Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-04-25T04:09:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 345348.pdf: 4052096 bytes, checksum: 952b762d8a1b26e7b80757dfa8ca7fa7 (MD5) Previous issue date: 2016 / A comprovação clínica do diagnóstico da epilepsia é realizada por um neurofisiologista que analisa registros de eletroencefalograma (EEG) do indivíduo com suspeita da doença, resultando em um processo demorado. Embora muitos estudos tenham proposto métodos ou sistemas de automatização da análise dos registros de EEG, ainda não existe um algoritmo ou sistema que realize este tipo de tarefa com o sucesso esperado no ambiente clínico. Uma solução adotada para aumentar o desempenho de tais classificadores é o processamento digital dos sinais de EEG. Dentre os métodos de processamento, a Transformada Wavelet tem apresentado resultados promissores. Em continuidade aos estudos desenvolvidos em uma linha de pesquisa do Instituto de Engenharia Biomédica (IEB-UFSC) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), este trabalho propõe-se a realizar uma comparação direta entre os dois métodos de aplicação da Transformada Wavelet: Banco de Filtros e Escalogramas. As funções Wavelet analisadas neste trabalho foram escolhidas de acordo com uma revisão da literatura. Uma base de dados com segmentos de sinais de EEG é processada com banco de filtros e escalogramas. A base de dados processada é aplicada à entrada de redes neurais artificiais para o reconhecimento de padrões eletrográficos característicos de pacientes com Epilepsia. Os resultados são analisados a partir de dois métodos: análise não paramétrica e análise da rede com maior eficiência obtida para cada função Wavelet. Utilizando análise não paramétrica, as funções Coif 4 e Db 4, utilizando Banco de Filtros, e Bior 3.1 e Coif 1, utilizando Escalogramas, apresentam bom desempenho. Por sua vez, fazendo análise com base em apenas uma única rede para cada função, a melhor configuração é utilizando a função Bior 3.1 com processamento por Banco de Filtros.<br> / Abstract : The clinical evidence of the diagnosis of epilepsy is performed by a neurophysiologist who analyzes the electroencephalogram (EEG) records of the individual with suspected disease, resulting in a time consuming process. Although many studies have proposed methods or automated systems for EEG record analysis, there is still no algorithm or system that performs this type of task with the expected success in the clinical setting. One solution adopted to increase the performance of such classifiers is the digital processing of the EEG signals. Among the processing methods, the Wavelet Transform has presented promising results. In continuity to the studies developed in a line of research of the Institute of Biomedical Engineering (IEB-UFSC) of the Federal University of Santa Catarina (UFSC), this work proposes to make a direct comparison between the two methods of application of the Wavelet Transform: Bank of Filters and Scalograms. The Wavelet functions analyzed in this work were chosen according to a literature review. A database with segments of EEG signals is processed with Wavelet Filter Banks and Scalograms. The processed database is applied to the input of artificial neural networks for the recognition of electrographic patterns characteristic of patients with Epilepsy. The results are analyzed using two methods: non-parametric analysis and the most efficient network obtained for each Wavelet function. Using non-parametric analysis, the Coif 4 and Db 4 functions, for Filter Banks, and the Bior 3.1 and Coif 1 functions, using Scalograms, perform well. In turn, doing the analysis based only a single network for each function, the best configuration is using the Bior 3.1 function and processing by Filter Bank.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2006 / Inclui bibliografia / Este trabalho apresenta um método de classificação de pontos de segmentação de dígitos manuscritos. O método proposto funciona como um filtro, a ser aplicado em sistemas baseados na estratégia segmentação-reconhecimento. Esse tipo de estratégia de segment / This work presents a method to classify segmentation cuts for handwritten digits. The proposed method works as a filter, which is applied on segmentation-based recognition systems. In this strategy, the number of segmentation hypothesis created is usually

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2010 / Bibliografia: f. 66-68 / Este trabalho apresenta um estudo comparativo de algoritmos de segmentação de pares de dígitos manuscritos onde diferentes tipos de conexões são considerados. O objetivo principal consiste em coletar estatísticas detalhadas sobre os algoritmos de modo que / This work presents a comparative study of segmentation algorithms for handwritten digit pairs where diferent types of connections were considered. The main goal consists in collecting detailed statistics about the algorithms so in a future work would be p

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2011 / Bibliografia: f. [101]-108 / No uso da tecnologia e-mail podem ser cometidos crimes virtuais, e em caso de investigação judicial do crime, é necessária a produção de provas digitais. Aplicam-se métodos científicos para comprovação de autoria, e assim, formalização do nexo causal. Apr / The e-mail may be involved in a cybercrime and it is necessary find the digital forensic evidences. Methods and techniques are applied to provide the proofs of authorship, and thus formalizing the causal nexus. This work presents a mechanism to produce di

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2007 / Bibliografia: f. 76-78 / Estratégias de rejeição são utilizadas para melhorar o desempenho de sistemas de reconhecimento de padrões. Entretanto, as opções descritas na literatura referem-se a problemas bem definidos em conjuntos de dados e objetivos específicos, em geral consider / Rejection strategies have been employed to improve the performance of pattern recognition systems. However most of the rejection strategies described in literature are related to well-conditioned data and a limited number of classes, usually only two. We

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: p. 77-81 / Hoje em dia a Internet se tornou uma referência em aquisição de informações, graças à grande quantidade presente e a sua facilidade de acesso. Mas isto pode ser mal utilizado, já que alguém pode simplesmente acessar uma informação e usá-la como de sua pró / Nowadays the Internet has become a reference on information retrieval, thanks to its large amount and easiness to access it. But this can be misused, as one can simply access an information and take it as his own authorship. This constitutes an act of pla

Submitted by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-09-02T19:11:11Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Utilizando Contexto na Representa¸c˜ao de Imagens para a.pdf: 4083803 bytes, checksum: e0ced4975f7eee5db5316f7e096db639 (MD5) / Approved for entry into archive by Morgana Andrade (morgana.andrade@ufes.br) on 2015-11-23T19:25:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Utilizando Contexto na Representa¸c˜ao de Imagens para a.pdf: 4083803 bytes, checksum: e0ced4975f7eee5db5316f7e096db639 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-23T19:25:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Utilizando Contexto na Representa¸c˜ao de Imagens para a.pdf: 4083803 bytes, checksum: e0ced4975f7eee5db5316f7e096db639 (MD5) Previous issue date: 2014 / A classifica¸c˜ao de cenas ´e um campo bastante popular na ´area de vis˜ao computacional e encontra diversas aplica¸c˜oes tais como: organiza¸c˜ao e recupera¸c˜ao de imagem baseada em conte´udo, localiza¸c˜ao e navega¸c˜ao de robˆos. No entanto, a classifica¸c˜ao autom´atica de cenas ´e uma tarefa desafiadora devido a diversos fatores, tais como, ocorrˆencia de oclus˜ao, sombras, reflex˜oes e varia¸c˜oes nas condi¸c˜oes de ilumina¸c˜ao e escala. Dentre os trabalhos que objetivam solucionar o problema da classifica¸c˜ao autom´atica de cenas, est˜ao aqueles que utilizam transformadas n˜ao-param´etricas e aqueles que tˆem obtido melhora no desempenho de classifica¸c˜ao atrav´es da explora¸c˜ao da informa¸c˜ao contextual. Desse modo, esse trabalho prop˜oe dois descritores de imagens que associam informa¸c˜ao contextual, ou seja, informa¸c˜ao advinda de regi˜oes vizinhas, a um tipo de transformada n˜ao-param´etrica. O objetivo ´e propor uma abordagem que n˜ao eleve demasiadamente a dimens˜ao do vetor de caracter´ısticas e que n˜ao utilize a t´ecnica de representa¸c˜ao intermedi´aria bag-of-features, diminuindo, assim, o custo computacional e extinguindo a necessidade de informa¸c˜ao de parˆametros, o que possibilita a sua utiliza¸c˜ao por usu´arios que n˜ao possuem conhecimento na ´area de reconhecimento de padr˜oes. Assim, s˜ao propostos os descritores CMCT (Transformada Census Modificada Contextual) e ECMCT (CMCT Estendido) e seus desempenhos s˜ao avaliados em quatro bases de dados p´ublicas. S˜ao propostas tamb´em cinco varia¸c˜oes destes descritores (GistCMCT, GECMCT, GistCMCT-SM, ECMCT-SM e GECMCT-SM), obtidas atrav´es da associa¸c˜ao de cada um deles com outros descritores. Os resultados obtidos nas quatro bases de dados mostram que as representa¸c˜oes propostas s˜ao competitivas, e que provocam um aumento nas taxas de classifica¸c˜ao, quando comparados com outros descritores. / Scene classification is a very popular topic in the field of computer vision and it has many applications, such as, content-based image organization and retrieval and robot navigation. However, scene classification is quite a challenging task, due to the occurrence of occlusion, shadows and reflections, illumination changes and scale variability. Among the approaches to solve the scene classification problems are those that use nonparametric transform and those that improve classification results by using contextual information. Thus, this work proposes two image descriptors that associate contextual information, from neighboring regions, with a non-parametric transforms. The aim is to propose an approach that does not increase excessively the feature vector dimension and that does not use the bag-of-feature method. In this way, the proposals descrease the computational costs and eliminate the dependence parameters, which allows the use of those descriptors in applications for non-experts in the pattern recognition field. The CMCT and ECMCT descriptors are presented and their performances are evaluated, using four public datasets. Five variations of those descriptors are also proposed (GistCMCT, GECMCT, GistCMCT-SM, ECMCT-SM e GECMCT-SM), obtained through their association with other approaches. The results achieved on four public datasets show that the proposed image representations are competitive and lead to an increase in the classification rates when compared to others descriptors.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-09-20T05:08:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 342002.pdf: 3326806 bytes, checksum: 906a4f936e6786e9e984b45819036fdf (MD5) Previous issue date: 2016 / Na investigação da epilepsia, a análise de sinais de eletroencefalograma (EEG) é uma importante ferramenta para a confirmação clínica do diagnóstico, uma vez que a ocorrência de uma atividade eletrográfica específica neste sinal é um forte indicativo da presença da patologia. Estudos comparativos dos diversos métodos de detecção de padrões epileptiformes apontaram que os melhores resultados foram obtidos quando se utilizaram métodos que empregam alguma forma de parametrização dos sinais. Existem inúmeros estudos referentes à utilização de descritores morfológicos para a caracterização de sinais de EEG, entretanto, faz-se necessária uma análise detalhada quanto à contribuição de cada conjunto de descritores na detecção das descargas epileptiformes com uma mesma base de dados e metodologia. Dentro deste cenário o presente trabalho propõe-se a realizar uma revisão bibliográfica dos conjuntos de descritores morfológicos existentes na literatura e avaliar sua contribuição para a identificação automática de padrões epileptiformes. Para cada conjunto de descritores foi desenvolvido um algoritmo para calcular os descritores de forma automática, implementado uma rede neural para avaliar sua contribuição para a classificação dos padrões. E realizada a utilização de índices estatísticos sobre os conjuntos de descritores morfológicos. Com isso foi possível afirmar que quase todos os autores analisados apresentam resultados promissores, exceto um deles por não se tratar diretamente de descritores morfológicos no domínio do tempo e sim descritores morfológicos do padrão no domínio da frequência. Adicionalmente, os conjuntos que contém somente os descritores básicos mostram resultados equivalentes aos que resultaram de operação aritmética ou associação desses descritores básicos.<br> / Abstract : In epilepsy research, analysis of electroencephalographic signals (EEG) is an important clinical tool for confirming the diagnosis, since the occurrence of a specific electrographic activity in this signal is a strong indication of its presence. Comparative studies of different detection methods of epileptiform patterns showed that the best results were obtained when the methods employ some form of signal parametrization. There are numerous studies on the use of morphological descriptors for characterizing EEG signals, however, it is necessary a detailed analysis on the contribution of each set of descriptors to the detection of epileptiform discharges using the same database and methodology. Within this scenario, the present work is proposed to conduct a literature review of existing sets of morphological descriptors in the literature and assess their contribution to the automatic identification of epileptiform patterns. For each set of descriptors it was developed an algorithm to automatically extract the descriptors and a neural network was implemented to assess their contribution to the classification of patterns. Some statistical indexes were used to quantify the classification performance. It was possible to notice that almost all authors analyzed showed promising results, except one of them, probably because its morphological descriptors are not directly extracted from the time domain. They are based on variables linked to the frequency domain. Also, the sets containing only the basic descriptors showed results equivalent to the ones that employ association or arithmetic operation of the basic descriptors.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLGPN.pdf: 973893 bytes, checksum: d6c9825733402bdd76187d2779e3f8b0 (MD5) Previous issue date: 2004-02-27 / Universidade Federal de Sao Carlos / Constructive neural learning is a neural learning model that does not assume a fixed topology before training begins. The main characteristic of this learning model is the dynamic construction of the network hidden layers which occurs simultaneously with training. This research work investigates six constructive neural algorithms namely, tower, pyramid, tiling, upstart, Distal and cascade-correlation, evaluating each of them with relation to advantages and disadvantages, ease of training, size and topology of the network, restrictions and performance. The work presents a computational system (CONEB) which implements each algorithm. Results obtained by using the different algorithms in several knowledge domains are presented and analysed. / Aprendizado Neural Construtivo é um modelo de aprendizado neural que não pressupõe a definição de uma topologia de rede fixa antes do início do treinamento. A principal característica deste modelo de aprendizado é a construção dinâmica das camadas intermediárias da rede, à medida que vão sendo necessárias ao seu treinamento. Este trabalho de pesquisa investiga seis algoritmos neurais construtivos, a saber, tower, pyramid, tiling, upstart, Distal e cascade-correlation, buscando avaliar cada um deles com relação a vantagens e desvantagens, facilidade no treinamento, tamanho e topologia de rede criada, restrições de uso e desempenho. O trabalho apresenta um ambiente computacional (CONEB) que disponibiliza a implementação de cada um dos algoritmos. São apresentados e analisados os resultados obtidos utilizando os diferentes algoritmos em vários domínios de conhecimento.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-08-09Bitstream added on 2014-06-13T18:07:45Z : No. of bitstreams: 1 osaku_d_me_sjrp.pdf: 788731 bytes, checksum: 0ce6d79e0f3d97cc3095ca9bf4cfa3aa (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Muito embora a impressã digital seja a técnica de reconhecimento biométrico mais utilizada, esta abordagem é muito sensível a imperfeições nos dedos, sejam elas congênitas ou adquiridas com o passar do tempo. O reconhecimento através da íris é uma alternativa, embora sistemas deste porte ainda possuam um elevado custo, sendo também bastante desconfortáveis para o usuário. Outras abordagens têm utilizado o reconhecimento facial como uma alternativa, pois é uma técnica pouco invasiva. Entretanto, tais sistemas são muito sensíveis a variações de luminosidade e oclusões na face. Assim sendo, imagens faciais termais têm sido empregadas, pois a temperatura nas diversas partes do rosto humano permitem caracterizar uma determinada pessoa. Entretando, problemas de saúde que acarretam algum tipo de alteração da temperatura corpórea provocam alterações na imagem termal capturada. Estudos recentes têm proposto obter a assiatura de uma pessoa determinando as regiões isotérmicas de sua face, com o intuito de definir uma impresão facila termal. Apresente pesquisa objetiva a melhoria de tais técnicas, que vão desde a segmentação da face até a obtenção das regiões isotérmicas e classificação das imagens utilizando, para tal, abordagens de processamento de imagens e reconhecimento de padrões baseadas em grafos, denominada Transformada Imagem Floresta e Floresta de Caminhos Ótimos, respectivamente, as quais têm sido amplamente utilizadas com sucesso em todas as etapas necessárias para a implementação de um sistema nesse contexto, mas ainda não empregada para este fim. Os melhores resultados para a obtenção da impressão facial termal foram obtidos utilizando threshold na etapa de binarização das imagens e estabelecendo restrições de busca quanto ao melhor posicionamento dos marcadores utilizados pela Transformada Imagem Floresta... / Not available