Submitted by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2017-05-04T14:04:39Z No. of bitstreams: 1 DISS_2015_Guilherme Falcão da Silva Campos.pdf: 3678965 bytes, checksum: 16184b756c14ab6fc7eb19e95ff445d4 (MD5) / Approved for entry into archive by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2017-05-04T15:41:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISS_2015_Guilherme Falcão da Silva Campos.pdf: 3678965 bytes, checksum: 16184b756c14ab6fc7eb19e95ff445d4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-04T15:41:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2015_Guilherme Falcão da Silva Campos.pdf: 3678965 bytes, checksum: 16184b756c14ab6fc7eb19e95ff445d4 (MD5) Previous issue date: 2015-11-23 / Pesquisas ambientais dependem de dados de sensores para a criação das séries temporais referentes às variáveis analisadas. A quantidade de dados tende a aumentar, cada vez mais, à medida que novos sensores são criados e instalados. Com o passar do tempo os conjuntos de dados se tornam massivos, requerendo novas formas de armazenamento e processamento. Este trabalho busca meios de se contornar esses problemas utilizando uma solução tecnológica capaz de armazenar e processar grandes quantidades de dados. A solução tecnológica utilizada é o Apache Hadoop, uma ferramenta voltada a problemas de Big Data. Com a finalidade de avaliar a ferramenta foram utilizados diferentes conjuntos de dados e adaptados diferentes algoritmos usados na análise de séries temporais. Foram implementados analises de séries caóticas e não caóticas. As implementações foram a transformada de wavelet, uma busca por similaridade usando a função de distância Euclidiana, cálculo da dimensão box-counting e o cálculo da dimensão de correlação. Essas implementações foram adaptadas para utilizar o paradigma de processamento distribuído MapReduce. / Environmental research depend on sensor generated data to create time series regarding the variables that are being analyzed. The amount of data tends to increase as more and more sensors are created and installed. After some time the datasets become huge and requires new ways to process and store the data. This work seeks to find ways to avoid these issues using a technological solution able to store and process large amounts of data. The solution used is Apache Hadoop, a tool which purpose is to solve Big Data problems. In order to evaluate the tool were used different datasets and time series analysis algorithms. The analysis of chaotic and non-chaotic time series were implemented. These implementations were: the wavelet transform, similarity search using Euclidean distance function, the calculus of the box-counting dimension and the calculus of the correlation dimension. Those implementations were adapted for the MapReduce parallel processing paradigm.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-08-08Bitstream added on 2014-06-13T20:51:11Z : No. of bitstreams: 1 pilastri_al_me_sjrp.pdf: 506207 bytes, checksum: ce2e546b12ea3a6fa5de08a9258bcef8 (MD5) / Na área de processamento de sinais e, particularmente, em processamento de imagens, pesquisas recentes priorizam o desenvolvimento de novas técnicas e métodos que possam ser empregados em um amplo domínio de aplicações. As pirâmides de imagens constituem uma técnica bastante importante na criação de decomposições multirresolução em visão computacional e processamento de imagens. As transformadas de Wavelets podem ser vistas como mecanismos para decompor sinais nas suas partes constituintes, permitindo analisar os dados em diferentes domínios de frequência com a resolução de cada componente relacionada à sua escala. Além disso, na análise de wavelets, pode-se usar funções que estão contidas em regiões finitas, tornando-as convenientes na aproximação de dados com descontinuidades. Neste contexto, o presente trabalho apresentou uma técnica piramidal baseada nas transformações dos Polinômios Potências de Sigmóide (PPS) e suas famílias PPS-Wavelet, para tratamento em imagens digitais. Foram reaizados experimentos utilizando as novas técnicas piramidais e métricas para a avaliação de qualidade imagem, apresentando resultados promissores em relação à acurácia / In the signal processing and image processing fields, recent research give priority to develop new techniques and methods that can be used in a wide field of applications. The pyramids of images are important techniques used in multiresolution decompositions, applied to computer vision and image processing. The wavelet transforms can be viewed as tools to decompose signals into component parts, allowing to analyze the data in different frequency domains with resolution of each component related to your own scale. Furthermore, in the wavelet analysis, can be used functions which are contained in limited areas, making them suitable approximation of the data discontinuities. In this research presents a technique based on pyramid transforms the PPS and PPS-Wavelet families applied to digital images. The experiments using new techniques and pyramidal metrics for evaluation of image quality presents promising results about accuracy

Orientador: João Fernando Marar / Banca: José Remo Ferreira Brega / Banca: Edson Costa de Barros Carvalho Filho / Banca: Antonio Carlos Sementille / Resumo: Na área de processamento de sinais e, particularmente, em processamento de imagens, pesquisas recentes priorizam o desenvolvimento de novas técnicas e métodos que possam ser empregados em um amplo domínio de aplicações. As pirâmides de imagens constituem uma técnica bastante importante na criação de decomposições multirresolução em visão computacional e processamento de imagens. As transformadas de Wavelets podem ser vistas como mecanismos para decompor sinais nas suas partes constituintes, permitindo analisar os dados em diferentes domínios de frequência com a resolução de cada componente relacionada à sua escala. Além disso, na análise de wavelets, pode-se usar funções que estão contidas em regiões finitas, tornando-as convenientes na aproximação de dados com descontinuidades. Neste contexto, o presente trabalho apresentou uma técnica piramidal baseada nas transformações dos Polinômios Potências de Sigmóide (PPS) e suas famílias PPS-Wavelet, para tratamento em imagens digitais. Foram reaizados experimentos utilizando as novas técnicas piramidais e métricas para a avaliação de qualidade imagem, apresentando resultados promissores em relação à acurácia / Abstract: In the signal processing and image processing fields, recent research give priority to develop new techniques and methods that can be used in a wide field of applications. The pyramids of images are important techniques used in multiresolution decompositions, applied to computer vision and image processing. The wavelet transforms can be viewed as tools to decompose signals into component parts, allowing to analyze the data in different frequency domains with resolution of each component related to your own scale. Furthermore, in the wavelet analysis, can be used functions which are contained in limited areas, making them suitable approximation of the data discontinuities. In this research presents a technique based on pyramid transforms the PPS and PPS-Wavelet families applied to digital images. The experiments using new techniques and pyramidal metrics for evaluation of image quality presents promising results about accuracy / Mestre

CAPES / Vídeos digitais se tornaram uma forma de comunicação altamente utilizada na rede, entretanto estes dados são facilmente copiados e distribuídos. Isto se deve ao crescente número de ferramentas que surgiram com este objetivo, causando quebra dos direitos autorais e distribuição ilegal de conteúdo. A solução mais estudada para este problema são as marcas d'água digitais, que provêm segurança em forma de autenticação e verificação de violação. Neste trabalho, foi desenvolvido um novo método de inserção e extração de marcas d'água em um vídeo, usando o processo chamado abordagem lateral. Este possibilita a marcação em blocos de frames. As diversas marcas inseridas são usadas como redundância para aumentar a robustez contra ataques. Os testes realizados seguiram o padrão dos benchmarks Vidmark e Stirmark, os quais demonstram a eficiência do método em manter a marca d'água mesmo após ataques. / Digital videos have become the most used way to communicate, however these data are easily copied and distributed. That happen due the growing number of tools that are create with this goal, causing breach of copyright and illegal distribution of content. The most studied solution that can solve this problem are the digital watermarks that provide security like authentication and tamper detection. In this work, we developed a new method of embedding and extracting watermarks in a video using a process called side view. This process allows watermark a block of frames. The several watermarks embedded can be used like redundance to grow the robustness of the method against attacks. The tests followed the standard benchmarks Vidmark and Stirmark that show the performance of the method in keep the watermark even after attacks.

Orientador: João Antonio Pereira / Banca: Marcio Antonio Bazani / Banca: Vicente Lopes Júnior / Resumo: A necessidade de controle no tratamento de sistemas dinâmicos, com complexidade crescente e diante de fatores de incerteza, tem levado à reavaliação dos métodos convencionais e à proposição de métodos conceitualmente mais elaborados de controle. Estas novas propostas incluem, por exemplo, níveis hierárquicos de decisão, planejamento e aprendizagem, que são necessários quando um alto grau de autonomia do sistema é desejável. Assim as metodologias baseadas em redes neurais, que utilizam modelos matemáticos e técnicas numéricas inspiradas no cérebro humano e/ou sistema nervoso, representam um passo natural na evolução da teoria de controle, principalmente junto àqueles que envolvem não-linearidades. Este trabalho apresenta um estudo da técnica denominada wavenet, que combina redes neurais e transformada wavelet, como um direcionamento alternativo para a solução de problemas de identificação e controle de plantas não lineares. A transformada wavelet utiliza janelas com escala variável que possibilitam analisar faixas de altas e baixas freqüências em um mesmo sinal, e é exatamente essa capacidade de manipulação da janela de observação que a torna uma boa alternativa como função de ativação, realizando um mapeamento local do sinal. Isso proporciona uma identificação mais eficiente, principalmente em sinais não lineares e variantes no tempo. Vários testes simulados envolvendo não linearidade foram analisados visando estudar o comportamento do algoritmo wavenet e definir quais os tipos de funções de ativação, Morlet, Rasp ou Polywog, poderiam fornecer melhores resultados. Utilizou-se o método de otimização de Levenberg-Marquadt, o qual apresentou um desempenho melhor quando comparado com o método do gradiente descendente utilizado por outros autores, no processo de minimização do erro entre a saída da rede e a... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo). / Abstract: The necessity of dynamic systems treatment control, with upper complexity and uncertain factors, has lead to reevaluation of conventional methods and the proposition of conceptly methods more elaborate of control. These new proposals include, for instance, hierarchic levels of decision, planning and learning, which are needed when a high degree of system autonomy is desirable. Thus the methodologies based in neural nets, which use mathematical models and numerical techniques inspired in human brain and/or nervous system, represent a natural step in evolution of control theory, mainly join to those which involve no-linearity. This work shows a technique study called wavenet, it combine neural nets and wavelet transformed, as an alternative leading for the solution of identification problems and non linear plants control. The transformed wavelet uses windows with variable scale and it makes possible analyze strips high and low frequencies in a same signal, and it is exactly this capacity of manipulation of observation window and it becomes a good alternative as activation function, achieving a local map of the signal. A identification more efficient is provided, mainly in non-linear signals and time variants. Several simulate tests involving non linear was analyzed, seeking to study the behavior of the algorithm wavenet and to define which the types of activation functions, Morlet, Rasp or Polywog, could give better results. The optimization method of Levenberg-Marquadt was used, and that one show a better performance when compared with the descendent gradient method used by other authors, in minimization of error process between the net and plant exit. The tests looked for to define improvements in algorithm wavenet, in relation to identification process, because it is primordial stage in the project of neurocontrolers. The... (Complete abstract, click electronic address below). / Mestre

O presente trabalho de doutorado tem por objetivo a criação de uma nova família de filtros digitais específica para o processo de classificação de dados, particularmente aplicada ao pré-diagnóstico de patologias na laringe. Antes de explicar a criação dessa nova família de filtros, foi apresentada uma breve revisão bibliográfica sobre o funcionamento do aparelho fonador humano, sobre o processo de diagnóstico de patologias e sobre a transformada discreta Wavelet, que serviu de base para a construção dos filtros propostos. Em seguida, é descrita a tecnologia proposta para a criação da nova família de filtros, que é baseada na construção da Transformada Wavelet de Daubechies, além disso, apresenta-se uma breve comparação com outras técnicas já descritas na literatura para a mesma finalidade. Posteriormente, são apresentados os resultados obtidos com base na técnica proposta, verificando-se uma taxa de acerto na classificação de vozes normais de 100% e uma taxa de acerto de 95,52% para vozes patológicas. / The main purpose of this thesis is the development of a new family of digital filters used for data classification, particularly applied to the pre-diagnosis of pathologies in the larynx. A brief bibliographical review, that concentrates on the functioning of the human vocal tract, on the process of disease diagnosis, and on the discrete wavelet transform, which formed the basis for the construction of the proposed filters, is presented. The technology used to develop these new families of filters, that is based on the Daubechies Wavelet Transform, is also described, moreover, a comparison with other techniques described in the specialized literature for the same purpose is also presented. The investigation shows the results obtained with the proposed technique, in which the accuracy of 100% in normal voice classifications and of 95,52% in pathological voice classifications, was obtained.

A biometria é o processo de reconhecimento dos seres vivos baseado em suas características fisiológicas ou comportamentais. Existem atualmente diversos métodos biométricos e a assinatura em papel é uma das técnicas de mensuração comportamental mais antigas. Por meio do processamento de sinais de áudio, é possível realizar o reconhecimento de padrões dos ruídos emitidos pela caneta ao assinar. Com o objetivo de aumentar o grau de sucesso ao validar a assinatura realizada por uma pessoa, este trabalho propõe uma técnica baseada em um algoritmo que combina Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs), treinadas com o uso de um procedimento de aprendizado semi-supervisionado, alimentadas por um conjunto de parâmetros obtidos com o uso da Transformada Wavelet Discreta do sinal de áudio do ruído emitido pela caneta ao assinar sobre uma superfície rígida. Os testes realizados com uma base de dados de assinaturas reais, testando diversos filtros wavelet, demonstram a eficácia da técnica proposta. / Biometrics is the process of recognition of human beings based on their physiological or behavioral characteristics. There are, currently, several methods and biometric signatures on papers is one of the oldest techniques for measuring behavioral characteristics. By digital processing the audio signals, it is possible to recognize noise emitted by pens when signing. To increase the degree of success, this work propõe a technique based on an algorithm that combines two Support Vector Machines (SVMs), trained using a semi-supervised learning procedure, fed by a set of parameters obtained using the Discrete Wavelet Transform of the audio signals produced by the noise emitted by the pen when signing on a hard surface. Tests conducted with a database of signatures, trying many wavelet filters, demonstrate the real effectiveness of the proposed approach.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / In this dissertation, the face recognition problem is investigated from the standpoint of multilinear algebra, more specifically the tensor decomposition, and by making use of Gabor wavelets. The feature extraction occurs in two stages: first the Gabor wavelets are applied holistically in feature selection; Secondly facial images are modeled as a higher-order tensor according to the multimodal factors present. Then, the HOSVD is applied to separate the multimodal factors of the images. The proposed facial recognition approach exhibits higher average success rate and stability when there is variation in the various multimodal factors such as facial position, lighting condition and facial expression. We also propose a systematic way to perform cross-validation on tensor models to estimate the error rate in face recognition systems that explore the nature of the multimodal ensemble. Through the random partitioning of data organized as a tensor, the mode-n cross-validation provides folds as subtensors extracted of the desired mode, featuring a stratified method and susceptible to repetition of cross-validation with different partitioning. / Nesta dissertaÃÃo o problema de reconhecimento facial à investigado do ponto de vista da Ãlgebra multilinear, mais especificamente por meio de decomposiÃÃes tensoriais fazendo uso das wavelets de Gabor. A extraÃÃo de caracterÃsticas ocorre em dois estÃgios: primeiramente as wavelets de Gabor sÃo aplicadas de maneira holÃstica na seleÃÃo de caracterÃsticas; em segundo as imagens faciais sÃo modeladas como um tensor de ordem superior de acordo com o fatores multimodais presentes. Com isso aplicamos a decomposiÃÃo tensorial Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD) para separar os fatores que influenciam na formaÃÃo das imagens. O mÃtodo de reconhecimento facial proposto possui uma alta taxa de acerto e estabilidade quando hà variaÃÃo nos diversos fatores multimodais, tais como, posiÃÃo facial, condiÃÃo de iluminaÃÃo e expressÃo facial. Propomos ainda uma maneira sistemÃtica para realizaÃÃo da validaÃÃo cruzada em modelos tensoriais para estimaÃÃo da taxa de erro em sistemas de reconhecimento facial que exploram a natureza multilinear do conjunto de imagens. AtravÃs do particionamento aleatÃrio dos dados organizado como um tensor, a validaÃÃo cruzada modo-n proporciona a criaÃÃo de folds extraindo subtensores no modo desejado, caracterizando um mÃtodo estratificado e susceptÃvel a repetiÃÃes da validaÃÃo cruzada com diferentes particionamentos.

Sistemas PACS (Picture Archieving and Communication Systems) têm sido desenvolvidos para armazenar de maneira integrada tanto os dados textuais e temporais dos pacientes quanto as imagens dos exames médicos a que eles se submetem para ampliar o uso das imagens no auxílio ao diagnóstico. Outra ferramenta valiosa para o auxílio ao diagnóstico médico são os sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis), para os quais pesquisas recentes mostram que o seu uso melhora significativamente a performance dos radiologistas em detectar corretamente anomalias. Dentro deste contexto, muitos trabalhos têm buscado métodos que possam reduzir o problema do \"gap semântico\", que refere-se ao que é perdido pela descrição sucinta da imagem e o que o usuário espera recuperar/reconhecer utilizando tal descrição. A grande maioria dos sistemas CBIR (do inglês Content-based image retrieval ) utiliza características primárias (baixo nível) para descrever elementos relevantes da imagem e proporcionar recuperação baseada em conteúdo. É necessário \"fundir\" múltiplos vetores com uma caracterí?stica em um vetor composto de características que possui baixa dimensionalidade e que ainda preserve, dentro do possível, as informações necessárias para a recuperação de imagens. O objetivo deste trabalho é propor novos extratores de características, baseados nos subespaços de imagens médicas gerados por transformadas wavelets. Estas características são armazenadas em vetores de características, os quais representam numericamente as imagens e permitindo assim sua busca por semelhança utilizando o conteúdo das próprias imagens. Esses vetores serão usados em um sistema de mineração de imagens em desenvolvimento no GBdI-ICMC-USP, o StARMiner, permitindo encontrar padrões pertencentes às imagens que as levem a ser classificadas em categorias / Picture Archiving and Communication Systems (PACS) aim at storing all the patients data, including their images, time series and textual description, allowing fast and effective transfer of information among devices and workstations. Therefore, PACS can be a powerful tool on improving the decision making during a diagnosing process. The CAD (Computer-Aided Diagnosis) systems have been recently employed to improve the diagnosis confidence, and recent research shows that they can effectively raise the radiologists performance on detecting anomalies on images. Content-based image retrieval (CBIR) techniques are essential to support CAD systems, and can significantly improve the PACS applicability. CBIR works on raw level features extracted from the images to describe the most meaningful characteristics of the images following a specific criterium. Usually, it is necessary to put together several features to compose a feature vector to describe an image more precisely. Therefore, the dimensionality of the feature vector is frequently large and many features can be correlated to each other. The objective of this Master Dissertation is to build new image features, based on wavelet-generated subspaces. The features form the feature vector, which succinctly represent the images and are used to process similarity queries. The feature vectors are analyzed by the StARMiner system, under development in the GbdI-ICMC-USP, in order to find the most meaningful features to represent the images as well as to find patterns in the images that allow them to be classified into categories. The project developed was evaluated with three different image sets and the results are promising

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luiz Carlos Bernardo.pdf: 7288586 bytes, checksum: b7562f834db8a5ce808707075e7ce04b (MD5) Previous issue date: 2013-06-14 / A chaotic signal based communication system represents a new wideband transmission model. Nonetheless, chaotic based systems have not yet shown a distinguished performance in terms of bit error rate when transmitted in narrow band channels or in the presence of impairments in comparison to the traditional communications systems. The focus of this work relies on an experiment that overcomes this issue, through the conjugation of the characteristics of traditional communications based in orthogonal carriers and those originated from chaotic signals. More clearly, the chaotic modulation is employed in sub-carriers of traditional OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). This novel modulation scheme is implemented through the generation of chaotic sequences in a one dimensional map controlled by a parameter p which defines the central region of the map as a guard interval, the slope of the delimiting lines and the chaotic behavior of the generated sequence. This parameter also determines directly the amplitude of each symbol, making it more irregular and less predictable, avoiding the detection by eavesdroppers and increasing the security level of the link to be transmitted. Besides the change in the traditional OFDM modulator from 4QAM to chaotic one, the Fast Fourier Transform (IFFT /FFT) will be replaced by Wavelets Transform IDWT/DWT), in order to overcome some conventional OFDM s disadvantages Additionally a quadrature chaotic OFDM system was conceived, where the chaotic modulation was performed in a constellation I and Q that was submitted to the same channel conditions as the previous one. Both systems were simulated in a MATLAB® environment using the built in functions at the Communications System Toolbox and its behavior analyzed using the BER-Bit error rate versus SNR-Signal noise ratio. The obtained results were reported and scrutinized. / Sistemas de comunicações baseados em sinais caóticos representam um novo campo de estudo de transmissão em banda larga. Entretanto, sistemas baseados em sinais caóticos não apresentaram ainda um desempenho distinto em termos de taxa de erro, quando transmitidos em canais sem fios ou na presença de interferências em comparação aos sistemas tradicionais. O foco deste trabalho está na proposta de um novo esquema obtido através da conjugação das características da comunicação tradicional baseada em subportadoras ortogonais e aquelas originadas por sinais caóticos. Mais precisamente, a modulação caótica é empregada nas subportadoras de um sistema OFDM (Multiplexação por Divisão de Frequência Ortogonal) tradicional. Este novo modelo de modulação é implementado através de geração de sequências caóticas em um mapa unidimensional controlado por um parâmetro p que define uma região central do mapa como um intervalo de guarda e, por conseguinte, o comportamento caótico da sequência gerada. Este parâmetro também determina diretamente a amplitude de cada símbolo, fazendo-o mais irregular e menos previsível, evitando a detecção por pessoal não autorizado, possibilitando o aumento do nível de segurança da transmissão. Além da mudança no modulador do OFDM convencional de 4QAM para caótico, ter-se-á a substituição da Transformada Rápida de Fourier (IFFT/FFT), largamente utilizada em sistemas OFDM pela Transformada Wavelet (IDWT/DWT), de maneira a aprimorar os pontos fracos do sistema OFDM convencional. Como contribuição adicional, tem se a concepção do sinal com modulação simbólica em quadratura, ou seja, uma parte do sinal foi gerada no eixo I e a outra parte no eixo Q, criando uma modulação caótica em quadratura que é submetida aos mesmos canais da modulação caótica anterior. Os sistemas propostos foram simulados em ambiente MATLAB® utilizando-se de funções pré-existentes no modulo de ferramentas de comunicações (Communications System Toolbox) e o seu comportamento analisado em termos de gráficos que representam a relação da taxa de erro do bit (BER) versus relação sinal ruído (SNR). Os resultados obtidos foram reportados e debatidos.