obtidos na classificação sobre as imagens, ou seja, os defeitos superficiais do pavimento e suas camadas, verifica-se a possibilidade de usá-los em um Sistema de Gerência de Pavimentos (SGP) comercial. Os resultados da classificação com o uso de imagem orbital não foram animadores. No entanto, quando se usou imagens terrestres para a classificação, os resultados foram surpreendentemente bons, indicando ser uma possibilidade bastante promissora. Na classificação da imagem subsuperficial do pavimento, os resultados foram razoavelmente satisfatórios, porém, inferiores ao da classificação dos defeitos. Quanto ao uso dos resultados obtidos na classificação das imagens e sua utilização como dados em um Sistema de Gerência de Pavimentos comercial, verificou-se, no sistema comercial analisado, não haver grandes dificuldades neste procedimento.

Submitted by Algacilda Conceição (algacilda@sibi.ufrj.br) on 2018-03-26T15:35:35Z No. of bitstreams: 1 38068.pdf: 674548 bytes, checksum: eaf0ac625b3c867a529c8633a152972a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-26T15:35:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 38068.pdf: 674548 bytes, checksum: eaf0ac625b3c867a529c8633a152972a (MD5) Previous issue date: 1973-12 / Uma propriedade interessante é provada para árvore de Huffman. Quaisquer dois elementos de pesos ai e bi filhos de um mesmo pai tem a seguinte propriedade: se bi ≥ ai então Wm ≤ ai ou Wm ≥ bi onde Wm é o peso de qualquer nó da árvore. Baseado nesta propriedade, um algoritmo foi desenvolvido para atualizar dinamicamente uma árvore de Huffman, à medida que os pesos dos seus nós terminais variam. Utilizando-se este algoritmo, um modelo de um sistema adaptativo para compressão de dados foi implementado. Simulações efetuadas com diversos tipos de dados levaram a resultados interessantes. / An interesting property is proven for Huffman's tree. Any two elements with weights ai and bi sons of a same father have the following property: if bi ≥ ai then Wm ≤ ai or Wm ≥ bi where Wm is the weight of any node of the tree. Based on this property, an algorithm is developed to dynamically update Huffman's tree as weights of terminal nodes change. Using this algorithm, a model of an adaptive system for data compression is developed. Simulation using many types of data led to interesting results.

Orientador: João Paulo Papa / Coorientador: Jurandy Gomes de Almeida Junior / Banca: Fábio Faria / Banca: José Remo Ferreira Brega / Resumo: Com os avanços relacionados às tecnologias de redes computacionais e armazenamento de dados observa-se que, atualmente, uma grande quantidade de conteúdo digital está sendo disponibilizada via internet, em especial por meio de redes sociais. A fim de explorar esse contexto, abordagens relacionadas ao processamento e apredizado de padrões em vídeos têm recebido crescente atenção nos últimos anos. Sistemas de recomendação de filmes, amplamente empregados em lojas virtuais, são umas das principais aplicações no que se refere aos avanços de pesquisa na área de processamento de vídeos. Com o objetivo de acelerar o processo de recomendação e redução de armazenamento, técnicas para classificação e sumarização de vídeos por meio de aprendizado de máquina têm sido utilizadas para explorar conteúdo informativo e também redundante. Por meio de técnicas de agrupamento e descrição de dados, é possível identificar quadros-chave de um conjunto de amostras a fim de que, posteriormente, estes sejam usados para sumarização do vídeo. Além disso, por meio de bases de vídeos rotulados, podemos classificar amostras de modo a organizá-las por gêneros de vídeo. O presente trabalho objetiva utilizar o classificador Floresta de Caminhos Ótimos para sumarização automática e classificação de vídeos por gênero, bem como o estudo de sua viabilidade nestes contextos. Os resultados obtidos mostram que o referido classificador obteve desempenho bastante promissor e próximo à algumas das técnicas de sumarização automática e classificação de vídeos que, atualmente, representam o estado-da-arte no atual contexto / Abstract: Currently, a number of improvements related to computational networks and data storage technologies have allowed a considerable amount of digital content to be provided on the internet, mainly through social networks. In order to exploit this context, video processing and pattern recognition approaches have received a considerable attention in the last years. Movie recommendation systems are widely employed in virtual stores, thus being one of the main applications regarding to research advances in the video processing field. Aiming to boost the content recommendation and storage cutback, different video categorization and video summarization techniques have been applied to handle with more informative and redundant content. By availing clustering and data description techniques, it is possible to identify keyframes from a given samples set in order to consider them as part of the video summarization process. Furthermore, through labeled video data collections it is possible to classify samples in order to arrange them by video genres. The main goal of this work is to employ the Optimum-Path Forest classifier in both video summarization and video genre classification processes as well as to conduct a viability study of such classifier in the aforementioned contexts. The results have shown this classifier can achieve promising performance, being very close in terms of summary quality and consistent recognition rates to some state-of-the-art video summarization and classification approaches / Mestre

Orientador: João Paulo Papa / Banca: Roberta Spolon / Banca: Alexandre Luís Magalhães Levada / Resumo: Técnicas para seleção de características tem sido amplamente estudadas pela comunidade científica de reconhecimento de padrões e areas afins, dado que o problema de encontrar o subconjunto das características que maximiza a taxa de acerto de uma técnica de classificação de padrões pode ser modelado como um problema de otimização. Metodologias baseadas em inteligência evolucionista, tais como aquelas que simulam dinâmicas sociais e de interação entre morcegos, algumas espécies de aves e outros insetos, tem sido recentemente aplicadas nesse contexto. Assim sendo, o presente trabalho visou o estudo e desenvolvimento de técnicas de seleção de características utilizando abordagens de otimização evolucionistas, sendo elas: BBA - Binary Bat Algorithm, BCSS - Binary Charged System Search, BCS - Binary Cuckoo Search, BKH - Binary Krill Herd e BSSO - Binary Social-Spider Optimization. Experimentos realizados em seis bases de dados utilizando as técnicas propostas em conjunto com outras cinco técnicas (BGA - Binary Genetic Algorithm, BPSO - Binary Particle Swarm Optimization, BFA - Binary Fire y Algorithm, BGSA - Binary Gravitational Search Algorithm, BHS - Binary Harmony Search) mostraram a eficácia das técnicas evolucionistas propostas quando utilizadas em conjunto com o classificador OPF. O BSSO - Binary Social-Spider Optimization apresentou a melhor acurácia em 3 bases, chegando a aumentar a taxa de acerto do classificador OPF em até 19%, bem como, selecionou o menor número de características em cinco das seis bases. Em relação ao tempo de execuçãao, o BKH - Binary Krill Herd obteve o segundo melhor tempo em cinco bases, ficando atrás somente do BHS - Binary Harmony Search / Abstract: Techniques for feature selection have been widely studied by the pattern recognition scientific community and related fields, as the problem of finding the subset of features that maximizes the classifier rate can be modeled as a optimization problem. Methodologies based on evolutionary intelligence, such as those that simulate social dynamics and interaction between bats, some species of birds and other insects, have recently been applied in this context. Therefore, this work aimed to the study and development of feature selection techniques using evolutionary optimization approaches: BBA - Binary Bat Algorithm, BCSS - Binary Charged System Search, BCS - Binary Cuckoo Search, BKH - Binary Krill Herd e BSSO - Binary Social-Spider Optimization. Experiments conducted in six databases using the proposed techniques together with ve other techniques (BGA - Binary Genetic Algorithm, BPSO - Binary Particle Swarm Optimization, BFA - Binary Fire y Algorithm, BGSA - Binary Gravitational Search Algorithm, BHS - Binary Harmony Search) have shown the efiectiveness of proposed evolutionary techniques when used with the OPF classifier. The BSSO - Binary Social-Spider Optimization showed the best accuracy on 3 datasets coming to increase the OPF classification rate in up to 19%. Also, SSO has selected the smallest number features in ve of the six datasets. Regarding the runtime, BKH - Binary Krill Herd was the second fastest technique in ve datasets, being only slower then BHS - Binary Harmony Search technique / Mestre

Orientador: João Paulo Papa / Banca: José Remo Ferreira Brega / Banca: Estevam Rafael Hruschka Júnior / Resumo: Em problemas convencionais de reconhecimento de padrões, dado um conjunto de classes, cada instância do problema e associada a uma e somente uma classe. No entanto, alguns problemas reais de classificaço apresentam instâncias que podem ser associadas a mais de uma classe simultaneamente, esses problemas são denotados como classificação com múltiplos rótulos. Entre problemas dessa natureza, podemos destacar categorização de filmes e músicas, classificação de documentos, análise funcional de genes etc. Contudo, os problemas de classificação com múltiplos rótulos não são diretamente tratáveis por técnicas convencionais, o que justifica o interesse da comunidade de reconhecimento de padrões nesses tipos de problemas. Embora muitos métodos tenham sido propostos na literatura, há ainda muito a ser explorado, principalmente no uso de novos algoritmos convencionais de aprendizado de máquinas adaptados ou não aos problemas com múltiplos rótulos. O classificador supervisionado Floresta de Caminhos Otimos (Optimum- Path Forest - OPF) e um algoritmo determinístico aplicado a problemas convencionais de classificação, no entanto, ainda não foi investigado em problemas com múltiplos rótulos. Nesse contexto, investigamos neste trabalho a aplicação de classificadores baseados em OPF em problemas de múltiplos rótulos. Analisamos duas versões do classificador OPF: (i) a tradicional baseada em grafo completo e (ii) a versão baseada no grafo k-vizinhos mais próximos (OPFkNN). Para manipulação das bases com múltiplos rótulos, utilizamos dois métodos de transformação de problemas, o Binary Relevance e Label Powerset. Propusemos também algumas modificações nas fases de treinamento e classificação do OPFkNN com o objetivo de melhor os resultados desse classificador combinado a métodos de transformação de problemas. Os experimentos realizados em sete bases de dados públicas mostraram que as modifica ções ... / Abstract: In conventional problems of pattern recognition, given a set of classes, each instance of the problem is associated with one and only one class. However, some real classification problems have instances that can be associated with more than one class at the same time, these problems are denoted as classification with multilabel. Among such problems, we highlight movies and music categorization, document classification, functional gene analysis etc. Nevertheless, the classification problems with multilabel are not directly treatable by conventional techniques, which explains the interest of pattern recognition community in these types of problems. Although many methods have been proposed in the literature, there is still much to be explored, especially in the use of novel conventional machine learning algorithms adapted or not to problems with multlabels. The Optimum-Path Forest (OPF) classifier is a supervised and deterministic algorithm applied to conventional classification problems, however, it has been not investigated in problems with multilabel. In this context, we investigated in this work the application of OPF-based classifiers on multilabel problems. We analyzed two versions of OPF-based classi ers: (i) the traditional one based on complete graph and (ii) the one based on k-nearest neighbors graph (OPFkNN). For manipulation of multilabel datasets, we used two transformation methods, the Binary Relevance and Label Powerset. We also proposed some changes in the training and classification phases of OPFkNN aiming to achieve better results when combined it with transformation methods. Experiments performed in seven public datasets showed that changes in OPFkNN improve outcomes. Comparison with the J48 classifier, ... / Mestre

CAPES; UOL / O presente trabalho tem como objetivo estudar meios de efetuar a detecção automática de conteúdo ofensivo (pornografia) em imagens digitais. Para tal estudou-se largamente segmentação de pixels de pele, espaços de cor e descritores de conteúdo. Esse trabalho tem um foco maior na segmentação de pele, pois é a etapa primordial nos trabalhos envolvendo detecção de conteúdo ofensivo. Testou-se quatro métodos de segmentação de pixels de pele e foi construído um banco de dados estruturado para o estudo de segmentação de pele, com meios de anotação de imagens para auxiliar na estruturação e no controle das características das imagens do banco. Com o auxílio das metainformações do banco de imagens, foram conduzidos estudos envolvendo as condições de iluminação e a segmentação de pele. Por fim, foi implementado um algoritmo de extração de características em sistemas de classificação pelo conteúdo de imagens (CBIR) para detecção de conteúdo ofensivo. / This work presents a study of suitable approaches for automatic detection of offensive content (pornography) in digital images. Extensive experiments were conducted for skin pixel segmentation, colour spaces and content descriptors. This work focus its efforts on skin pixel segmentation, since this segmentation is the pre-processing stage for almost every content-based offensive image classification methods in the literature. Four skin skin segmentation methods were tested in six colour spaces. Also, a structured image database was built to help improve studies in skin segmentation, with the possibility of adding meta-information to the images in the database, such as illumination conditions and camera standards. With the help of meta information from the image database, experimets involving illumination conditions and skin colour segmentation were also done. Finally, some feature extraction algorithms were implemented in order to apply content-based image retrieval (CBIR) algorithms to classify offensive images.

CAPES; UOL / O presente trabalho tem como objetivo estudar meios de efetuar a detecção automática de conteúdo ofensivo (pornografia) em imagens digitais. Para tal estudou-se largamente segmentação de pixels de pele, espaços de cor e descritores de conteúdo. Esse trabalho tem um foco maior na segmentação de pele, pois é a etapa primordial nos trabalhos envolvendo detecção de conteúdo ofensivo. Testou-se quatro métodos de segmentação de pixels de pele e foi construído um banco de dados estruturado para o estudo de segmentação de pele, com meios de anotação de imagens para auxiliar na estruturação e no controle das características das imagens do banco. Com o auxílio das metainformações do banco de imagens, foram conduzidos estudos envolvendo as condições de iluminação e a segmentação de pele. Por fim, foi implementado um algoritmo de extração de características em sistemas de classificação pelo conteúdo de imagens (CBIR) para detecção de conteúdo ofensivo. / This work presents a study of suitable approaches for automatic detection of offensive content (pornography) in digital images. Extensive experiments were conducted for skin pixel segmentation, colour spaces and content descriptors. This work focus its efforts on skin pixel segmentation, since this segmentation is the pre-processing stage for almost every content-based offensive image classification methods in the literature. Four skin skin segmentation methods were tested in six colour spaces. Also, a structured image database was built to help improve studies in skin segmentation, with the possibility of adding meta-information to the images in the database, such as illumination conditions and camera standards. With the help of meta information from the image database, experimets involving illumination conditions and skin colour segmentation were also done. Finally, some feature extraction algorithms were implemented in order to apply content-based image retrieval (CBIR) algorithms to classify offensive images.

Este trabalho apresenta novos métodos para análise de formas tridimensionais dentro do contexto de visão computacional, destacando-se o uso das transformadas wavelets 1D, 2D e 3D, as quais proporcionam uma análise multi-escala das formas estudadas. As formas analisadas se dividem em três tipos diferentes, dependendo da sua representação matemática: f(t)=(x(t),y(t),z(t)), f(x,y)=z e f(x,y,z)=w. Cada tipo de forma é analisado por um método melhor adaptado. Primeiramente, tais formas passam por uma rotina de pré-processamento e, em seguida, pela caracterização por meio da aplicação das transformadas wavelet 1D, 2D e 3D para as respectivas formas. Esta aplicação nos permite extrair características que sejam invariantes à rotação e translação, levando em consideração alguns conceitos matemáticos da geometria diferencial. Destaca-se também neste trabalho a não obrigatoriedade de parametrização das formas. Os resultados obtidos a partir de formas extraídas de imagens médicas e dados biológicos, que justificam este trabalho, são apresentados. / This work presents new methods for three-dimensional shape analysis in the context of computational vision, being emphasized the use of 1D, 2D and 3D wavelet transforms, which provide a multiscale analysis of the studied shapes. The analyzed shapes are divided in three different types depending on their representation: f(t)=(x(t),y(t),z(t)), f(x,y)=z and f(x,y,z)=w. Each type of shape is analyzed by a more suitable method. Firstly, such shapes undergo a pre-processing procedure followed by the characterization using the 1D, 2D or 3D wavelet transform, depending on its representation. This application allows to extract features that are rotation- and translation-invariant, based on some mathematical concepts of differential geometry. In this work, we emphasize that it is not necessary to use the parameterized version of the 2D and 3D shapes. The experimental results obtained from shapes extracted from medical and biological images, that corroborate the introduced methods, are presented.

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.

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.