Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-12-04T14:17:52Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Diana D. Aguiar.pdf: 2526734 bytes, checksum: ef02491a952f20781293fdfd0e5f5052 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-12-04T14:18:04Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Diana D. Aguiar.pdf: 2526734 bytes, checksum: ef02491a952f20781293fdfd0e5f5052 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-04T14:18:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Diana D. Aguiar.pdf: 2526734 bytes, checksum: ef02491a952f20781293fdfd0e5f5052 (MD5) Previous issue date: 2017-08-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this work we present a new approach for applications in Discriminant Analysis (DA) to problems whose observations in the training set are from time series, using the Bayes classifier and modeling the classes distributions in with Linear Dynamic Models. Theoretical developments were conducted to obtain an analytic form for the classe posterior probability. The simulation studies have been developed to evaluate the proposed approach, to evaluate different strategies to estimate the model variance and determine the classification error rates (ET) to compare them with other usual approaches in AD. Time series were simulated with different structures of classes separation and with different sizes for the training set. The proposed approach was also applied to data from real problems with different degrees of difficulty with respect to the classes number, the time series size and number of observations in the training set. With real data the proposed classifier was compared with other classifiers in terms of error rate. Although it is needed most complete studies, the results suggest that this parametric approach developed constitutes a promising alternative for problems in AD with time series, particularly in a challenging context when the size time series is much large than the number of observations in the classes. / Na presente dissertação apresentamos uma nova abordagem para aplicações em Análise Discriminante (AD) para problemas cujas observações no conjunto de treinamento são oriundas de séries temporais, empregando o Classificador de Bayes e modelando as distribuições nas classes com o emprego de Modelos Lineares Dinâmicos. Foram realizados os desenvolvimentos teóricos necessários para a obtenção de uma forma analítica para as probabilidades a posteriori das classes. Para avaliar a abordagem proposta foram desenvolvidos estudos de simulação, tanto para avaliar as estratégias da escolha do procedimento da estimação da variância, como também, determinar as taxas de erro (TE) de classificação para compará-las com outras abordagens usuais para classificadores em AD. Foram simuladas observações de séries temporais com diferentes estruturas de separação das classes e com diferentes tamanhos para o conjunto de treinamento. A abordagem proposta também foi aplicada em dados de problemas reais, com diferentes graus de dificuldades com relação ao número de classes, tamanho das séries e o número de observações no conjunto de treinamento, sendo então comparadas suas TE com as de outros classificadores. Embora sejam necessários estudos mais completos, os resultados obtidos sugerem que a abordagem paramétrica desenvolvida se constitui em uma alternativa promissora para esta categoria de problemas em AD, com observações de séries temporais, em particular, em um contexto bastante desafiador na prática quando temos séries com tamanhos grandes com relação ao número de observações nas classes.

O aumento constante da demanda por sistemas computacionais cada vez mais eficientes tem motivado a busca por sistemas híbridos customizados compostos por GPP (General Purpose Processor), FPGAs (Field-Programmable Gate Array) e GPUs (Graphics Processing Units). Quando utilizados em conjunto possibilitam otimizar a relação entre desempenho e consumo de energia. Tais sistemas dependem de técnicas que façam o mapeamento mais adequado considerando o perfil do código fonte. Nesse sentido, este projeto propõe uma técnica para realizar o mapeamento entre GPP e FPGA. Para isso, utilizou-se como base uma abordagem de mineração de dados que avalia a similaridade entre código fonte. A técnica aqui desenvolvida obteve taxas de acertos de 65,67% para códigos sintetizados para FPGA com a ferramenta LegUP e 59,19% para Impulse C, considerando que para GPP o código foi compilado com o GCC (GNU Compiler Collection) utilizando o suporte a OpenMP. Os resultados demonstraram que esta abordagem pode ser empregada como um ponto de decisão inicial no processo de mapeamento em sistemas híbridos, somente analisando o perfil do código fonte sem que haja a necessidade de execução do mesmo para a tomada de decisão. / The steady increasing on demand for efficient computer systems has been motivated the search for customized hybrid systems composed by GPP (general purpose processors), FPGAs (Field- Programmable Gate Array) and GPUs (Graphics Processing Units). When they are used together allow to exploit their computing resources to optimize performance and power consumption. Such systems rely on techniques make the most appropriate mapping considering the profile of source code. Thus, this project proposes a technique to perform the mapping between GPP and FPGA. For this, it is applied a technique based on a data mining approach that evaluates the similarity between source code. The proposed method obtained hit rate 65.67% for codes synthesized in FPGA using LegUP tool and 59.19% for Impulse C tool, whereas for GPP, the source code was compiled on GCC (GNU Compiler Collection) using OpenMP. The results demonstrated that this approach can be used as an initial decision point on the mapping process in hybrid systems, only analyzing the profile of the source code without the need for implementing it for decision-making.

Esta dissertação investiga nomes nus e classificadores numerais do chinês mandarim, assim como a distinção lexical entre nomes contáveis e massivos do chinês. O objetivo deste trabalho é estudar e avaliar as possíveis denotações dos nominais do chinês mandarim. O texto é divido em três partes. Na primeira, investigam-se nomes nus do chinês mandarim, que manifestam número geral. Defende-se que o número geral não ocorre em sintagmas nominais em que existe numeral. No Chinês mandarim, nomes nus podem ser interpretados como indefinidos, definidos e genéricos de acordo com suas posições sintáticas e contextos em que ocorrem. A hipótese defendida na segunda parte da dissertação é a de que, no chinês mandarim, há distinção lexical entre nomes contáveis e massivos. Um fator importante na distinção contável-massivo do chinês mandarim é a presença de classificadores e suas relações com os nomes. Defende-se que a combinação entre os nomes e os classificadores é seletiva e, com base nisso, os nomes comuns do chinês podem ser divididos em nomes contáveis, nomes massivos, nomes coletivos, nomes abstratos e nomes próprios. Além de classificador, mais uma evidência para a contabilidade dos nomes do chinês é o morfema men. A terceira parte da dissertação avalia a presença de classificador nos sintagmas nominais com numerais. Defende-se que diferentes grupos de classificadores possuem diferentes funções: classificadores individuais são marcadores gramaticais de contabilidade e não têm a função individualizadora e, os outros grupos têm suas restrições na combinação com os nomes. A combinação entre numeral e classificador pode ser tratada como um núcleo complexo que ocorre morfologicamente como um item lexical, mas o numeral pode-se omitir dentro deste complexo e classificador não. Sendo assim, Os classificadores devem ser tratados como um sufixo na sua ocorrência dentro do complexo [Num-CL], mas como um clítico em outras ocorrências. / This dissertation investigates bare nouns and numeral classifiers in Mandarin Chinese, as well as the lexical distinction between count and mass nouns of Chinese. The goal of this work is to study and assess the possible denotations of nominals in Mandarin Chinese. The dissertation is divided in three parts. In the first part, the bare nominals in Mandarin Chinese will be investigated and they have general number. We argue that the general number can not happen in noun phrases when they contain numerals. In Mandarin Chinese, the bare nouns can be interpreted as indefinites, definites and generics, according to their syntactic positions and contexts in that they happen. The hypothesis presented in the second part of this dissertation is that in Mandarin Chinese, there is the lexical distinction between count and mass nouns. One important factor in this count-mass distinction of Mandarin Chinese is the presence of classifiers and their relationships with the nouns. We argue that, based on the selective combination between names and classifiers, the common nouns of Chinese can be divided in count nouns, mass nouns, collective nouns, abstract nouns and proper nouns. Besides the classifier, one more evidence for the accounting of Chinese\'s names is the morpheme men. The third part of the dissertation assesses the classifiers presence in the noun phrases with numerals. We argue that, different groups of classifiers have different functions: the individual classifiers are grammatical markers of accounting and they do not have the individualizing function, while the other groups have their restrictions in the combination with the nouns. The combination between the numeral and the classifier can be treated as a complex head that happens morphologically as a lexical item, but the numeral in which can be omitted in some contexts and the classifier can not. Thus, the classifiers should be treated as a suffix in his occurrence with the complex [Num-CL], but as a clitic in other occurrences.

Submitted by Haline Barbosa (halinebarbosa@icomp.ufam.edu.br) on 2018-11-23T12:40:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) HalinePereiradeOliveiraBarbosa.pdf: 2143170 bytes, checksum: ff7bf1fb1f0781cd5558c12bc7cba05a (MD5) / Approved for entry into archive by Secretaria PPGI (secretariappgi@icomp.ufam.edu.br) on 2018-11-23T14:34:32Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) HalinePereiradeOliveiraBarbosa.pdf: 2143170 bytes, checksum: ff7bf1fb1f0781cd5558c12bc7cba05a (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-11-23T18:24:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) HalinePereiradeOliveiraBarbosa.pdf: 2143170 bytes, checksum: ff7bf1fb1f0781cd5558c12bc7cba05a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-23T18:24:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) HalinePereiradeOliveiraBarbosa.pdf: 2143170 bytes, checksum: ff7bf1fb1f0781cd5558c12bc7cba05a (MD5) Previous issue date: 2018-04-03 / Twitter is one of the most used social networks in the world with about 328 million users sharing images, videos, texts and links. Due to the restrictions on message size it is common for tweets to share shortened links to websites, making it impossible to visually identify the URL before knowing what will be displayed. Faced with this scenario, Twitter becomes a means of spreading phishing attacks through malicious links. Phishing is an attack that seeks to obtain personal information like name, CPF, passwords, number of bank accounts and numbers of credit cards. Twitter phishing attack detection systems are usually built using off-line supervised machine learning, where a large amount of data is examined once to induce a single static prediction model. In these systems, the incorporation of new data requires the reconstruction of the prediction model from the processing of the entire database, making this process slow and inefficient. In this work we propose a framework to detect phishing in Twitter. The framework uses supervised online learning, that is, the classifier is updated with each processed tweet and, if it makes a wrong prediction, the model is updated by adapting quickly to the changes with low computational cost, time and maintaining its efficiency in the task of ranking. For this study we evaluated the performance of the online learning algorithms Adaptive Random Forest, Hoeffding Tree, Naive Bayes, Perceptron and Stochastic Gradient Descent. The online Adaptive Random Forest classifier presented 99.8% prequential accuracy in the classification of phishing tweets. / O Twitter é uma das redes sociais mais utilizadas no mundo com cerca de centenas de milhões de usuários compartilhando imagens, vídeos, textos e links. Devido às restrições impostas no tamanho das mensagens é comum que os tweets compartilhem links encurtados para websites impossibilitando a identificação visual prévia da URL antes de saber o que será exibido. Tal problema tornou o Twitter um dos principais meios de disseminação de ataques de phishing através de links maliciosos. Phishing é um ataque que visa obter informações pessoais como nomes, senhas, números de contas bancárias e de cartões de crédito. Em geral, os sistemas de detecção de ataques de phishing projetados para o Twitter são construídos com base em modelos de classificação off-line. Em tais sistemas, um grande volume de dados é examinado uma única vez para induzir em um único modelo de predição estático. Nesses sistemas, a incorporação de novos dados requer a reconstrução do modelo de previsão a partir do processamento de toda a base de dados, tornando esse processo lento e ineficiente. Para solucionar este problema, este trabalho propõe um framework de detecção de phishing no Twitter. O framework utiliza aprendizagem online supervisionada, ou seja, o classificador é atualizado a cada tweet processado e, caso este realize uma predição errada, o modelo é atualizado se adaptando rapidamente às mudanças com baixo custo computacional, tempo e mantendo a sua eficiência na tarefa de classificação. Para este estudo avaliamos o desempenho dos algoritmos de aprendizagem online Adaptive Random Forest, Hoeffding Tree, Naive Bayes, Perceptron e Stochastic Gradient Descent. O classificador online Adaptive Random Forest apresentou acurácia prequential 99,8%, na classificação de tweets de phishing.

Esta dissertação investiga nomes nus e classificadores numerais do chinês mandarim, assim como a distinção lexical entre nomes contáveis e massivos do chinês. O objetivo deste trabalho é estudar e avaliar as possíveis denotações dos nominais do chinês mandarim. O texto é divido em três partes. Na primeira, investigam-se nomes nus do chinês mandarim, que manifestam número geral. Defende-se que o número geral não ocorre em sintagmas nominais em que existe numeral. No Chinês mandarim, nomes nus podem ser interpretados como indefinidos, definidos e genéricos de acordo com suas posições sintáticas e contextos em que ocorrem. A hipótese defendida na segunda parte da dissertação é a de que, no chinês mandarim, há distinção lexical entre nomes contáveis e massivos. Um fator importante na distinção contável-massivo do chinês mandarim é a presença de classificadores e suas relações com os nomes. Defende-se que a combinação entre os nomes e os classificadores é seletiva e, com base nisso, os nomes comuns do chinês podem ser divididos em nomes contáveis, nomes massivos, nomes coletivos, nomes abstratos e nomes próprios. Além de classificador, mais uma evidência para a contabilidade dos nomes do chinês é o morfema men. A terceira parte da dissertação avalia a presença de classificador nos sintagmas nominais com numerais. Defende-se que diferentes grupos de classificadores possuem diferentes funções: classificadores individuais são marcadores gramaticais de contabilidade e não têm a função individualizadora e, os outros grupos têm suas restrições na combinação com os nomes. A combinação entre numeral e classificador pode ser tratada como um núcleo complexo que ocorre morfologicamente como um item lexical, mas o numeral pode-se omitir dentro deste complexo e classificador não. Sendo assim, Os classificadores devem ser tratados como um sufixo na sua ocorrência dentro do complexo [Num-CL], mas como um clítico em outras ocorrências. / This dissertation investigates bare nouns and numeral classifiers in Mandarin Chinese, as well as the lexical distinction between count and mass nouns of Chinese. The goal of this work is to study and assess the possible denotations of nominals in Mandarin Chinese. The dissertation is divided in three parts. In the first part, the bare nominals in Mandarin Chinese will be investigated and they have general number. We argue that the general number can not happen in noun phrases when they contain numerals. In Mandarin Chinese, the bare nouns can be interpreted as indefinites, definites and generics, according to their syntactic positions and contexts in that they happen. The hypothesis presented in the second part of this dissertation is that in Mandarin Chinese, there is the lexical distinction between count and mass nouns. One important factor in this count-mass distinction of Mandarin Chinese is the presence of classifiers and their relationships with the nouns. We argue that, based on the selective combination between names and classifiers, the common nouns of Chinese can be divided in count nouns, mass nouns, collective nouns, abstract nouns and proper nouns. Besides the classifier, one more evidence for the accounting of Chinese\'s names is the morpheme men. The third part of the dissertation assesses the classifiers presence in the noun phrases with numerals. We argue that, different groups of classifiers have different functions: the individual classifiers are grammatical markers of accounting and they do not have the individualizing function, while the other groups have their restrictions in the combination with the nouns. The combination between the numeral and the classifier can be treated as a complex head that happens morphologically as a lexical item, but the numeral in which can be omitted in some contexts and the classifier can not. Thus, the classifiers should be treated as a suffix in his occurrence with the complex [Num-CL], but as a clitic in other occurrences.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 606852 bytes, checksum: 6a982febbce62a2525ee58de6e011a23 (MD5) Previous issue date: 2014-02-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Probabilistic inference mechanisms are at the intersection of three main areas: statistics, programming languages and probability. These mechanisms are used to create probabilistic models and assist in treating uncertainties. Probabilistic programming languages assist in high-level description of these models. These languages facilitate the development of the models because they abstract the inference mechanisms at the lower levels, allow reuse of code, and assist in results analysis. This study proposes the analysis of inference engines implemented by probabilistic programming languages and presents a case study of a supervised text classifier using probabilistic programming. / Mecanismos de inferência probabilísticos estão na intersecção de três áreas: estatística, linguagens de programação e sistemas de probabilidade. Esses mecanismos são utilizados para criar modelos probabilísticos e auxiliam no tratamento de incertezas. As linguagens de programação probabilísticas auxiliam na descrição de alto nível desses tipos de modelos. Essas linguagens facilitam o desenvolvimento abstraindo os mecanismos de inferência de mais baixo nível, favorecem o reuso de código e auxiliam na análise dos resultados. Este estudo propõe a análise dos mecanismos de inferência implementados pelas linguagens de programação probabilísticas e apresenta um estudo de caso com a implementação de um classificador supervisionado de textos com programação probabilística.

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-09T14:33:01Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Guilherme Magalhães.pdf: 2926974 bytes, checksum: 42b9985915490009da1e1c5dc2c21028 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T14:33:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Guilherme Magalhães.pdf: 2926974 bytes, checksum: 42b9985915490009da1e1c5dc2c21028 (MD5) Previous issue date: 2014-08-26 / Com a grande proliferação de vídeos compartilhados na internet e o crescimento na sua utilização, cada vez mais torna-se indispensável a utilização de métodos automatizados para agrupar, analisar, indexar e buscar esses vídeos. Um dos tipos de análise de grande interesse atualmente é a análise semântica de vídeos de esportes devido as grandes possibilidades de aplicação comercial. Devido a grande diferença entre as regras e dinâmica de jogo, a abordagem mais comumente utilizada é primeiro realizar a identificação do gênero esportivo do vídeo para só então realizar uma análise semântica. Este processo é conhecido como categorização ou classificação de vídeos de esportes. A maior parte dos bancos de vídeos de esportes disponíveis para análise são compostos apenas por vídeos produzidos e transmitidos pela televisão. Neste trabalho, analisamos diversas técnicas para a classificação de vídeos de esportes e propomos uma combinação de características de cor (Autocorrelogramas) e de textura (Local Binary Patterns - LBP) para realizar a classificação do gênero esportivo em frames extraídos das sequências de vídeos. Nossa base de vídeos gerada para testes é composta por vídeos de três diferentes esportes, obtidos de fontes de diferente natureza: Vídeos capturados com equipamento profissional e transmitidos pela TV e sequências de vídeos geradas por usuários comuns através de smartphones. Esse tipo de tarefa representa um desafio porque vídeos amadores não são editados, as câmeras quase sempre se movem de maneira não-controlada e o ponto de visualização raramente é ideal. Nossa abordagem mostra uma taxa de classificação comparável com as técnicas do estado da arte quando as características são utilizadas separadas e um aprimoramento significativo quando são utilizadas de forma conjunta.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-09-12T14:09:09Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MSc_Antonio Carlos de Castro da Silva_digital_12_04_16.pdf: 2938596 bytes, checksum: 9d5e96b489990fe36c4e1ad5a23148dd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T14:09:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MSc_Antonio Carlos de Castro da Silva_digital_12_04_16.pdf: 2938596 bytes, checksum: 9d5e96b489990fe36c4e1ad5a23148dd (MD5) Previous issue date: 2016-01-15 / A detecção prematura de defeitos nos componentes de linhas de montagem de fabricação é determinante para a obtenção de produtos finais de boa qualidade. Partindo desse pressuposto, o presente trabalho apresenta uma plataforma desenvolvida para detecção automática dos defeitos de fabricação em painéis TFT-LCD (Thin Film Transistor-Liquid Cristal Displays) através da realização de inspeção de imagem. A plataforma desenvolvida é baseada em câmeras, sendo o painel inspecionado posicionado em uma câmara fechada para não sofrer interferência da luminosidade do ambiente. As etapas da inspeção consistem em aquisição das imagens pelas câmeras, definição da região de interesse (detecção do quadro), extração das características, análise das imagens, classificação dos defeitos e tomada de decisão de aprovação ou rejeição do painel. A extração das características das imagens é realizada tomando tanto o padrão RGB como imagens em escala de cinza. Para cada componente RGB a intensidade de pixels é analisada e a variância é calculada, se um painel apresentar variação de 5% em relação aos valores de referência, o painel é rejeitado. A classificação é realizada por meio do algorítimo de Naive Bayes. Os resultados obtidos mostram um índice de 94,23% de acurácia na detecção dos defeitos. Está sendo estudada a incorporação da plataforma aqui descrita à linha de produção em massa da Samsung em Manaus. / The early detection of defects in the parts used in manufacturing assembly lines is crucial for assuring the good quality of the final product. Thus, this paper presents a platform developed for automatically detecting manufacturing defects in TFT-LCD (Thin Film Transistor-Liquid Cristal Displays) panels by image inspection. The developed platform is based on câmeras. The panel under inspection is positioned in a closed chamber to avoid interference from light sources from the environment. The inspection steps encompass image acquisition by the cameras, setting the region of interest (frame detection), feature extraction, image analysis, classification of defects, and decision making. The extraction of the features of the acquired images is performed using both the standard RGB and grayscale images. For each component the intensity of RGB pixels is analyzed and the variance is calculated. A panel is rejected if the value variation of the measure obtained is 5% of the reference values. The classification is performed using the Naive Bayes algorithm. The results obtained show an accuracy rate of 94.23% in defect detection. Samsung (Manaus) is considering the possibility of incorporating the platform described here to its mass production line.

Com o desenvolvimento e barateamento dos equipamentos de aquisição de imagens, principalmente na área médica, tem sido geradas muitas imagens, as quais devem ser analisadas pelos especialistas. Esta tarefa pode ser muitas vezes cansativa e demorada, levando a possíveis erros no diagnóstico, pois a leitura das imagens depende da experiência e do estado físico e emocional do médico. Assim, sistemas de auxílio ao diagnóstico por computador (Computer-aided diagnosis - CAD) têm se tornado grandes aliados no processo de diagnóstico, realizando uma segunda leitura da imagem, servindo como uma segunda opinião ao especialista. Por isso, é necessário o desenvolvimento de técnicas de mineração de imagens para o aumento da precisão e da velocidade da análise das imagens. Assim, o objetivo deste trabalho foi desenvolver métodos de representação de imagens e de classificação associativa para aumentar a precisão da classificação de sistemas de auxílio ao diagnóstico médico por imagens. Para a representação de imagens foram desenvolvidas técnicas para reduzir a lacuna que há entre a representação numérica das imagens e seu significado semântico, a qual é chamada de `gap semântico\'. Para isso, foi usada a teoria das redes complexas para modelar as imagens em redes livres de escala, e os descritores das imagens foram compostos pelas medidas topológicas extraídas rede modelada. Os vetores de características gerados foram bem compactos, o que possibilitou também evitar o problema da `maldição da alta dimensionalidade\'. Para a classificação, foi desenvolvido o classificador associativo SACMiner, por meio do uso de regras de associação estatísticas, o qual evita a fase de discretização de dados, lidando diretamente com dados contínuos. Este foi um passo importante, já que a discretização pode causar a perda de informações e gerar inconsistência na base de dados. Além do SACMiner, foi desenvolvido o classificador MinSAR, o qual, além de não demandar a fase de discretização, também evita que o usuário tenha que fornecer parâmetros de entrada ao algoritmo responsável por gerar as regras. As técnicas até aqui listadas foram aplicadas em um sistema de auxílio ao diagnóstico de mama e comparadas com técnicas descritas na literatura, e os resultados mostram que as técnicas aqui propostas sobrepujaram as atuais da literatura. E por fim, foram sugeridas novas medidas para caracterizar imagens de pacientes com epilepsia no lobo temporal mesial, por meio do uso de medidas de espessura cortical, as quais melhoraram a precisão do sistema para este tipo de diagnóstico / The complexity of medical images and the high volume of exams per radiologist in a screening program can lead to a scenario prone to mistakes. Hence, it is important to inforce double reading and effective analysis, but those are costly measures. The computer-aided diagnosis (CAD) technology offers an alternative to double reading, because it can provide a computer output as a `second opinion\' to assist radiologists in interpreting images. Using this technology, the accuracy and consistency of radiological diagnoses can be improved, and also the image reading time can be reduced. Therefore, the need of classification and image representation methods and to speed-up and to assist the radiologists in the image analysis task has been increased. These methods must be more accurate and demand low computational cost, in order to provide a timely answer to the physician. The aim of this thesis was to developed image representation and associative classifiers methods to improve the classification of computer-aided diagnosis systems. Considering the image representation, in this work, we present some approaches to reduce the gap between the numeric representation of the images and their semantic, which is called `semantic gap\'. For this, we used the complex network theory to produce an image model based on scale-free networks. The image descriptors were composed of topological measures of the modeled network. The feature vectors produced were quite compact, which also allowed to avoid the problem called as `curse of dimensionality\'. Considering the classification task, we proposed the SACMiner classifier, which uses statistical association rules in order to avoid the discretization step when working with continuous attributes. It is important because the discretization step can disturb the dataset and cause lost of information. We also proposed de MinSAR classifier, which mines the rules not requiring a discretization step neither input thresholds, as most of the other association rules methods do. These approaches were applied in a breast cancer computer-aided diagnosis system. And finally, we developed an automatic technique which can aid in distinguishing between controls and patients with mesial temporal lobe epilepsy, based on cortical thickness, and potentially identifying abnormalities in tissue integrity in cases where atrophy cannot be visualized

Neste trabalho, foram utilizadas as vantagens da ferramenta matemática de análise temporal e espectral, a transformada wavelet discreta (DWT), além dos coeficientes de predição linear (LPC) e do algoritmo de inteligência artificial, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), para aplicações em análise de sinais de voz e classificação de vozes patológicas. Inúmeros trabalhos na literatura têm demonstrado o grande interesse existente por ferramentas auxiliares ao diagnóstico de patologias da laringe. Os componentes da DWT forneceram parâmetros de medida para a análise e classificação das vozes patológicas, principalmente aquelas provenientes de pacientes com edema de Reinke e nódulo nas pregas vocais. O banco de dados com as vozes patológicas foi obtido do Departamento de Otorrinolaringologia e Cirurgia de Cabeça e Pescoço do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP). Utilizando-se o algoritmo de reconhecimento de padrões, LS-SVM, mostrou-se que a combinação dos componentes da DWT de Daubechies com o filtro LP inverso levou a um classificador de bom desempenho alcançando mais de 90% de acerto na classificação das vozes patológicas. / The main objective of this work was to use the advantages of the time-frequency analysis mathematical tool, discrete wavelet transform (DWT), besides the linear prediction coefficients (LPC) and the artificial intelligence algorithm, Least Squares Support Vector Machines (LS-SVM), for applications in voice signal analysis and classification of pathological voices. A large number of works in the literature has been shown that there is a great interest for auxiliary tools to the diagnosis of laryngeal pathologies. DWT components gave measure parameters for the analysis and classification of pathological voices, mainly that ones from patients with Reinke\'s edema and nodule in the vocal folds. It was used a data bank with pathological voices from the Otolaryngology and the Head and Neck Surgery sector of the Clinical Hospital of the Faculty of Medicine at Ribeirão Preto, University of Sao Paulo (FMRP-USP), Brazil. Using the automatic learning algorithm applied in pattern recognition problems, LS-SVM, results have showed that the combination of Daubechies\' DWT components and inverse LP filter leads to a classifier with good performance reaching more than 90% of accuracy in the classification of the pathological voices.