Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-18T01:52:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 245230.pdf: 915307 bytes, checksum: 80f882d408eba07d18a4a5ba5354a2ab (MD5) / Através da técnica de Morgan-Gastmans, combinada com a de Sippl-Stegbuchner, fazendo uso de recursos de IA e de lógica difusa, desenvolveu-se um método para localização de subestruturas de micromoléculas vegetais em uma base de dados de substâncias isoladas de plantas, com geometria otimizada por um programa modelador (HyperChem). O método consiste no reconhecimento de padrões de moléculas planas, através do uso de matrizes de conectividade e na sobreposição tridimensional de moléculas pela técnica de minimização das distâncias médias entre os átomos correspondentes. Após a implementação, o método deverá integrar-se a um sistema que, futuramente, aproveitará uma base de dados para estudos em quimiosistemática e evolução química vegetal, além de servir de base para a elaboração de um programa gerador estrutural automático. Through the technique of Morgan-Gastmans, combined with Sippl- Stegbuchner#s method, using resources of Artificial Intelligence and of fuzzy logic, was developed a new method for vegetable micro molecules substructures localization in a database of isolated plant#s substances, with geometry optimized for a modelating program (HyperChem). The method consist in recognizing patterns of plane molecules, through the use of connectivity arrays, and in the superposing of threedimensional molecules by technique of minimization of the medium distances among the corresponding atoms. After the implementation, the method should integrate into a system that will take advantage of a database for studies in chemiosistematics, and vegetable chemical evolution studies, as well as serving as a base for the elaboration of an automatic structural generating program.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-16T08:28:39Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T19:46:28Z : No. of bitstreams: 1 142146.pdf: 11814572 bytes, checksum: ba52a0f5b3f13d23ae25abeb0432ec91 (MD5)

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química / Made available in DSpace on 2012-10-23T03:11:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 247605.pdf: 3533548 bytes, checksum: f52fb43b7970aacdfbccf7b62930e6a6 (MD5) / O processamento da informação pelo cérebro é uma das principais questões científicas da nossa época. Ele é um tema complexo que exige avanços em vários níveis de conhecimento. Em um destes níveis, o da neurociência sistêmica, é estudado o comportamento de sistemas de neurônios. Duas das principais dificuldades neste estudo são a concepção da topologia da rede e a seleção das propriedades fisiológicas que influenciam a sua dinâmica. Ambos compõem o objetivo deste trabalho. É proposta uma rede neuronal fisiologicamente plausível, RNFP, na qual a estrutura e a dinâmica reproduzem um conjunto de dados fisiológicos considerados significativos. A rede é aplicada ao sistema visual primário do macaco rhesus, via reconhecimento da forma dos objetos. A estrutura da rede reproduz a complexidade das ligações entre as camadas do V1 e leva em conta a posição espacial relativa de cada uma das sinapses. As dimensões das árvores dendríticas e axônicas e as velocidades do sinal em cada uma delas são usadas para a discretização temporal no programa computacional. Entre as propriedades que influenciam a sua dinâmica estão o potencial excitatório pós-sináptico, a constante espacial da membrana, e o período refratário. A estrutura computacional é construída de maneira a atender às necessidades de memória e à capacidade de processamento dos computadores disponíveis. Os estímulos aplicados na retina se refletem no sistema visual primário na forma de avalanches e ondas de atividade. Os padrões de resposta são semelhantes aos obtidos experimentalmente com sistemas de neurônios excitatórios e mostram que a rede funciona na região crítica.

Dissertação [mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T08:27:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 275252.pdf: 868813 bytes, checksum: 20c260851cf8918c21ee9565cea6d946 (MD5) / Esta dissertação propõe uma nova técnica de conversão do contorno de pitch para aplicação em sistemas de conversão de voz. O principal objetivo deste trabalho é possibilitar a aplicação do método proposto aos mais diferentes tipos de sistemas de conversão de voz sem que para tanto seja necessário adaptar ou criar um novo banco de sinais de fala. A abordagem proposta considera o algoritmo MOMEL (modelling melody) para dividir o contorno de pitch levando em conta os componentes macroprosódico e microprosódico, sendo que cada um deles é convertido separadamente. A contribuição do componente macroprosódico, obtida pela interpolação dos dados usando a codificação INTSINT (international transcription system for intonation), é então convertida utilizando um modelo de misturas gaussianas (GMM); enquanto, a contribuição do componente microprosódico é convertida por seleção de segmentos de contorno de pitch. Os problemas inerentes à avaliação de desempenho dos sistemas de conversão de voz são discutidos e um parâmetro denominado índice de desempenho é modificado para permitir uma avaliação objetiva da conversão do contorno de pitch. O desempenho do método proposto é confrontado com dois dos métodos mais utilizados na literatura: conversão utilizando normalização gaussiana (GN) e GMM. O desempenho dos diferentes métodos considerados são avaliados através de dois testes subjetivos: de preferência e de similaridade. Os resultados obtidos ratificam a medida adotada, indicando uma preferência pelo método proposto através da melhoria significativa de desempenho frente aos demais métodos avaliados. A flexibilidade da nova abordagem possibilita ampla gama de aplicações nos mais variados tipos de sistemas de conversão de voz.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T16:58:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 210785.pdf: 1284504 bytes, checksum: 2a7fb65da36931b1c5c0fe34e0285396 (MD5) / Técnicas de reconhecimento de padrões são importantes ferramentas dentro da inteligência artificial, sendo aplicáveis em áreas como análise de imagens, reconhecimento de caracteres, reconhecimento de fala, auxílio a diagnósticos médicos, identificação de pessoas, inspeção industrial. Neste trabalho foram desenvolvidas quatro técnicas de reconhecimento de padrões baseadas no cálculo de distância, sendo três delas não paramétricas (PID, SID, MID) e a quarta técnica, a elipsoidal, paramétrica. Esta última técnica pode ser considerada a otimização das três primeiras. Para verificar a validade das técnicas desenvolvidas fez-se um estudo das técnicas de reconhecimento de padrões. Aqui, são apresentadas as principais técnicas: regra de Bayes, máxima verossimilhança, aproximação bayesiana, vizinhança mais próxima (k-NN), Parzen window, perceptron multicamadas, redes RBF e mapas de Kohonen. Em seguida, algumas dessas técnicas foram comparadas com as desenvolvidas aqui. Para fazer essa comparação, foi criado o software classificador, que mostrou ser uma ferramenta útil para o projeto de sistemas de reconhecimento de padrões, pois possibilita testar diferentes técnicas, verificando qual a técnica é mais adequada para cada problema. Essa comparação mostra que as técnicas PID, SID, MID e elipsoidal têm bom desempenho e que podem ser alternativas a considerar-se em projetos de sistemas de reconhecimento de padrões.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-21T00:07:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 192677.pdf: 3608759 bytes, checksum: 4c068f6bc821694341dc54e8c259b422 (MD5) / No presente trabalho, é desenvolvido um estudo comparativo entre duas técnicas de detecção facial baseadas em projeções vetoriais: Autofaces e Antifaces. O método de Autofaces tem sido significativamente estudado nos últimos anos, enquanto o de Antifaces é ainda considerado o estado-da-arte para a detecção de objetos. Ambos os métodos são descritos de forma detalhada e, para o método de Antifaces, é proposto um procedimento que permite obter os detectores subótimos. Ambos os métodos são avaliados em condições idênticas de teste. Tais avaliações consideram detecções de características faciais, de objetos tridimensionais e de uma face específica, vista de um ângulo frontal. Finalmente, é feita uma análise de sensibilidade dos métodos ao ruído branco Gaussiano aditivo, a distorções no foco e a alterações na cena em que se apresenta o objeto de interesse. Através dos resultados obtidos, é possível constatar que, no método de Antifaces, os critérios para a determinação de algumas variáveis de projeto não estão ainda bem estabelecidos. Além disso, esse método apresenta alta seletividade durante o processo de detecção. O método de Autofaces possui maior capacidade de generalização e menor sensibilidade à adição de ruído, distorções no foco e alterações na cena.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-20T11:20:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 227346.pdf: 1266542 bytes, checksum: 024bef5b204e7abba3e5328642db3926 (MD5) / A necessidade do ser humano por novos meios de comunicação, tanto entre seus semelhantes, quanto na relação do homem com a máquina, nos traz novos desafios. Este trabalho avalia o "kit" da Microsoft de reconhecimento de fala. Esta ferramenta propõe facilidades para projetos que necessitam utilizar o reconhecimento de voz. Neste estudo são abordados vários conceitos, podendo assim o leitor ter uma boa conceituação sobre os tópicos descritos. Os principais assuntos relacionados na revisão bibliográfica são o reconhecimento de padrões, inteligência artificial e a voz. Finalmente apresenta-se o Microsoft Speech SDK e suas características. Após são apresentadas as avaliações e conclusões obtidas sobre o uso da ferramenta utilizada. The human being need for new communication means so much among its fellow creatures as in the relationship man machine this brings us new challenges. This work evaluates the kit of Microsoft of speech recognition. This tool proposes means for projects that need to use the voice recognition. In this study several concepts are approached, being able to not like this the reader to have a good concept on the described topics. The main subjects related in the bibliographical revision are the recognition of patterns, artificial intelligence and the voice. Finally it introduces it Microsoft Speech SDK and its characteristics. After healthy presented the evaluations and conclusions obtained on the use of the used tool.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:20:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 195648.pdf: 1284504 bytes, checksum: 2a7fb65da36931b1c5c0fe34e0285396 (MD5) / Técnicas de reconhecimento de padrões são importantes ferramentas dentro da inteligência artificial, sendo aplicáveis em áreas como análise de imagens, reconhecimento de caracteres, reconhecimento de fala, auxílio a diagnósticos médicos, identificação de pessoas, inspeção industrial. Neste trabalho foram desenvolvidas quatro técnicas de reconhecimento de padrões baseadas no cálculo de distância, sendo três delas não paramétricas (PID, SID, MID) e a quarta técnica, a elipsoidal, paramétrica. Esta última técnica pode ser considerada a otimização das três primeiras. Para verificar a validade das técnicas desenvolvidas fez-se um estudo das técnicas de reconhecimento de padrões. Aqui, são apresentadas as principais técnicas: regra de Bayes, máxima verossimilhança, aproximação bayesiana, vizinhança mais próxima (k-NN), Parzen window, perceptron multicamadas, redes RBF e mapas de Kohonen. Em seguida, algumas dessas técnicas foram comparadas com as desenvolvidas aqui. Para fazer essa comparação, foi criado o software classificador, que mostrou ser uma ferramenta útil para o projeto de sistemas de reconhecimento de padrões, pois possibilita testar diferentes técnicas, verificando qual a técnica é mais adequada para cada problema. Essa comparação mostra que as técnicas PID, SID, MID e elipsoidal têm bom desempenho e que podem ser alternativas a considerar-se em projetos de sistemas de reconhecimento de padrões.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:47:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 198727.pdf: 2500158 bytes, checksum: b788709e982b206f1cb7dd8c4c82b191 (MD5) / Reconhecimento de faces humanas é uma área de grande interesse no mundo científico. A maioria das tecnologias desenvolvidas utiliza imagens com informação 2D. Este trabalho contou com um método inédito de processamento para a obtenção da forma 3D de uma face. Por meio dele se produziu várias bases de dados, com diferentes resoluções e níveis de ruído aceitáveis. Elas foram utilizadas na construção de um sistema de reconhecimento de face baseado em redes neurais artificiais. A vantagem de se utilizar a forma 3D da face está na exclusão de problemas ocasionados pela iluminação e desalinhamento.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T15:29:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Esta tese propõe uma nova metodologia de reconhecimento de faces humanas. Diferente dos tradicionais métodos que empregam imagens bidimensionais e níveis de cinza, o paradigma aqui proposto utiliza a forma geométrica da face como parâmetro de avaliação e autenticação. Destacam-se como vantagens desta técnica o melhor desempenho principalmente frente aos problemas de iluminação e posicionamento espacial. Este trabalho engloba duas áreas de conhecimento distintas. A primeira, abordando aspectos da extração da forma tridimensional da face humana e a segunda o reconhecimento facial. A metodologia de extração da geometria baseia-se no método de Perfilometria de Fourier para obter a forma geométrica das faces. A metodologia de reconhecimento de faces divide-se em duas abordagens distintas: A primeira delas do tipo algorítmica, por Raciocínio Baseado em Casos - RBC empregando da distância de Hamming como medidor da similitude entre duas formas de faces e a segunda do tipo conexionista, baseando-se no emprego de Redes Neurais Artificiais #RNA do tipo Funções de Base Radiais - FBR, para a classificação das faces. O modelo de reconhecimento adotado nesta tese é o da verificação, onde o indivíduo se apresenta previamente e ao sistema é atribuída à tarefa de verificação da veracidade da identidade alegada. A inspiração biológica está totalmente presente neste trabalho, em primeiro lugar porque os seres humanos, no processo de reconhecimento de seus semelhantes, utilizam se das faces humanas e a forma da face é uma das grandezas identificadoras.Em segundo lugar porque as metodologias de reconhecimento inspiradas em Redes Neurais Artificiais são inerentemente paradigmas biológicos. Finalmente empregando uma grande base de faces humanas tridimensionais, são mostrados os resultados da aplicação dos paradigmas de verificação desenvolvidos, comparando-se os resultados obtidos através de uma análise detalhada.