Orientador: Ana Maria Goulart de Azevedo Tozzi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia / Made available in DSpace on 2018-07-24T08:48:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moreira_JoaoLuizdeArruda_M.pdf: 21916740 bytes, checksum: b41ebf50efcff219a13420d5ba24f317 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: A subtribo Phaseolinae foi descrita por Bentham em 1837 e está subordinada à tribo Phaseoleae DC..Possui 23 gêneros e cerca de 350 espécies, que ocorrem na região pantropical e pansubtropical, e um grande número de seus representantes possui potencial econômico. O presente estudo teve como objetivos o levantamento e a identificação dos taxa de Phaseolinae ocorrentes no Sudeste e Centro-Oeste do Brasil, a confecção de chaves analíticas para a identificação dos mesmos e a atualização das descrições e ilustraçõesde cadaum deles.Combase no examedo acervodo materialpertencentea 39 herbários nacionais e estrangeiros, bem como de material proveniente de coletas próprias realizadas nos estados de São Paulo, Minas Gerais, Goiás, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul, foram identificados 7 gêneros (sendo 5 nativos) e 38 espécies (das quais 25 são nativas), incluindo uma nova espécie e uma nova combinação para Vigna. O gênero com maior número de espécies é Vigna, com 13 espécies nativas e 5 introduzidas, seguido de Macroptilium, com 8 nativas e 1 introduzida, Phaseolus, com 5 espécies introduzidas e 1 nativa, Dolichopsis, com 2 espécies nativas, Mysanthus, com 1 espécie nativa, Lablab, com 1 espécie introduzida e Macrotyloma, também com 1 espécie introduzida. Algumas das espécies introduzidas, como M atropurpureum, já atingiram a condição de subespontâneas. Foram constatadas dez novas ocorrências para as regiões Centro-Oeste e Sudeste do Brasil. Foi verificado que o Espírito Santo é o estado com menor representatividade da subtribo, enquanto que São Paulo, Minas Gerais e Goiás são os que apresentam a maior riqueza. As espécies ocupam os mais variados tipos de ambientes, como campo, campo rupestre, cerrado, brejo, borda de mata, beira de cursos d'água, restinga e áreas alagadas / Mestrado / Biologia Vegetal / Mestre em Ciências Biológicas

Um importante problema na área de reconhecimento de padrões é o reconhecimento de textos manuscritos. O problema de reconhecimento de expressões matemáticas manuscritas é um caso particular, que vem sendo tratado por décadas. Esse problema é considerado desafiador devido à grande quantidade de possíveis tipos de símbolos, às variações intrínsecas da escrita, e ao complexo arranjo bidimensional dos símbolos na expressão. Neste trabalho adotamos o problema de reconhecimento de símbolos matemáticos manuscritos para realizar um estudo empírico sobre o comportamento de classificadores multi-classes. Examinamos métodos básicos de aprendizado para classificação multi-classe, especialmente as abordagens um-contra-todos e todos-contra-todos de decomposição de um problema multi-classe em problemas de classificação binária. Para decompor o problema em subproblemas menores, propomos também uma abordagem que utiliza uma árvore de decisão para dividir hierarquicamente o conjunto de dados, de modo que cada subconjunto resultante corresponda a um problema mais simples de classificação. Esses métodos são examinados usando-se como classificador base os modelos de classificação vizinhos-mais-próximos e máquinas de suporte vetorial (usando a abordagem um-contra-todos para combinar os classificadores binários). Para classificação, os símbolos são representados por um conjunto de características conhecido na literatura por HBF49 e que foi proposto recentemente especificamente para problemas de reconhecimento de símbolos on-line. Experimentos foram realizados para avaliar a acurácia dos classificadores, o desempenho dos classificadores para número crescente de classes, tempos de treinamento e teste, e uso de diferentes sub-conjuntos de características. Este trabalho inclui uma descrição dos fundamentos utilizados, detalhes do pré-processamento e extração de características para representação dos símbolos, e uma exposição e discussão sobre o estudo empírico realizado. Os dados adicionais que foram coletados para os experimentos serão publicamente disponibilizados. / An important problem in the eld of Pattern Recognition is handwriting recognition. The problem of handwritten mathematical expression recognition is a particular case that is being studied since decades. This is considered a challenging problem due to the large number of possible mathematical symbols, the intrinsic variation of handwriting, and the complex 2D arrangement of symbols within expressions. In this work we adopt the problem of recognition of online mathematical symbols in order to perform an empirical study on the behavior of multi-class classiers. We examine basic methods for multi-class classification, specially the one-versus-all and all-versus-all approaches for decomposing multi-class problems into a set of binary classification problems. To decompose the problem into smaller ones, we also propose an approach that uses a decision tree to hierarchically divide the whole dataset into subsets, in such a way that each subset corresponds to a simpler classification problem. These methods are examined using the k-nearest-neighbor and, accompanied by the oneversus-all approach, the support vector machine models as base classiers. For classification, symbols are represented through a set of features known in the literature as HBF49 and which has been proposed recently specially for the problem of recognition of online symbols. Experiments were performed in order to evaluate classier accuracy, the performance of the classiers as the number of classes are increased, training and testing time, and the use of dierent subsets of the whole set of features. This work includes a description of the needed background, details of the pre-processing and feature extraction techniques for symbol representation, and an exposition and discussion of the empirical studies performed. The data additionally collected for the experiments will be made publicly available.

Orientador: Prof. Dr. Alexandre Noma / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2016. / A classificação supervisionada consiste em utilizar uma base de dados rotulada para avaliar o desempenho de um determinado classifcador. Mensurando tal desempenho, podemos inferir se, para o problema abordado, tal classifcador poderá ser empregado ou não. Métodos classicos de classificação utilizam um unico classifcador para a analise de um problema. Uma forma de melhorar o desempenho da classificação é empregar técnicas que misturam classifcadores, sejam com base em seus resultados ou nas caracteristicas intrinsecas que cada classicador possui. Neste trabalho, foram empregados os métodos Votação e Adaboost para combinar classifcadores e utilizando base de dados rotuladas provenientes de imagens satelitais extraídas da regi~ao da Amazonia Legal para classificar a cobertura do solo. Resultados obtidos mostraram que o algoritmo SVM por si so consegue resultados de classificação em torno dos 90% em casos gerais. Para casos especifios, a empregabilidade do Adaboost resultou em um acrescimo de, aproximadamente, 10% na taxa de acurácia para um tipo de classe em comparação o com o melhor resultado dos métodos tradicionais. / Supervised classification is based on using a labeled database to evaluate a given classifer's performance. Measuring such performance, it is possible to infer if, for the problem addressed, such a classifer can be employed or not. Classical classification methods use a single classier to analyze a problem. One way to improve classifcation's performance is to employ techniques that mix classifers, based on their results or by each classifer's intrinsic characteristics. In this paper, the methods Voting and Adaboost were used to combine classifers and using labeled data bases from satellite's images extracted from the Legal Amazon region to classify the soil cover. Results obtained showed that the SVM algorithm alone achieves classifcation results around 90 % in general cases. For specific cases, the employability of Adaboost resulted in an increase of approximately 10 % in the accuracy rate for a class type compared to the best result of the traditional methods.

Um importante problema na área de reconhecimento de padrões é o reconhecimento de textos manuscritos. O problema de reconhecimento de expressões matemáticas manuscritas é um caso particular, que vem sendo tratado por décadas. Esse problema é considerado desafiador devido à grande quantidade de possíveis tipos de símbolos, às variações intrínsecas da escrita, e ao complexo arranjo bidimensional dos símbolos na expressão. Neste trabalho adotamos o problema de reconhecimento de símbolos matemáticos manuscritos para realizar um estudo empírico sobre o comportamento de classificadores multi-classes. Examinamos métodos básicos de aprendizado para classificação multi-classe, especialmente as abordagens um-contra-todos e todos-contra-todos de decomposição de um problema multi-classe em problemas de classificação binária. Para decompor o problema em subproblemas menores, propomos também uma abordagem que utiliza uma árvore de decisão para dividir hierarquicamente o conjunto de dados, de modo que cada subconjunto resultante corresponda a um problema mais simples de classificação. Esses métodos são examinados usando-se como classificador base os modelos de classificação vizinhos-mais-próximos e máquinas de suporte vetorial (usando a abordagem um-contra-todos para combinar os classificadores binários). Para classificação, os símbolos são representados por um conjunto de características conhecido na literatura por HBF49 e que foi proposto recentemente especificamente para problemas de reconhecimento de símbolos on-line. Experimentos foram realizados para avaliar a acurácia dos classificadores, o desempenho dos classificadores para número crescente de classes, tempos de treinamento e teste, e uso de diferentes sub-conjuntos de características. Este trabalho inclui uma descrição dos fundamentos utilizados, detalhes do pré-processamento e extração de características para representação dos símbolos, e uma exposição e discussão sobre o estudo empírico realizado. Os dados adicionais que foram coletados para os experimentos serão publicamente disponibilizados. / An important problem in the eld of Pattern Recognition is handwriting recognition. The problem of handwritten mathematical expression recognition is a particular case that is being studied since decades. This is considered a challenging problem due to the large number of possible mathematical symbols, the intrinsic variation of handwriting, and the complex 2D arrangement of symbols within expressions. In this work we adopt the problem of recognition of online mathematical symbols in order to perform an empirical study on the behavior of multi-class classiers. We examine basic methods for multi-class classification, specially the one-versus-all and all-versus-all approaches for decomposing multi-class problems into a set of binary classification problems. To decompose the problem into smaller ones, we also propose an approach that uses a decision tree to hierarchically divide the whole dataset into subsets, in such a way that each subset corresponds to a simpler classification problem. These methods are examined using the k-nearest-neighbor and, accompanied by the oneversus-all approach, the support vector machine models as base classiers. For classification, symbols are represented through a set of features known in the literature as HBF49 and which has been proposed recently specially for the problem of recognition of online symbols. Experiments were performed in order to evaluate classier accuracy, the performance of the classiers as the number of classes are increased, training and testing time, and the use of dierent subsets of the whole set of features. This work includes a description of the needed background, details of the pre-processing and feature extraction techniques for symbol representation, and an exposition and discussion of the empirical studies performed. The data additionally collected for the experiments will be made publicly available.

O presente texto descreve a tese de doutorado intitulada Análise de Formas usando Wavelets em Grafos. O tema está relacionado à área de Visão Computacional, particularmente aos tópicos de Caracterização, Descrição e Classificação de Formas. Dentre os métodos da extensa literatura em Análise de Formas 2D, percebe-se uma presença menor daqueles baseados em grafos com topologia arbitrária e irregular. As contribuições desta tese procuram preencher esta lacuna. É proposta uma metodologia baseada no seguinte pipeline : (i) Amostragem da forma, (ii) Estruturação das amostras em grafos, (iii) Função-base definida nos vértices, (iv) Análise multiescala de grafos por meio da Transformada Wavelet Espectral em grafos, (v) Extração de Características da Transformada Wavelet e (vi) Discriminação. Para cada uma das etapas (i), (ii), (iii), (v) e (vi), são inúmeras as abordagens possíveis. Um dos desafios é encontrar uma combinação de abordagens, dentre as muitas alternativas, que resulte em um pipeline eficaz para nossos propósitos. Em particular, para a etapa (iii), dado um grafo que representa uma forma, o desafio é identificar uma característica associada às amostras que possa ser definida sobre os vértices do grafo. Esta característica deve capturar a influência subjacente da estrutura combinatória de toda a rede sobre cada vértice, em diversas escalas. A Transformada Wavelet Espectral sobre os Grafos revelará esta influência subjacente em cada vértice. São apresentados resultados obtidos de experimentos usando formas 2D de benchmarks conhecidos na literatura, bem como de experimentos de aplicações em astronomia para análise de formas de galáxias do Sloan Digital Sky Survey não-rotuladas e rotuladas pelo projeto Galaxy Zoo 2 , demonstrando o sucesso da técnica proposta, comparada a abordagens clássicas como Transformada de Fourier e Transformada Wavelet Contínua 2D. / This document describes the PhD thesis entitled Shape Analysis by using Wavelets on Graphs. The addressed theme is related to Computer Vision, particularly to the Characterization, Description and Classication topics. Amongst the methods presented in an extensive literature on Shape Analysis 2D, it is perceived a smaller presence of graph-based methods with arbitrary and irregular topologies. The contributions of this thesis aim at fullling this gap. A methodology based on the following pipeline is proposed: (i) Shape sampling, (ii) Samples structuring in graphs, (iii) Function dened on vertices, (iv) Multiscale analysis of graphs through the Spectral Wavelet Transform, (v) Features extraction from the Wavelet Transforms and (vi) Classication. For the stages (i), (ii), (iii), (v) and (vi), there are numerous possible approaches. One great challenge is to nd a proper combination of approaches from the several available alternatives, which may be able to yield an eective pipeline for our purposes. In particular, for the stage (iii), given a graph representing a shape, the challenge is to identify a feature, which may be dened over the graph vertices. This feature should capture the underlying inuence from the combinatorial structure of the entire network over each vertex, in multiple scales. The Spectral Graph Wavelet Transform will reveal such an underpining inuence over each vertex. Yielded results from experiments on 2D benchmarks shapes widely known in literature, as well as results from astronomy applications to the analysis of unlabeled galaxies shapes from the Sloan Digital Sky Survey and labeled galaxies shapes by the Galaxy Zoo 2 Project are presented, demonstrating the achievements of the proposed technique, in comparison to classic approaches such as the 2D Fourier Transform and the 2D Continuous Wavelet Transform.

O presente texto descreve a tese de doutorado intitulada Análise de Formas usando Wavelets em Grafos. O tema está relacionado à área de Visão Computacional, particularmente aos tópicos de Caracterização, Descrição e Classificação de Formas. Dentre os métodos da extensa literatura em Análise de Formas 2D, percebe-se uma presença menor daqueles baseados em grafos com topologia arbitrária e irregular. As contribuições desta tese procuram preencher esta lacuna. É proposta uma metodologia baseada no seguinte pipeline : (i) Amostragem da forma, (ii) Estruturação das amostras em grafos, (iii) Função-base definida nos vértices, (iv) Análise multiescala de grafos por meio da Transformada Wavelet Espectral em grafos, (v) Extração de Características da Transformada Wavelet e (vi) Discriminação. Para cada uma das etapas (i), (ii), (iii), (v) e (vi), são inúmeras as abordagens possíveis. Um dos desafios é encontrar uma combinação de abordagens, dentre as muitas alternativas, que resulte em um pipeline eficaz para nossos propósitos. Em particular, para a etapa (iii), dado um grafo que representa uma forma, o desafio é identificar uma característica associada às amostras que possa ser definida sobre os vértices do grafo. Esta característica deve capturar a influência subjacente da estrutura combinatória de toda a rede sobre cada vértice, em diversas escalas. A Transformada Wavelet Espectral sobre os Grafos revelará esta influência subjacente em cada vértice. São apresentados resultados obtidos de experimentos usando formas 2D de benchmarks conhecidos na literatura, bem como de experimentos de aplicações em astronomia para análise de formas de galáxias do Sloan Digital Sky Survey não-rotuladas e rotuladas pelo projeto Galaxy Zoo 2 , demonstrando o sucesso da técnica proposta, comparada a abordagens clássicas como Transformada de Fourier e Transformada Wavelet Contínua 2D. / This document describes the PhD thesis entitled Shape Analysis by using Wavelets on Graphs. The addressed theme is related to Computer Vision, particularly to the Characterization, Description and Classication topics. Amongst the methods presented in an extensive literature on Shape Analysis 2D, it is perceived a smaller presence of graph-based methods with arbitrary and irregular topologies. The contributions of this thesis aim at fullling this gap. A methodology based on the following pipeline is proposed: (i) Shape sampling, (ii) Samples structuring in graphs, (iii) Function dened on vertices, (iv) Multiscale analysis of graphs through the Spectral Wavelet Transform, (v) Features extraction from the Wavelet Transforms and (vi) Classication. For the stages (i), (ii), (iii), (v) and (vi), there are numerous possible approaches. One great challenge is to nd a proper combination of approaches from the several available alternatives, which may be able to yield an eective pipeline for our purposes. In particular, for the stage (iii), given a graph representing a shape, the challenge is to identify a feature, which may be dened over the graph vertices. This feature should capture the underlying inuence from the combinatorial structure of the entire network over each vertex, in multiple scales. The Spectral Graph Wavelet Transform will reveal such an underpining inuence over each vertex. Yielded results from experiments on 2D benchmarks shapes widely known in literature, as well as results from astronomy applications to the analysis of unlabeled galaxies shapes from the Sloan Digital Sky Survey and labeled galaxies shapes by the Galaxy Zoo 2 Project are presented, demonstrating the achievements of the proposed technique, in comparison to classic approaches such as the 2D Fourier Transform and the 2D Continuous Wavelet Transform.