As Ações de Eficiência Energética encontram grandes barreiras para sua implantação. Um dos motivos pode estar na falta de conhecimento do tomador de decisão que, para evitar o custo inicial mais elevado de um equipamento eficiente, opta por instalar um equipamento mais barato, mas que consequentemente consome mais energia e aumenta os dispêndios com a eletricidade. Os sistemas de gestão de energia visam demonstrar a origem das despesas relacionadas ao consumo de energia elétrica, conscientizando os usuários acerca de tais custos. Muitos usuários não enxergam a possibilidade de economia de energia e de dinheiro, ao investir em equipamentos mais eficientes. Muitos consideram as faturas de energia como despesas fixas, logo, sem exigência de acompanhamento. Fato não compatível com os dias atuais. Ao identificar o consumo desagregado de energia da instalação, os usuários poderão avaliar os impactos de suas atividades em relação ao consumo de energia, assim com seu custo nas faturas de energia. A medição direta dos equipamentos reproduz o valor mais preciso do consumo desagregado. Entretanto, para muitas instalações esta prática é inviável, pois seus circuitos são compartilhados por diversos tipos de equipamentos e os custos de aquisição, implantação e leitura dos medidores podem se tornar proibitivos. É possível obter o valor do consumo desagregado por inspeção da instalação, que consiste no levantamento das características elétricas dos equipamentos, suas respectivas potências e períodos de utilização. Esse método, no entanto não é tão preciso na análise do consumo desagregado, pois envolve uma série de estimativas acerca da utilização dos equipamentos, que nem sempre são acertadas. Visando contornar estas situações, as técnicas de monitoramento não intrusivo de carga passaram a buscar na curva de carga as assinaturas elétricas dos equipamentos, para identificar seus períodos de funcionamento e assim obter o consumo desagregado. / The energy efficiency programs face huge difficulties to be deployed. The reason may be the lack of knowledge about total costs in acquires less efficient devices, which is cheaper, though the increases in energy bills eliminate this initial economy. Thereby, the Energy Management Systems aims to demonstrate the relation between the user\"s behavior and the electric power consumption. Many managers consider the electric bill as a fixed cost, without require tracking its origin. This means waste of energy and money. Analyzing the facility by sectors may improve the understanding about the costs in electricity and the knowledge about the disaggregated energy consumption, though is not always an easy issue to be obtained. Monitoring each equipment provides the exactly amount of energy is used in that system. However the costs of acquirement, implementation and monitoring these meters may become prohibitively. This way, the researches about nonintrusive load monitoring aim to demonstrate where the energy is being used and how it can be minimized.

Imagens codificadas por matrizes de intensidade são tipicamente representadas por grande quantidade de dados. Embora existam inúmeras abordagens para análise de imagens, o conhecimento sobre problemas específicos é raramente considerado. Este trabalho trata sobre problemas de análises de imagens cujas soluções dependem do conhecimento sobre os dados envolvidos na aplicação específica. Para isso, utiliza técnicas de mineração de dados para modelar as respostas humanas obtidas de experimentos psicofísicos. Dois problemas de análise de imagens são apresentados: (1) a análise de formas e (2) a análise pictórica. No primeiro problema (1), formas de neurônios da retina (neurônios ganglionares de gato) são segmentadas e seus contornos submetidos a uma calibração dos parâmetros de curvatura considerando a segmentação manual de um especialista. Outros descritores, tais como esqueletos multi-escalas são explorados para eventual uso e avaliação da abordagem. No segundo problema (2), a análise pictórica de imagens de home-pages serve para avaliar critérios estéticos a partir de medidas de complexidade, contraste e textura. O sistema generaliza as respostas por um experimento psicofísico realizados com humanos. Os resultados objetivos com as duas abordagens revelaram-se promissores, surpreendentes e com ampla aplicabilidade. / Images coded by intensity matrices typically involve large amount of data. Although image analysis approaches are diverse, knowledge about specific problems is rarely considered. This work is about image analysis problems whose solutions depend on the knowledge about the involved data. In order to do so data mining techniques are applied to model human response to psychophysical experiments. Two image analysis problems are addressed: (1) shape analysis; and (2) pictorial analysis. In the former, neuronal images (ganglion retinal cells of cat) are segmented and curvature parameters are calibrated to identify extremities and branches on the shape considering human segmentation as a reference. Descriptors such as multiscale skeletons are also explored for potential application or evaluations. In the second problem, a pictorial analysis of home-pages images feed an artificial aesthetics criteria evaluator based on complexity, contrast and texture features. The system models and generalizes the obtained human responses to psychophysical experiment. The results for these two approaches are promising, surprising and widely applicable.

A Dimensão Fractal pode ser utilizada para medir algumas características ligadas a complexidade da imagem, permitindo seu uso em análise de formas e texturas e reconhecimento de padrões. Neste trabalho é apresentado um estudo comparativo entre alguns dos principais métodos de estimativa da Dimensão Fractal. Foi realizada uma análise experimental e um estudo de casos para cada uma das técnicas, levando em consideração aspectos de implementação, precisão, variação de resultados segundo ajuste de parâmetros e tolerância a ruídos. Neste trabalho também foi desenvolvido um estudo sobre a Dimensão Fractal Multiescala, visando seu emprego como metodologia de assinatura de complexidade. Na literatura a técnica de multiescala é limitada ao método de Bouligand-Minkowski, sendo aqui ela estendida para outras metodologias de estimativa de Dimensão Fractal. Por meio de análise experimental as metodologias propostas foram comparadas e os resultados discutidos, enfatizando as vantagens e desvantagens destas técnicas. / Fractal Dimension can be used to measure some characteristics related to the image complexity, allowing its use on shape and texture analysis and pattern recognition. In this work is presented a comparative study among some of the most important methods to estimate Fractal Dimension. It was performed a experimental analysis and a case study for each one of the techniques, considering implementation aspects, precision, variation of results under parameters adjustments and noise tolerance. In this work is also performed a study about MultiScale Fractal Dimension, aiming at its use as a methodology of complexity signature. In the literature the multiscale technique is limited to Bouligand-Minkowski method, being here it extended to other methodologies of estimative of Fractal Dimension. By experimental analysis the proposed methodologies were compared and the results argued, emphasizing the advantages and disadvantages of those techniques.

L’hippocampe est une structure de substance grise du lobe temporal qui joue un rôle fondamental dans les processus de mémoire ainsi que dans de nombreuses pathologies (maladie d’Alzheimer, épilepsie, dépression...).Le développement de modèles morphométriques est essentiel pour étudier l’anatomie fonctionnelle de cette structure et les altérations associées à différentes pathologies. L’objectif de cette thèse est de développer et de valider des méthodes de morphométrie de l’hippocampe dans deux contextes distincts : l’étude de la forme externe de l’hippocampe à partir d’IRM conventionnelles (1.5T ou 3T) à résolution millimétrique, l’étude de sa structure interne à partir d’IRM 7T à très haute résolution spatiale. Ces deux contextes correspondent aux deux parties principales de la thèse.Dans une première partie, nous proposons une méthode pour la classification automatique de patients à partir de descripteurs morphométriques. Cette méthode repose sur une décomposition en harmoniques sphériques qui est combinée à un classifieur de type support vectormachine (SVM). La méthode est évaluée dans le contexte de la classification automatique de patients avec une maladie d’Alzheimer (MA), de patients mild cognitive impairment (MCI) et de sujets sains âgés. Elle est également comparée à d’autres approches et une validation plus exhaustive est proposée dans une population de 509 sujets issus de la base ADNI. Nous présentons enfin une autre application de la morphométrie pour l’étude des altérations structurelles associées au syndrome de Gilles de la Tourette.La seconde partie de la thèse est consacrée à la morphométrie de la structure interne de l’hippocampe à partir d’IRM à 7 Tesla. En effet, la structure interne de l’hippocampe est riche et complexe mais inaccessible à l’IRM conventionnelle. Nous proposons tout d’abord un atlas de la structure interne de l’hippocampe à partir de données postmortem acquises à 9.4T. Ensuite, nous proposons de modéliser la corne d’Ammon et le subiculum sous la forme d’un squelette et d’une mesure locale d’épaisseur. Pour ce faire, nous introduisons une méthode variationnelle originale utilisant des espaces de Hilbert à noyaux reproduisants. La méthode est ensuite validée sur l’atlas postmortem et évaluée sur des données in vivo de sujets sains et de patients avec épilepsie acquises à 7T. / The hippocampus is a gray matter structure in the temporal lobe that plays a key role in memory processes and in many diseases (Alzheimer's disease, epilepsy, depression ...).The development of morphometric models is essential for the study of the functional anatomy and structure alterations associated with different pathologies. The objective of this thesis is to develop and validate methods for morphometry of the hippocampus in two contexts: the study of the external shape of the hippocampus from conventional MRI (1.5T or 3T) with millimeter resolution, and the study of its internal structure from 7T MRI with high spatial resolution. These two settings correspond to the two main parts of the thesis.In the first part, we propose a method for the automatic classification of patients from shape descriptors. This method is based on a spherical harmonic decomposition which is combined with a support vector machine classifier (SVM). The method is evaluated in the context of automatic classification of patients with Alzheimer's disease (AD) patients, mild cognitive impairment (MCI) patients and healthy elderly subjects. It is also compared to other approaches and a more comprehensive validation is available in a population of 509 subjects from the ADNI database. Finally, we present another application of morphometry to study structural alterations associated with the syndrome of Gilles de la Tourette.The second part of the thesis is devoted to the morphometry of the internal structure of the hippocampus from MRI at 7 Tesla. Indeed, the internal structure of the hippocampus is rich and complex but inaccessible to conventional MRI. We first propose an atlas of the internal structure of the hippocampus from postmortem data acquired at 9.4T. Then, we propose to model the Ammon’s horn and the subiculum as a skeleton and a local measure thickness. To do this, we introduce a variational method using original Hilbert spaces reproducing kernels. The method is validated on the postmortem atlas and evaluated on in vivo data from healthy subjects and patients with epilepsy acquired at 7T.

O gênero Eimeria compreende um grupo de protozoários da classe Coccidia que infecta uma grande variedade de hospedeiros. Um total de sete espécies distintas Eimeria podem infectar a galinha doméstica causando enterites com graves prejuízos econômicos. A identificação das espécies pode ser feita através da análise microscópica das diferentes características morfológicas dos oocistos, um dos estágios de desenvolvimento do parasita. Alternativamente, ensaios moleculares baseados na amplificação de alvos específicos de DNA também podem ser utilizados. Em ambos os casos, requer-se um laboratório especializado e, principalmente, pessoal altamente treinado. Neste trabalho é relatada uma abordagem computacional para a extração automática de características para a representação da forma das distintas espécies de Eimeria. Foram utilizadas imagens digitais do protozoário nas quais aplicou-se técnicas de processamento de imagens e visão computacional para sua representação morfológica, formando três grupos de características: medidas geométricas, caracterização da curvatura, e quantificação da estrutura interna. A morfologia dos protozoários foi representada por um vetor de características constituído por 14 dimensões, o qual constituiu o padrão de entrada para o processo de classificação. Para o reconhecimento dos padrões, foram usados dois classificadores Bayesianos, utilizando-se como funções de verossimilhança a Gaussiana e a de Dirichlet, respectivamente. O primeiro classificador apresentou as melhores taxas de acerto, enquanto o segundo demonstrou melhor desempenho segundo a análise por curvas ROC. Como prova de princípio de que o sistema poderia ser utilizado por usuários leigos para o diagnóstico à distância de parasitas, foi implementado o COCCIMORPH, um sistema de diagnóstico de Eimeria em tempo real. O sistema permite o envio de imagens via web, assim como o seu pré-processamento e classificação remotos, obtendo-se o resultado do diagnóstico em tempo real. Essa abordagem totalmente integrada e implementada é inédita para o diagnóstico de parasitas. Entre suas vantagens principais está o fato de que o diagnóstico pode ser obtido sem a necessidade do transporte físico de amostras biológicas para um laboratório de referência, evitando assim riscos de contaminação do ambiente. Para o treinamento do sistema, foram obtidas centenas de micrografias de cada uma das sete espécies de Eimeria que infectam a galinha doméstica. Essas imagens também foram usadas para a construção de um banco de acesso público de imagens (The Eimeria Image Database). Além disso, a metodologia de diagnóstico foi também aplicada e testada com onze espécies Eimeria de coelho doméstico. Com isso, foram gerados dados inéditos de morfometria, micrografias adicionais para o banco de imagens, e um sistema de classificação para esse conjunto adicional de parasitas. Finalmente, foram determinadas as distâncias entre as diferentes espécies de Eimeria, calculadas a partir dos dados morfométricos. As árvores de distância revelaram uma topologia muito similar com árvores obtidas a partir da inferência filogenética usando-se marcadores moleculares como o gene 18S de rRNA ou genomas mitocondriais. / The Eimeria genus comprises a group of protozoan parasites that infect a wide range of hosts. A total of seven different Eimeria species infect the domestic fowl, causing enteritis with severe economical losses. Species identification can be performed through microscopic analysis of the distinct morphological characteristics of the oocysts, a developmental stage of the parasite. Alternatively, molecular assays based on the amplification of specific DNA targets can also be used. In both cases, a well equipped laboratory and, especially, highly qualified personnel are required. In this work, we report a computational approach for the automatic feature extraction for shape representation of the different Eimeria species. Digital images of the parasites were used in order to apply image processing and computational vision techniques for shape characterization. Three groups of morphological features were constituted: geometric measures, curvature characterization, and internal structure quantification. The protozoan morphology was represented by a 14-dimension feature vector, which was used as the input pattern for the classification process. Two Bayesian classifiers were used for pattern recognition, using as a likelihood function the normal and the Dirichlet, respectively. The former classifier presented the best correct classification rates, whereas the latter showed a better performance in ROC curve analyses. As a proof of principle that this system could be utilized by end-users for a long-distance parasite diagnosis, we implemented COCCIMORPH, an integrated system for the real-time diagnosis of Eimeria spp. The system presents an interface for image uploading. Image preprocessing and diagnosis are performed remotely and the results displayed in real-time. This fully integrated and implemented system constitutes a novel approach for parasite diagnosis. Among the several advantages of the system, it is noteworthy that no biological sample transportation is required between the farm and the reference laboratory, thus avoiding potential environment contamination risks. To train the system, we used hundreds of micrographs of each one of the seven Eimeria species of domestic fowl. These images were used to compose a public image repository (The Eimeria Image Database). In addition, our diagnosis methodology was extended to the eleven Eimeria species that infect the domestic rabbit. With this integrated approach, a totally novel set of images and morphometric data of rabbit Eimeria were incorporated to the image database and, also to the remote diagnosis system. Finally, distance trees of the distinct Eimeria species of domestic fowl were computed from the morphometric data. The trees revealed a very similar topology with trees obtained with molecular phylogenetic markers such as the 18S rRNA gene and mitochondrial genomes.

Uma imagem engloba informação que precisa ser organizada para interpretar e compreender seu conteúdo. Existem diversas técnicas computacionais para extrair a principal informação de uma imagem e podem ser divididas em três áreas: análise de cor, textura e forma. Uma das principais delas é a análise de forma, por descrever características de objetos baseadas em seus pontos fronteira. Propomos um método de caracterização de imagens, por meio da análise de forma, baseada nas propriedades espectrais do laplaciano em grafos. O procedimento construiu grafos G baseados nos pontos fronteira do objeto, cujas conexões entre vértices são determinadas por limiares T_l. A partir dos grafos obtêm-se a matriz de adjacência A e a matriz de graus D, as quais definem a matriz Laplaciana L=D -A. A decomposição espectral da matriz Laplaciana (autovalores) é investigada para descrever características das imagens. Duas abordagens são consideradas: a) Análise do vetor característico baseado em limiares e a histogramas, considera dois parâmetros o intervalo de classes IC_l e o limiar T_l; b) Análise do vetor característico baseado em vários limiares para autovalores fixos; os quais representam o segundo e último autovalor da matriz L. As técnicas foram testada em três coleções de imagens: sintéticas (Genéricas), parasitas intestinais (SADPI) e folhas de plantas (CNShape), cada uma destas com suas próprias características e desafios. Na avaliação dos resultados, empregamos o modelo de classificação support vector machine (SVM), o qual avalia nossas abordagens, determinando o índice de separação das categorias. A primeira abordagem obteve um acerto de 90 % com a coleção de imagens Genéricas, 88 % na coleção SADPI, e 72 % na coleção CNShape. Na segunda abordagem, obtém-se uma taxa de acerto de 97 % com a coleção de imagens Genéricas; 83 % para SADPI e 86 % no CNShape. Os resultados mostram que a classificação de imagens a partir do espectro do Laplaciano, consegue categorizá-las satisfatoriamente. / An image includes information that needs to be organized to interpret and understand its contents. There are several computational techniques to extract the main information of images and are divided into three areas: color, texture and shape analysis. One of the main of them is shape analysis, since it describes objects getting main features based on reference points, usually border points. This dissertation proposes a shape analysis method based on the spectral properties of the Laplacian in graphs to represent images. The procedure builds G graphs based on object border points, whose connections between vertices are determined by thresholds T_l. From graphs G we obtain the adjacency matrix A and matrix degrees D, which define the Laplacian matrix L=D -A. Thus, spectral decomposition of the Laplacian matrix (eigenvalues) is investigated to describe image features. Two approaches are considered: a)Analysis of feature vector based on thresholds and histograms, it considers two parameters, classes range IC_l and threshold T_l; b) Analysis of feature vector based on multiple linear for fixed eigenvalues, which represents the second and final eigenvalue matrix L. The techniques were tested in three image datasets: synthetic (Generic), human intestinal parasites (SADPI) and plant leaves (CNShape), each of these with its own features and challenges. Afterwards to evaluate our results, we used the classification model Support Vector Machine (SVM) to evaluate our approaches, determining the percentage of separation of categories. The first approach achieved 90 % of precision with the Generic image dataset, 88 % in SADPI dataset, and 72 % in CNShape dataset. In the second approach, it obtains 97 % of precision with the Generic image dataset, 83 % for SADPI and 86 % in CNShape respectively. The results show that the classification of images from the Laplacian spectrum can categorize them satisfactorily.

A complexidade é uma característica de grande importância em processos de reconhecimento de padrões, especialmente naqueles que envolvem imagens biológicas. Este trabalho tem como objetivo estudar métodos que realizam a análise de imagens por meio da análise de sua complexidade. Os métodos a serem estudados foram selecionados com base na similaridade de seus algoritmos e metodologia: dimensão fractal, Caminhada Determinística do Turista e Redes Complexas. Estes métodos permitem realizar a análise e segmentação de formas ou texturas contidas em uma imagem com base na sua variação de complexidade. Dos três métodos considerados, dois deles fazem parte do estado da arte em análise de complexidade, enquanto que a dimensão fractal já é aplicada a mais tempo na análise de formas e texturas. Os trabalhos aqui desenvolvidos visam comparar e analisar os métodos selecionados por meio de experimentos com imagens de forma e texturas, sendo utilizadas texturas naturais e de Brodatz, freqüentemente utilizadas na literatura como benchmark para texturas. Com base no conhecimento adquirido, novas técnicas voltadas para a análise e segmentação de formas e texturas foram desenvolvidas, assim como foram analisadas as deficiências e propostas melhorias às técnicas estudadas. Além disso, diversos experimentos com estas metodologias foram realizados em aplicações de Bioinformática / Complexity is a feature of great importance in pattern recognition processes, especially those involving biological images. This work aims to study methods that perform image analysis by the analysis of its complexity. The methods to be studied were selected based on similarity of their algorithms and methodology: fractal dimension, Deterministic Tourist Walk and Complex Networks. These methods enable us to perform the analysis and segmentation of shapes and textures contained in an image based on the variation of its complexity. Of the three methods considered, two of them are part of the state of the art in complexity analysis, while the fractal dimension is already applied in shapes and textures analysis. The work developed here aims to compare and analyze the selected methods through experiments with shape and texture images, utilizing for this natural and Brodatz textures samples, often used in literature as benchmark for textures analysis. Based on the knowledge acquired, new techniques for analysis and segmentation of shapes and textures were developed, as also were analyzed the deficiencies and proposed improvements to the techniques studied. Moreover, several experiments with these methods were performed in bioinformatics applications

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-23T21:24:53Z No. of bitstreams: 1 AntonioCarvalho.pdf: 2731250 bytes, checksum: 35369a74be0aec3dd6b29a792c37fc35 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T21:24:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AntonioCarvalho.pdf: 2731250 bytes, checksum: 35369a74be0aec3dd6b29a792c37fc35 (MD5) Previous issue date: 2016-10-10 / Lung cancer has been identi ed as the leading cause of death among cancer patients worldwide. The high rates of deaths and instances of records of this type of cancer worldwide demonstrate the importance of the development and research in order to produce resources for the detection and early diagnosis of this disease. Because of the exhaustive analysis process, alternatives such as computational tools that use image processing techniques and pattern recognition have been widely explored. Therefore, to assist the expert in the identi cation and diagnosis of nodules, systems are developed Computer-Aided Detection (CAD) and Computer-Aided Diagnostic (CADx). This thesis proposes the development of methods that reduce false positives, and the diagnosis of volumes of interest in computed tomography. The proposed methods are based on image processing techniques and pattern recognition. For this, biology concepts have been adapted and applied to the study of the branch of the diversity of species; such concepts are the phylogenetic diversity indexes used in this thesis as texture descriptors. In another aspect, techniques that measure the properties of the shape of radiological ndings have been developed and adapted. Subsequently, an evolutionary methodology is used for the selection of the best models for training. Finally, a support vector machine is applied to perform the classi cation. Promising results were found in the 833 tests that we performed; these tests were divided into 80% for training and 20% for testing. In general, for the best results, we have false positive reduction methods, an accuracy of 99.57%, sensitivity of 99.45%, speci city of 99.61%, and an ROC curve of 0.992. The results obtained for the classi cation of the degree of malignancy and benignity are: accuracy of 93.46%, sensitivity of 92.95%, speci city of 93.49%, and an ROC curve of 0.931. / O câncer de pulmão é apontado como a principal causa de morte entre os pacientes com câncer. As altas taxas de mortes e registros de ocorrências desse câncer em todo o mundo demonstram a importância do desenvolvimento e investigação, a fi m de produzir meios para a detecção e o diagnóstico precoce dessa doença. Devido ao exaustivo processo de análise, alternativas como ferramentas de cunho computacional que utilizam técnicas de processamento de imagens e do reconhecimento de padrões têm sido amplamente exploradas. Assim, para auxiliar o especialista na identifi cação e diagnóstico de nódulos, são desenvolvidos sistemas Computer-Aided Detection (CAD) e Computer-Aided Diagnostic (CADx). Esta tese propõe o desenvolvimento de métodos para redução de falsos positivos em um sistema CAD e diagnóstico de nódulos em tomografi a computadorizada. Os métodos propostas baseiam-se em técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. Para tanto, foram adaptados e aplicados os conceitos da biologia no ramo do estudo da diversidade entre espécies, sendo esses os índices de diversidade logenética, usados nesta tese como descritores de textura. Em outro aspecto, foram desenvolvidas e adaptadas técnicas capazes de mensurar propriedades de forma dos achados radiológicos. Seguindo, usou-se uma metodologia evolutiva genética para seleção dos melhores modelos de treinamento. E por fi m, foi aplicada a máquina de vetor de suporte para realizar a classificação . Resultados promissores foram encontrados em teste com 833 exames divididos em 80% para treino e 20% para testes. Em linhas gerais, para os melhores resultados tem-se, nos métodos de redução de falsos positivos: uma acurácia de 99,57%, sensibilidade de 99,45%, especificidade de 99.61% e uma curva ROC de 0,992. Já nos resultados para a classificação quanto a taxa de malignidade e benignidade, obtiveram-se os seguintes valores: acurácia de 93,46%, sensibilidade de 92,95%, especificidade de 93,49% e uma curva ROC de 0,931.

As Ações de Eficiência Energética encontram grandes barreiras para sua implantação. Um dos motivos pode estar na falta de conhecimento do tomador de decisão que, para evitar o custo inicial mais elevado de um equipamento eficiente, opta por instalar um equipamento mais barato, mas que consequentemente consome mais energia e aumenta os dispêndios com a eletricidade. Os sistemas de gestão de energia visam demonstrar a origem das despesas relacionadas ao consumo de energia elétrica, conscientizando os usuários acerca de tais custos. Muitos usuários não enxergam a possibilidade de economia de energia e de dinheiro, ao investir em equipamentos mais eficientes. Muitos consideram as faturas de energia como despesas fixas, logo, sem exigência de acompanhamento. Fato não compatível com os dias atuais. Ao identificar o consumo desagregado de energia da instalação, os usuários poderão avaliar os impactos de suas atividades em relação ao consumo de energia, assim com seu custo nas faturas de energia. A medição direta dos equipamentos reproduz o valor mais preciso do consumo desagregado. Entretanto, para muitas instalações esta prática é inviável, pois seus circuitos são compartilhados por diversos tipos de equipamentos e os custos de aquisição, implantação e leitura dos medidores podem se tornar proibitivos. É possível obter o valor do consumo desagregado por inspeção da instalação, que consiste no levantamento das características elétricas dos equipamentos, suas respectivas potências e períodos de utilização. Esse método, no entanto não é tão preciso na análise do consumo desagregado, pois envolve uma série de estimativas acerca da utilização dos equipamentos, que nem sempre são acertadas. Visando contornar estas situações, as técnicas de monitoramento não intrusivo de carga passaram a buscar na curva de carga as assinaturas elétricas dos equipamentos, para identificar seus períodos de funcionamento e assim obter o consumo desagregado. / The energy efficiency programs face huge difficulties to be deployed. The reason may be the lack of knowledge about total costs in acquires less efficient devices, which is cheaper, though the increases in energy bills eliminate this initial economy. Thereby, the Energy Management Systems aims to demonstrate the relation between the user\"s behavior and the electric power consumption. Many managers consider the electric bill as a fixed cost, without require tracking its origin. This means waste of energy and money. Analyzing the facility by sectors may improve the understanding about the costs in electricity and the knowledge about the disaggregated energy consumption, though is not always an easy issue to be obtained. Monitoring each equipment provides the exactly amount of energy is used in that system. However the costs of acquirement, implementation and monitoring these meters may become prohibitively. This way, the researches about nonintrusive load monitoring aim to demonstrate where the energy is being used and how it can be minimized.

Les travaux décrits dans cette thèse portent sur le problème de vérification des systèmes avec espaces d'états infinis, et, en particulier, avec des structures de données chaînées. Plusieurs approches ont émergé, sans donner des solutions convenables et robustes, qui pourrait faire face aux situations rencontrées dans la pratique. Nos travaux proposent une approche nouvelle, qui combine les avantages de deux approches très prometteuses: la représentation symbolique a base d'automates d'arbre, et la logique de séparation. On présente également plusieurs améliorations concernant l'implementation de différentes opérations sur les automates d'arbre, requises pour le succès pratique de notre méthode. En particulier, on propose un algorithme optimise pour le calcul des simulations sur les systèmes de transitions étiquettes, qui se traduit dans un algorithme efficace pour le calcul des simulations sur les automates d'arbre. En outre, on présente un nouvel algorithme pour le problème d'inclusion sur les automates d'arbre. Un nombre important d'expérimentes montre que cet algorithme est plus efficace que certaines des méthodes existantes.