Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de \"software\" para processamento, visualização e manipulação de imagens tomográficas obtidas por RM. Primeiramente, foi desenvolvido um sistema para uma estação de trabalho Interpro 32&#176C, da Intergraph. Este sistema foi desenvolvido de forma amigável, utilizando-se janelas e \"menus\", para efetuar a interação com o usuário. Foram analisadas e implementadas várias operações de processamento de imagens, tais como: filtros digitais, manipulação da imagem através do seu histograma e medidas estatísticas sobre regiões da imagem. A experiência e o conhecimento obtido com esta implementação, (oram utilizados para definir e desenvolver um novo ambiente gráfico, para uma arquitetura de \"hardware\" baseada no processador gráfico TMS34010 da Texas Instruments, previamente desenvolvida no Laboratório de Instrumentação Eletrônica (LIE). Este ambiente, que suporta menus e janelas, foi desenvolvido utilizando-se das instruções gráficas inerentes à família TMS340. Foram desenvolvidas rotinas de comunicação com o hospedeiro, as quais permitem, por exemplo, que as imagens armazenadas no hospedeiro sejam transmitidas para a arquitetura dedicada. As mesmas rotinas foram utilizadas para depurar e validar o sistema gráfico. / The present work describes the development of a software system to process, visualize and manipulate Magnetic Resonance Images. First an application software W8S developed for an Interpro 32&#176C Intergraph workstation. In this menu and window based 8Oftware, image operations such as filters, transformations and image manipulation based on histograms with statistical data was implemented and evaluated. The knowledge and experience obtained with this implementation was subsequently used to define and design a new graphic environment for a dedicated TMS340 based hardware architecture previously developed in our laboratory. This new toolkit provides window and menu support, and was developed through extensive use of the powerful TMS340 native graphics instructions. Debugging and tracing routines were developed based on an implemented host (PC) - graphics processor board communication system. The same communication software was also used in the examples to perform menu selected downloads of images and functions from the host.

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de \"software\" para processamento, visualização e manipulação de imagens tomográficas obtidas por RM. Primeiramente, foi desenvolvido um sistema para uma estação de trabalho Interpro 32&#176C, da Intergraph. Este sistema foi desenvolvido de forma amigável, utilizando-se janelas e \"menus\", para efetuar a interação com o usuário. Foram analisadas e implementadas várias operações de processamento de imagens, tais como: filtros digitais, manipulação da imagem através do seu histograma e medidas estatísticas sobre regiões da imagem. A experiência e o conhecimento obtido com esta implementação, (oram utilizados para definir e desenvolver um novo ambiente gráfico, para uma arquitetura de \"hardware\" baseada no processador gráfico TMS34010 da Texas Instruments, previamente desenvolvida no Laboratório de Instrumentação Eletrônica (LIE). Este ambiente, que suporta menus e janelas, foi desenvolvido utilizando-se das instruções gráficas inerentes à família TMS340. Foram desenvolvidas rotinas de comunicação com o hospedeiro, as quais permitem, por exemplo, que as imagens armazenadas no hospedeiro sejam transmitidas para a arquitetura dedicada. As mesmas rotinas foram utilizadas para depurar e validar o sistema gráfico. / The present work describes the development of a software system to process, visualize and manipulate Magnetic Resonance Images. First an application software W8S developed for an Interpro 32&#176C Intergraph workstation. In this menu and window based 8Oftware, image operations such as filters, transformations and image manipulation based on histograms with statistical data was implemented and evaluated. The knowledge and experience obtained with this implementation was subsequently used to define and design a new graphic environment for a dedicated TMS340 based hardware architecture previously developed in our laboratory. This new toolkit provides window and menu support, and was developed through extensive use of the powerful TMS340 native graphics instructions. Debugging and tracing routines were developed based on an implemented host (PC) - graphics processor board communication system. The same communication software was also used in the examples to perform menu selected downloads of images and functions from the host.

Submitted by Hugo Okada (hugookada@icomp.ufam.edu.br) on 2018-08-06T15:20:20Z No. of bitstreams: 2 Hugo Okada - DissertaçãoFinalImpressao.pdf: 1926574 bytes, checksum: 11d9ce8f1defd7e7e8fd9ed063800f49 (MD5) folha de aprovacao.png: 872558 bytes, checksum: d5a44966ebbbb99af674bfe103d7911d (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-08-07T19:40:55Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Hugo Okada - DissertaçãoFinalImpressao.pdf: 1926574 bytes, checksum: 11d9ce8f1defd7e7e8fd9ed063800f49 (MD5) folha de aprovacao.png: 872558 bytes, checksum: d5a44966ebbbb99af674bfe103d7911d (MD5) / Rejected by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br), reason: Foi informado que houve fomento para a pesquisa, mas o Campo "Agencia de fomento" não foi preenchido. Favor inserir a informação. on 2018-08-07T19:42:15Z (GMT) / Submitted by Hugo Okada (hugookada@icomp.ufam.edu.br) on 2018-08-07T19:50:34Z No. of bitstreams: 2 Hugo Okada - DissertaçãoFinalImpressao.pdf: 1926574 bytes, checksum: 11d9ce8f1defd7e7e8fd9ed063800f49 (MD5) folha de aprovacao.png: 872558 bytes, checksum: d5a44966ebbbb99af674bfe103d7911d (MD5) / Approved for entry into archive by Secretaria PPGI (secretariappgi@icomp.ufam.edu.br) on 2018-08-08T17:49:08Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Hugo Okada - DissertaçãoFinalImpressao.pdf: 1926574 bytes, checksum: 11d9ce8f1defd7e7e8fd9ed063800f49 (MD5) folha de aprovacao.png: 872558 bytes, checksum: d5a44966ebbbb99af674bfe103d7911d (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-08-08T18:03:14Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Hugo Okada - DissertaçãoFinalImpressao.pdf: 1926574 bytes, checksum: 11d9ce8f1defd7e7e8fd9ed063800f49 (MD5) folha de aprovacao.png: 872558 bytes, checksum: d5a44966ebbbb99af674bfe103d7911d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T18:03:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Hugo Okada - DissertaçãoFinalImpressao.pdf: 1926574 bytes, checksum: 11d9ce8f1defd7e7e8fd9ed063800f49 (MD5) folha de aprovacao.png: 872558 bytes, checksum: d5a44966ebbbb99af674bfe103d7911d (MD5) Previous issue date: 2018-04-03 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Computational techniques employed to solve real-world problems in the real world, such as the recognition of human emotions,has become more frequent. In this context, it is possible to use computational concepts and techniques to analyze and identify human emotions by applying features extracted from different data modalities such as face, gesture and writing. When data are obtained from video, according to the literature, any represented human emotion is composed of four temporal phases involving five steps (neutral, onset, apex, offset and neutral), these phases represent the entire "life" cycle of an emotion. Therefore, defining temporal phases is a very important step, since it supports video emotion recognition systems. This work presents an approach based on appearance and similarity techniques to automatically identify the temporal phases of emotions in videos taking into account face data. The experimental results provided in this work show that the proposed method is able to identify a pattern of emotions temporal phases recognition in videos based on face data features. The learned pattern is independent of the database used. / É cada vez mais frequente o uso de técnicas computacionais para resolver problemas existentes no mundo real, como por exemplo, o reconhecimento de emoções humanas. Nesse contexto, é possível a utilização de conceitos e técnicas computacionais para analisar e identificar a emoção humana através de características extraídas de diferentes modalidades de dados, tais como face, gesto e escrita. Quando os dados são obtidos a partir de vídeos, de acordo com a literatura, qualquer sentimento humano representado é composto por quatro fases temporais que ocorrem em cinco etapas (neutral, onset, apex, offset e neutral), essas fases representam todo o ciclo de ”vida”de uma emoção. Portanto, o exercício de definição das fases temporais é um passo muito importante, pois beneficia o trabalho dos sistemas de reconhecimento de emoções em vídeo. Este trabalho apresenta uma arquitetura baseada em técnicas de aparência e em similaridade voltadas para identificar de forma automática as fases temporais de emoções em vídeo considerando dados da face. Os testes contidos neste trabalho mostram que o método proposto identifica o padrão de reconhecimento das fases temporais de emoções em vídeos, a partir de dados de face, de forma independente da base de dados utilizada.