[pt] Muitos dos robôs industriais utilizados atualmente seguem uma programação baseada em rastreamento de trajetórias. O robô é guiado por um operador humano para localizações fixas onde ele atuará. Esses movimentos são, então, gravados na linguagem de programação residente no controlador do robô, de forma que este seja capaz de repetir as tarefas. Este método pode ser suficiente para, por exemplo, movimentar objetos entre locais fixos. Como o robô está treinado para se movimentar em posições fixas, todas as partes do manipulador, bem como todos os objetos que serão manipulados devem estar em posições bem definidas, ou uma nova programação deverá ser feita. Outra metodologia é a de teleoperação, na qual a movimentação de sistemas robóticos é executada em modo manual, no qual o operador trabalha em uma arquitetura mestre-escravo controlando direta e continuamente as posições do manipulador. Para essas tarefas é necessário apenas que o sistema possua um alto grau de repetibilidade, uma vez que quaisquer erros absolutos de posicionamento são visualmente compensados pelo operador humano. Porém em certas aplicações robóticas essas técnicas de programação de manipuladores são impraticáveis ou insatisfatórias. A primeira vem a ser impraticável no caso de alta variabilidade do ambiente onde a tarefa está sendo feita. O segundo método atribui ao robô uma precisão absoluta baixa, devido a própria deficiência da percepção humana. Este trabalho segue pelas tendências modernas de automação, as quais vêm colocando uma crescente ênfase em robôs guiados por sensores e programação off-line, automatizando total ou parcialmente muitas das tarefas a serem executadas. Sensores, como câmeras ligadas a um sistema de visão computacional, detectam diferenças entre a posição real do manipulador e a posição desejada. Estas diferenças são então enviadas para os controladores, para que estes corrijam a trajetória pré-programada. Os comandos de movimento do manipulador são programados off-line por um sistema de CAD, sem a necessidade de ativar o robô, permitindo maior velocidade em sua validação e na resolução de problemas. Apresentam-se neste trabalho metodologias e técnicas para o posicionamento do manipulador utilizando-se, para tanto, câmeras em sua extremidade. Uma vez posicionado o manipulador em relação ao espaço de coordenadas do mundo, é possível deslocá-lo com segurança e precisão em sua área de trabalho, o que é imprescindível para automatização de tarefas complexas. O trabalho está concentrado nas aplicações de técnicas de visão computacional à calibração de manipuladores. Como estudo de caso utiliza-se uma situação real, de um manipulador submarino de seis graus de liberdade, para intervenções submarinas em plataformas de petróleo. Abordam-se a calibração de câmeras, reconhecimento de padrões, correlação de padrões em imagens distintas, estereoscopia, cinemática direta e inversa de manipuladores e a união de todas estas técnicas para o posicionamento do manipulador em sua área de trabalho. / [en] Many of today´s industrial robots are still programmed to follow trajectories. The robot is guided by a human operator to the desired fixed application locations. These motions are recorded and are later edited, within the robotic language residing in the robot controller, and played back, for the robot to be able to repetitively perform its task. This methodology is enough to move objects between fixed locations. As the robot is trained to move within fixed positions, all manipulator parts, as well as all the objects which will be manipulated need to be in well defined positions, otherwise another program is needed. Another methodology would be teleoperation, where the robotic system`s movements are executed in manual mode, having the operator working in a master-slave architecture, controlling direct and continuously the positions of the robot. For these tasks it is needed only for the system to have enough repeatability, once any absolute positioning errors can be visually compensated by the human operator. On the other side, in certain robotic applications, both programming techniques are either not practical or inefficient. The first, where the human operator teaches the trajectories to the robot, is not possible when there is high variance in the environment where the task is being performed. The second method, the teleoperation, has low absolute accuracy, due the deficiencies of human perception. This project follows modern tendencies of automation, which give increasing emphasis on robots guided by sensors and off-line programming, partially or completely automating many of the tasks to be executed. Sensors such as cameras eloed to a system of computational vision detect differences between the actual and desired position of the manipulator. This information is sent to controllers to correct the pre-programated trajectory. The manipulator movement commands are programmed off-line by a CAD system, without need even to turn on the robot, allowing for greatest speed on its validation, as well as problem solving. This work presents methodologies and techniques which allow the precise positioning of the manipulator using cameras in its end-effector. Once it is positioned in relation with the world frame, it is possible to move the manipulator with safety and precision its work area, as is needed for automation of complex tasks. This work is focused on computational vision techniques applied for manipulator calibration. It is based on a real case of a subsea manipulator of six degrees of freedom, used for underwater interventions in oil exploring platforms. The subjects treated in this work include camera calibration, pattern recognition, position tracking, stereopsis, direct and inverse manipulator kinematics and the union of all techniques for manipulator positioning in the work area.

[pt] É cada vez mais comum, na transmissão de eventos esportivos pelas emissoras de televisão, a inserção, em tempo real, de elementos sintéticos na imagem, como anúncios, marcações no campo, etc. Geralmente, essa inserção é feita através do emprego de câmeras especiais, previamente calibradas e dotadas de dispositivos que registram seu movimento e a mudança de seus parâmetros. De posse destas informações, é simples inserir novos elementos na cena com a projeção apropriada. Nesta tese, é apresentado um algoritmo para recuperar, em tempo real e sem utilizar qualquer informação adicional, a posição e os parâmetros da câmera em uma seqüência de imagens contendo a visualização de modelos conhecidos. Para tal, é explorada a existência, nessas imagens, de segmentos de retas que compõem a visualização do modelo cujas posições são conhecidas no mundo tridimensional. Quando se trata de uma partida de futebol, por exemplo, o modelo em questão é composto pelo conjunto das linhas do campo, segundo as regras que definem sua geometria e dimensões. Inicialmente, são desenvolvidos métodos para a extração de segmentos de retas longos da primeira imagem. Em seguida é localizada uma imagem do modelo no conjunto desses segmentos com base em uma árvore de interpretação. De posse desse reconhecimento, é feito um reajuste nos segmentos que compõem a visualização do modelo, sendo obtidos pontos de interesse que são repassados a um procedimento capaz de encontrar a câmera responsável pela visualização do modelo. Para a segunda imagem da seqüência em diante, apenas uma parte do algoritmo é utilizada, levando em consideração a coerência entre quadros, a fim de aumentar o desempenho e tornar possível o processamento em tempo real. Entre diversas aplicações que podem ser empregadas para comprovar o desempenho e a validade do algoritmo proposto, está uma que captura imagens através de uma câmera para demonstrar o funcionamento do algoritmo on line. A utilização de captura de imagens permite testar o algoritmo em inúmeros casos, incluindo modelos e ambientes diferentes. / [en] In the television casting of sports events, it has become very common to insert synthetic elements to the images in real time, such as adds, marks on the field, etc. Usually, this insertion is made using special cameras, previously calibrated and provided with features that record their movements and parameter changes. With such information, inserting new objects to the scene with the adequate projection is a simple task. In the present work, we will introduce an algorithm to retrieve, in real time and using no additional information, the position and parameters of the camera in a sequence of images containing the visualization of previously-known models. For such, the method explores the existence in these images of straight-line segments that compose the visualization of the model whose positions are known in the three-dimensional world. In the case of a soccer match, for example, the respective model is composed by the set of field lines determined by the rules that define their geometry and dimensions. Firstly, methods are developed to extract long straight- line segments from the first image. Then an image of the model is located in the set formed by such segments based on an interpretation tree. With such information, the segments that compose the visualization of the model are readjusted, resulting in the obtainment of interest points which are then passed to a proceeding able to locate the camera responsible for the model`s visualization. For the second image on, only a part of the algorithm is used, taking into account the coherence between the frames, with the purpose of improving performance to allow real-time processing. Among several applications that can be employed to evaluate the performance and quality of the proposed method, there is one that captures images with a camera to show the on-line functioning of the algorithm. By using image capture, we can test the algorithm in a great variety of instances, including different models and environments.

[pt] Independente da metodologia adotada para realizar análise de fácies sísmicas, a segmentação temporal e espacial da região do reservatório deve ser realizada cuidadosamente. A confiança no resultado da interpretação depende da complexidade do sistema geológico, da qualidade dos dados sísmicos, e da experiência do intérprete. Portanto, qualquer erro de interpretação pode levar a resultados incoerentes. Especialmente, a análise de fácies sísmicas utilizando formas de onda do sinal na região do reservatório é bastante sensível a ruídos de interpretação. Sabe-se que variações no conteúdo de freqüência dos traços sísmicos podem estar associadas às informações de refletividade da sub-superfície. Conseqüentemente, análises conjuntas em tempo - freqüência podem levar a formas não convencionais para a caracterização de reservatórios. Especificamente, esta tese propõe o uso das propriedades em tempo - freqüência, obtidas através do algoritmo de matching pursuit, e das singularidades detectadas e caracterizadas via transformada wavelet, como ferramenta para detecção de eventos sísmicos e para análise não supervisionada de fácies sísmicas quando associadas ao agrupamento dos mapas auto organizáveis de Kohonen. / [en] Independent of the adopted methodology to perform the seismic facies analysis, the geological oriented spatial and temporal segmentation of the reservoir region should be carefully done. Depending on the complexity of the reservoir system, seismic data quality, and the experience of the interpreter, the level of confidence in an interpretation can vary from very high to very low. Therefore, any interpretation error could lead to wrong or noisy results. Specially, when using seismic trace shapes, defined by the values of the seismic samples along each segmented trace, as the seismic input attributes to the chosen seismic facies algorithm. These facies analysis artifacts are introduced because seismic waveform in the reservoir delimited area changes quickly as a function of the interpretation, then waveforms with almost the same shape could be assigned to different classes due only to their different phases. It is known that variations of the frequency content of a seismic trace with time carry information about the properties of the subsurface reflectivity sequence. Consequently, seismic trace time- frequency analyses could provide an unconventional way to reservoir characterization. Specifically, in this work we propose to use the time-frequency properties of the atoms obtained after the matching pursuit signal representation and the singularities identified by wavelet transform, jointly with Self Organizing Maps as an unsupervised seismic facies analyses system.

Nos ultimos anos o uso de tecnicas de aprendizado computacional tornou se uma das tarefas comumente realizadas, pois tem inumeras aplicacoes de reconhecimento de padroes, tais como: reco- nhecimento de voz, classificacao de texto, reconhecimento facial, diagnostico por imagens medicas, entre outras. Dessa forma, um grande numero de tecnicas que lidam com este tipo de problema tem sido desenvolvido ate o momento. Neste trabalho apresentamos uma alternativa para melhorar a taxa acerto de classificacao do classificador binario SLS, que apresentou resultados comparaveis com as SVMs. Nesse metodo, o Gradiente Descendente e utilizado para otimizar a posicao final dos conjuntos de segmentos de reta que representarao cada classe. Embora convirja rapidamente a um valor otimo, muitas vezes e possivel o algoritmo parar em uma regiao de otimos locais, que nao representa o minimo global. Dado esse problema, foram utilizados diferentes algoritmos evolutivos em combinacao com o Gradiente Descendente a fim de melhorar a acuracia do classificador SLS. Adicionalmente a aplicacao de algoritmos evolutivos na fase de treinamento do classificador SLS, foram exploradas duas propostas: (i) explorar o uso de diferente numero de segmentos de reta para representar a distribuicao de dados de cada classe. Dado que no algoritmo original do metodo SLS o numero de segmentos de reta e igual para cada classe, o qual pode significar alguma perda de acuracia ou sobreposicao dos segmentos de reta; (ii) estimar a melhor combinacao de segmentos de reta a serem usados para cada classe. O uso de diferentes quantidades de segmentos de reta por classe pode ser de ajuda na obtencao de melhores porcentagens de acerto, mas determinar uma quantidade otima que permita representar cada classe, e um trabalho dificil. Assim, usamos o algoritmo X-Means, que e um algoritmo de agrupamento, para estimar o numero de segmentos de reta. As propostas exibiram bons resultados que possibilitam a aplicacao do classificador SLS, com um algoritmo de treinamento hibrido, em problemas reais. / During the past years, the use of machine learning techniques have become into one of the most frequently performed tasks, due to the large amount of pattern recognition applications such as: voice recognition, text classification, face recognition, medical image diagnosis, among others. Thus, a great number of techniques dealing with this kind of problem have been developed until now. In this work, we propose an alternative training algorithm to improve the accuracy of the SLS binary Classifier, which produces good results that can be compared to Support Vector Machines. In that classifier, the Gradient Descent method has been used to optimize the final positions of two sets of straight line segments that represent each class. Although, this method quickly converges to an optimum, it is possible that the algorithm stops at a local optimum region, which does not guarantee a global minimum. Given that problem, we combine evolutive optimization algorithms with the gradient descent method to improve the accuracy of the SLS Classifier. In addition to our proposal of using evolutive algorithms, we also developed two proposals: (i) we explore the use of different number of straight line segments to represent the data distribution. Since the original SLS classifier algorithm uses the same number of segments for each class, which could lead to a loss of accuracy or straight line segments overlapping. So, using different number of segments could be the way to improve the accuracy; (ii) estimate the best combination of straight line segments to represent each class. Finding an optimal combination, can be a very difficult problem, so we propose the X-Means algorithm to determine the number of segments. The proposed methodology showed good results which can be used to solve some other real problems with the SLS classifier using the proposed hybrid training algorithm.

[pt] O reconhecimento de humanos pela íris é um dos sistemas mais seguros de identificação biométrica e, motivou a construção de um protótipo de identificação humana baseada na estrutura da íris. O sistema construído é composto de um dispositivo de captura de imagens da íris humana e algoritmos para pré- processamento da imagem, para a representação e o reconhecimento. Cada um dos elementos que compõem o protótipo são avaliados a partir de dois bancos de dados de imagens de íris. Os resultados demonstraram que o dispositivo proposto e os modelos apresentados são capazes de realizar o reconhecimento humano através da íris de forma eficiente. / [en] The recognition of human beings for the Iris is one of the safest systems of biometric identification. This motivated the construction of a prototype for identification of human beings based on the structure of the Iris. The constructed system is composed of a device capable to capture images of the Iris and algorithms for image pre - processing, for the representation and recognition each element composing the prototype is evaluated using two data bases of Iris images. The results have demonstrated that the prototype and the presented models are capable to efficiently identify the human based on Iris structure.