No / There is substantial interest in detection of human behaviour that may reveal people with deliberate malicious intent, who are engaging in deceit. Technology exists that is able to detect changes in facial patterns of movement and thermal signatures on the face. However, there is data deficiency in the research community for further study. Therefore this project aims to overcome the data deficiency in psychology study and algorithms development. A within-subjects design experiment was conducted, using immigration as a scenario for investigate participants in control and experimental conditions. A random sample of 32 volunteers were recruited, their age group is within 18 - 33. The study design required participants to answer questions on two topics, one as themselves and one as a predefined character. Data regarding visible and thermal images of facial movement and behaviour were collected. A rich FACS-coded database with high quality thermal images was established. Finally, recommendations for development and subsequent implementation of the facial analysis technique were made.

A aplicação de sistemas inteligentes na área agrícola têm gerado grandes avanços na automação de alguns processos da cadeia produtiva, o que acarreta na redução de custos logísticos. Com o intuito de apoiar o desenvolvimento desses sistemas produtivos é proposto um sistema de visão usando tecnologia de imagens térmicas e lógica difusa para a estimativa da quantidade de frutos em cultura citros. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica dos diferentes sistemas usados para o reconhecimento de frutos e das diferentes aplicações da termografia em sistemas agrícolas. O algoritmo de processamento de imagens utilizado no desenvolvimento do projeto; usa as métricas dos parâmetros fuzzy para a melhora do contraste e para a segmentação da imagem. Já para a contagem dos frutos foi usada a Transformada de Hough Circular (THC). Com o intuito de validar o algoritmo proposto foi criado um banco de fotos, adquiridas num talhão de laranjeira doce Citrus (L.) Osbeck. Os testes feitos com o algoritmo indicam que a variação de temperatura entre o galho da arvore e o fruto não é muito alta, o que dificulta o processo de segmentação da imagem através dessa diferença, incrementando a quantidade de falsos positivos no algoritmo de contagem dos frutos. O reconhecimento de frutos isolados com o algoritmo proposto apresentou uma precisão total de 90,5% e para frutos agrupados a precisão foi de 81,3%. / In agriculture, intelligent systems and applications have generated great advances in automating some of the processes in the production chain. In order to improve the efficiency of those systems is proposed a vision system to estimate the amount of fruits in sweet orange trees. This work presents a system that relies on thermal images and fuzzy logic. A bibliographical review has been done to analyze the state-of-the-art of the different systems used in fruit recognition, and also the different applications of thermography in agricultural systems. The algorithm developed for this project uses the metrics of the fuzzines parameter to the contrast improvement and segmentation of the image, for the counting algorithm the Hough transform was used. In order to validate the proposed algorithm was created a bank of images of sweet orange Citrus (L.) Osbeck acquired in the Maringá Farm. The tests with the algorithm Indicated that the variation of the tree branch temperature and the fruit is not very high. Which makes the process of image segmentation using this differentiates, This Increases the amount of false positives in the fruit counting algorithm. Recognition of fruits isolated with the proposed algorithm present an overall accuracy of 90.5% and grouped fruits, the accuracy was 81.3%. The experiments show the need for a more suitable hardware to have a better recognition of small temperature changes in the image.

The continuous transformation in urban areas has brought many problems related to the loss of environmental quality, such as the lack of trees in the streets. It is commonly understood that urban forestry influences directly on thermal comfort in urban areas, and people can actually feel the different environmental conditions between a street with and without trees in a city. That is why better management of the trees can benefit local environmental quality, and, consequently, the quality of life of its population. One of the first steps of this management is the choice of species, but few studies approach the real effect of this choice for future local environmental conditions. The present work aims at investigating the effect of using different species in urban forestry for thermal comfort in Piracicaba - Sao Paulo. In order to do so, instruments were used to measure the air temperature, relative humidity, wind speed, and globe temperature. These equipments were distributed along three different streets where a single species is planted. Sibipiruna, Ipê-de-El-Salvador and Tipuana were the chosen species of trees commonly used in the streets of Piracicaba. Thermal images of the measuring points and questionnaires aimed at the local people will be used to help interpreter different arrangements. All this data was applied for calculate the Universal Thermal Comfort Index (UTCI). The presence of trees influenced the climatic variables. The three areas showed significant differences between streets with and without trees, both in the dry and rainy period. The streets with trees presented lower temperature, higher humidity and lower wind speed (except in Area 3). In all cases, the trees species had positive effects on human thermal comfort index.The results can help to take choices based on the role that trees should play in a city, such as improve thermal comfort for the population. / As contínuas transformações nas áreas urbanas têm trazido muitos problemas relacionados à perda da qualidade ambiental, como por exemplo, a falta de árvores nas ruas. Podemos dizer que a arborização urbana influencia diretamente no conforto térmico das cidades, e as pessoas podem realmente sentir na pele a diferença nas condições ambientais entre uma rua arborizada e outra sem árvores. Por isso, um melhor manejo destas árvores pode beneficiar a qualidade do ambiente local, e consequentemente, a qualidade de vida da população. Um dos primeiros passos nesse manejo é a escolha de espécies, porém poucos estudos abordam o real efeito desta escolha para as condições ambientais futuras do local. O presente trabalho tem como objetivo investigar o efeito do uso de diferentes espécies na arborização urbana para o conforto térmico na cidade de Piracicaba-SP. Para isso, foi medida a temperatura do ar, umidade relativa, velocidade do vento, e temperatura de globo. Os equipamentos foram distribuídos ao longo de três ruas diferentes onde uma das espécies escolhida prevalecia. Sibipiruna, Ipê-de-El-Salvador e Tipuana foram as espécies escolhidas dentre as árvores mais utilizadas nas ruas de Piracicaba. Imagens termais dos pontos de medição e questionários voltados à população local foram utilizados para auxiliar na interpretação. Todos os dados coletados foram aplicados no cálculo do Índice de Conforto Térmico Universal (UTCI). A presença de árvores influenciou diretamente nas variáveis climáticas estudadas. As três áreas apresentaram diferença significativa entre os pontos arborizados e não arborizados, tanto no período seco quanto no chuvoso. As ruas arborizadas apresentaram menor temperatura, maior umidade relativa e menor velocidade do vento (exceto na área 3). Os resultados podem ajudar na tomada de decisões baseando-se no papel das árvores dentro do ambiente urbano, como a melhoria do conforto térmico para a população.

The object of the thesis is to analyze the potential of thermography in the early diagnosis of type 2 diabetic foot. The main advantages of thermography are that it is simple to use, non-invasive, contactless, non-irradiant, and fast. A robust acquisition protocol is proposed, as well as a dedicated image processing algorithm. The algorithm includes a pre-processing step, plus a segmentation and a rigid registration procedures. Various parameters are assessed: the mean and standard deviation of right and left feet plantar surfaces temperaure, as well as the percentage of pixels such that the absolute point to point temperature difference between right and left feet is greater than 2.2°C. A percentage greater than 1% indicates significative hyperthermia regions. A transversal clinical study is conducted on a population of 85 persons of type 2 diabetic foot. They are classified in one of these three groups: Low risk, Medium risk, and High risk. For the Low risk group, the mean temperature is close to 32°C. For the medium one, it goes down to 31°C, and increases for the High risk group to a value of 32°C. In the early stage of diabetic foot, i.e. from the Low risk group to Medium risk group, the plantar foot surface temperature is lowered by 1°C: if this result is confirmed by other clinical tests, this information can be useful for the early diagnosis of diabetic foot. Finally, 9 images out of the 85 show hyperthermia, mainly in the heel or toes regions. This hyperthermia indication may be of a substantial assistance in the early prevention of foot ulcer and can help in avoiding subsequent foot amputation.

L'objectif de cette thèse est d'analyser l’utilité de la thermographie dans le cadre du diagnostic précoce du pied diabétique. Un protocole d'acquisition robuste des images thermiques est proposé, ainsi qu'un algorithme spécifique de traitement de ces images. Cet algorithme comporte une étape de prétraitement, suivie d'une segmentation et d’un recalage rigide. Différents paramètres sont ensuite évalués : la moyenne et l'écart type de la température de la voute plantaire de chacun des pieds droit et gauche, de même que le pourcentage des pixels pour lesquels la différence de température entre les pieds droit et gauche est supérieure à 2,2°C. Cela permet de mettre en évidence les régions en hyperthermie. Une étude clinique est menée sur une population de 85 personnes diabétiques. Ces patients sont classés sur critères médicaux dans trois groupes : risque faible, moyen ou élevé. Pour le groupe à faible risque, la température des pieds est proche de 32°C. Pour le groupe à risque moyen, elle descend à 31°C et remonte à 32°C pour le groupe risque élevé. Au stade précoce du pied diabétique, c'est-à-dire entre le risque faible et le risque moyen, la température de la surface plantaire diminue de 1°C : si ce résultat est confirmé par d'autres essais cliniques, cette information peut être utile pour le diagnostic précoce du pied diabétique. Enfin, 9 images sur les 85 étudiées révèlent une hyperthermie significative : cette indication d'hyperthermie peut être d'une aide considérable dans la prévention précoce de l'ulcère du pied et pourrait éviter des complications graves chez ces patients. / The object of the thesis is to analyze the potential of thermography in the early diagnosis of type 2 diabetic foot. The main advantages of thermography are that it is simple to use, non-invasive, contactless, non-irradiant, and fast. A robust acquisition protocol is proposed, as well as a dedicated image processing algorithm. The algorithm includes a pre-processing step, plus a segmentation and a rigid registration procedures. Various parameters are assessed: the mean and standard deviation of right and left feet plantar surfaces temperaure, as well as the percentage of pixels such that the absolute point to point temperature difference between right and left feet is greater than 2.2°C. A percentage greater than 1% indicates significative hyperthermia regions. A transversal clinical study is conducted on a population of 85 persons of type 2 diabetic foot. They are classified in one of these three groups: Low risk, Medium risk, and High risk. For the Low risk group, the mean temperature is close to 32°C. For the medium one, it goes down to 31°C, and increases for the High risk group to a value of 32°C. In the early stage of diabetic foot, i.e. from the Low risk group to Medium risk group, the plantar foot surface temperature is lowered by 1°C: if this result is confirmed by other clinical tests, this information can be useful for the early diagnosis of diabetic foot. Finally, 9 images out of the 85 show hyperthermia, mainly in the heel or toes regions. This hyperthermia indication may be of a substantial assistance in the early prevention of foot ulcer and can help in avoiding subsequent foot amputation.

The continuous transformation in urban areas has brought many problems related to the loss of environmental quality, such as the lack of trees in the streets. It is commonly understood that urban forestry influences directly on thermal comfort in urban areas, and people can actually feel the different environmental conditions between a street with and without trees in a city. That is why better management of the trees can benefit local environmental quality, and, consequently, the quality of life of its population. One of the first steps of this management is the choice of species, but few studies approach the real effect of this choice for future local environmental conditions. The present work aims at investigating the effect of using different species in urban forestry for thermal comfort in Piracicaba - Sao Paulo. In order to do so, instruments were used to measure the air temperature, relative humidity, wind speed, and globe temperature. These equipments were distributed along three different streets where a single species is planted. Sibipiruna, Ipê-de-El-Salvador and Tipuana were the chosen species of trees commonly used in the streets of Piracicaba. Thermal images of the measuring points and questionnaires aimed at the local people will be used to help interpreter different arrangements. All this data was applied for calculate the Universal Thermal Comfort Index (UTCI). The presence of trees influenced the climatic variables. The three areas showed significant differences between streets with and without trees, both in the dry and rainy period. The streets with trees presented lower temperature, higher humidity and lower wind speed (except in Area 3). In all cases, the trees species had positive effects on human thermal comfort index.The results can help to take choices based on the role that trees should play in a city, such as improve thermal comfort for the population. / As contínuas transformações nas áreas urbanas têm trazido muitos problemas relacionados à perda da qualidade ambiental, como por exemplo, a falta de árvores nas ruas. Podemos dizer que a arborização urbana influencia diretamente no conforto térmico das cidades, e as pessoas podem realmente sentir na pele a diferença nas condições ambientais entre uma rua arborizada e outra sem árvores. Por isso, um melhor manejo destas árvores pode beneficiar a qualidade do ambiente local, e consequentemente, a qualidade de vida da população. Um dos primeiros passos nesse manejo é a escolha de espécies, porém poucos estudos abordam o real efeito desta escolha para as condições ambientais futuras do local. O presente trabalho tem como objetivo investigar o efeito do uso de diferentes espécies na arborização urbana para o conforto térmico na cidade de Piracicaba-SP. Para isso, foi medida a temperatura do ar, umidade relativa, velocidade do vento, e temperatura de globo. Os equipamentos foram distribuídos ao longo de três ruas diferentes onde uma das espécies escolhida prevalecia. Sibipiruna, Ipê-de-El-Salvador e Tipuana foram as espécies escolhidas dentre as árvores mais utilizadas nas ruas de Piracicaba. Imagens termais dos pontos de medição e questionários voltados à população local foram utilizados para auxiliar na interpretação. Todos os dados coletados foram aplicados no cálculo do Índice de Conforto Térmico Universal (UTCI). A presença de árvores influenciou diretamente nas variáveis climáticas estudadas. As três áreas apresentaram diferença significativa entre os pontos arborizados e não arborizados, tanto no período seco quanto no chuvoso. As ruas arborizadas apresentaram menor temperatura, maior umidade relativa e menor velocidade do vento (exceto na área 3). Os resultados podem ajudar na tomada de decisões baseando-se no papel das árvores dentro do ambiente urbano, como a melhoria do conforto térmico para a população.

A aplicação de sistemas inteligentes na área agrícola têm gerado grandes avanços na automação de alguns processos da cadeia produtiva, o que acarreta na redução de custos logísticos. Com o intuito de apoiar o desenvolvimento desses sistemas produtivos é proposto um sistema de visão usando tecnologia de imagens térmicas e lógica difusa para a estimativa da quantidade de frutos em cultura citros. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica dos diferentes sistemas usados para o reconhecimento de frutos e das diferentes aplicações da termografia em sistemas agrícolas. O algoritmo de processamento de imagens utilizado no desenvolvimento do projeto; usa as métricas dos parâmetros fuzzy para a melhora do contraste e para a segmentação da imagem. Já para a contagem dos frutos foi usada a Transformada de Hough Circular (THC). Com o intuito de validar o algoritmo proposto foi criado um banco de fotos, adquiridas num talhão de laranjeira doce Citrus (L.) Osbeck. Os testes feitos com o algoritmo indicam que a variação de temperatura entre o galho da arvore e o fruto não é muito alta, o que dificulta o processo de segmentação da imagem através dessa diferença, incrementando a quantidade de falsos positivos no algoritmo de contagem dos frutos. O reconhecimento de frutos isolados com o algoritmo proposto apresentou uma precisão total de 90,5% e para frutos agrupados a precisão foi de 81,3%. / In agriculture, intelligent systems and applications have generated great advances in automating some of the processes in the production chain. In order to improve the efficiency of those systems is proposed a vision system to estimate the amount of fruits in sweet orange trees. This work presents a system that relies on thermal images and fuzzy logic. A bibliographical review has been done to analyze the state-of-the-art of the different systems used in fruit recognition, and also the different applications of thermography in agricultural systems. The algorithm developed for this project uses the metrics of the fuzzines parameter to the contrast improvement and segmentation of the image, for the counting algorithm the Hough transform was used. In order to validate the proposed algorithm was created a bank of images of sweet orange Citrus (L.) Osbeck acquired in the Maringá Farm. The tests with the algorithm Indicated that the variation of the tree branch temperature and the fruit is not very high. Which makes the process of image segmentation using this differentiates, This Increases the amount of false positives in the fruit counting algorithm. Recognition of fruits isolated with the proposed algorithm present an overall accuracy of 90.5% and grouped fruits, the accuracy was 81.3%. The experiments show the need for a more suitable hardware to have a better recognition of small temperature changes in the image.

The COVID-19 pandemic brought increased need for measuring human temperature. This thesis deals with solution of using low-cost thermal camera module FLIR Lepton 3.5 for measuring human forehead temperature and examines the real usability of this in terms of an accuracy. In the beginning, I describe various methods of measuring temperature and factors, which can influence the measurement. Subsequently, I examine various factors influencing human body and surface temperature. As of result of thesis is full design and implementation of thermal image system for temperature measurement, which I tested in different environmental conditions and compared its the precision against medical contactless infrared thermometer.

Reabilitação robótica tem um papel importante em exercícios terapêuticos ao combinar robôs com jogos sérios de computador em uma atraente plataforma terapêutica. Entretanto, a tarefa de medir o grau de adesão do paciente ao tratamento não é trivial. A dificuldade de aplicar técnicas baseadas em questionários e entrevistas, particularmente em pacientes que tiveram a fala comprometida por acidente vascular encefálico (AVE), nos inspirou a investigar técnicas não verbais e não invasivas para classificar emoções. Com este propósito, uma rede neural supervisionada foi projetada para interpretar imagens térmicas infravermelhas faciais de indivíduos realizando terapia robótica de reabilitação integrada com os jogos. Uma base de dados contendo imagens de 8 voluntários foi criada e contém reações emocionais espontâneas e provocadas. No total, foram analizadas 2445 imagens térmicas faciais, em média 100 imagens por pessoa por 3 categorias de emoções (neutra, motivado e sobrecarregado). Baseado em análise de matriz de confusão, os resultados experimentais se correlacionaram muito bem com as estimativas manuais, produzindo um desempenho global de 92,6%. / Rehabilitation robotic plays an important role in therapeutic exercises by combining robots with computer serious games into an attractive therapeutic platform. However, measuring the degree of engagement of the user is not a trivial task. The difficulty of applying question-based techniques, particularly for patients who have the speech capacity compromised due to cerebrovascular accidents, has inspired us to investigate noninvasive and nonverbal techniques aiming to classifying emotions. For this purpose, a supervised artificial neural network interprets facial infrared thermal images of individuals performing rehabilitation robotic therapy integrated with games. A database containing images of 8 users was generated by combining evoked and spontaneous emotional reactions. In total, 2445 facial thermal images with an average of 100 images per person for three categories of emotions (neutral, motivated, and overstressed) were analyzed. Based on confusion matrix analysis, the experimental results correlated very well with manual estimates, producing an overall performance of 92.6%.

Reabilitação robótica tem um papel importante em exercícios terapêuticos ao combinar robôs com jogos sérios de computador em uma atraente plataforma terapêutica. Entretanto, a tarefa de medir o grau de adesão do paciente ao tratamento não é trivial. A dificuldade de aplicar técnicas baseadas em questionários e entrevistas, particularmente em pacientes que tiveram a fala comprometida por acidente vascular encefálico (AVE), nos inspirou a investigar técnicas não verbais e não invasivas para classificar emoções. Com este propósito, uma rede neural supervisionada foi projetada para interpretar imagens térmicas infravermelhas faciais de indivíduos realizando terapia robótica de reabilitação integrada com os jogos. Uma base de dados contendo imagens de 8 voluntários foi criada e contém reações emocionais espontâneas e provocadas. No total, foram analizadas 2445 imagens térmicas faciais, em média 100 imagens por pessoa por 3 categorias de emoções (neutra, motivado e sobrecarregado). Baseado em análise de matriz de confusão, os resultados experimentais se correlacionaram muito bem com as estimativas manuais, produzindo um desempenho global de 92,6%. / Rehabilitation robotic plays an important role in therapeutic exercises by combining robots with computer serious games into an attractive therapeutic platform. However, measuring the degree of engagement of the user is not a trivial task. The difficulty of applying question-based techniques, particularly for patients who have the speech capacity compromised due to cerebrovascular accidents, has inspired us to investigate noninvasive and nonverbal techniques aiming to classifying emotions. For this purpose, a supervised artificial neural network interprets facial infrared thermal images of individuals performing rehabilitation robotic therapy integrated with games. A database containing images of 8 users was generated by combining evoked and spontaneous emotional reactions. In total, 2445 facial thermal images with an average of 100 images per person for three categories of emotions (neutral, motivated, and overstressed) were analyzed. Based on confusion matrix analysis, the experimental results correlated very well with manual estimates, producing an overall performance of 92.6%.