CALDAS, Weslley Lioba. Proposta de dois métodos semi-supervisionados baseados na Máquina de Aprendizagem Mínima utilizando Co-Training. 2017. 59 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Jonatas Martins (jonatasmartins@lia.ufc.br) on 2017-08-22T13:55:44Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_wlcaldas.pdf: 1068662 bytes, checksum: ad990ce15a01469a49af267bcd278467 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2017-08-22T15:18:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_wlcaldas.pdf: 1068662 bytes, checksum: ad990ce15a01469a49af267bcd278467 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-22T15:18:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_wlcaldas.pdf: 1068662 bytes, checksum: ad990ce15a01469a49af267bcd278467 (MD5) Previous issue date: 2017 / Semi-supervised learning is an important fild of machine learning, combining the use of labeled data with unlabelled data, and has gained attention of academic community in the last years. This is mainly due to the large amount of data available and the work required to label these data, making semi-supervised learning an attractive methodology because it requires a reduced amount of labeled data. Regarding the various approaches of semi-supervised learning, Co-Training has become popular because of its simple formulation and promising results in different areas. In this work, we propose Co-MLM, a semi-supervised method that uses the Minimal Learning Machine (MLM), a recent proposed supervised method, in conjunction with the Co-Training methodology. In addition, we also propose a quick version of this same method, named Fast Co-MLM, using as base classifier the NN-MLM method, an MLM variant. Both methods were compared using data sets from the UCI, UCF and DataGov repositories, demonstrating ability to learn about unlabeled data, and promising results when compared with other Co-training based algorithms. / O aprendizado semi-supervisionado é um importante ramo de aprendizado de máquina, que combina dados rotulados com dados não rotulados, tendo ganho bastante atenção da comunidade acadêmica nos últimos anos. Isso se deve principalmente a grande quantidade de dados disponíveis e o trabalho necessário para rotular estes dados, tornando o aprendizado semi-supervisionado uma metodologia atrativa por necessitar de uma quantidade relativamente reduzida de dados rotulados. Acerca das diversas abordagens de aprendizado semi-supervisionado, Co-Training tem se tornado popular devido a sua formulação simples e resultados promissores em diferentes áreas. Neste trabalho propõem-se Co-MLM, um método semi-supervisionado que utiliza o recente método supervisionado Máquina de Aprendizagem Mínima, do inglês Minimal Learning Machine (MLM) em conjunto com a metodologia Co-Training. Além disso, propõem-se também uma versão rápida deste mesmo método, nomeada de Fast Co-MLM, usando como classificador base NN-MLM, uma variante do MLM. Ambos os métodos foram comparados utilizando conjuntos de dados proveniente dos repositórios UCI, UCF e DataGov, demonstrando capacidade de aprender sobre dados não rotulados, além de resultados promissores quando comparados com outros algoritmos baseados em Co-Training.

CORREIA, Márcio André Souto. Avaliação de features de localização para autenticação transparente e contínua: processo e estudo de caso. 2016. 101 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Jonatas Martins (jonatasmartins@lia.ufc.br) on 2017-11-14T17:15:39Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_mascorreia.pdf: 1250224 bytes, checksum: e116420857bde4386e80cb11b4be2bf7 (MD5) / Approved for entry into archive by Jairo Viana (jairo@ufc.br) on 2017-11-14T20:41:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_mascorreia.pdf: 1250224 bytes, checksum: e116420857bde4386e80cb11b4be2bf7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-14T20:41:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_mascorreia.pdf: 1250224 bytes, checksum: e116420857bde4386e80cb11b4be2bf7 (MD5) Previous issue date: 2016 / Given today’s growing number of devices around users, and, at the same time, their faster and frequent interactions with these devices, new security mechanisms have emerged aiming at reducing the time spent by users with authentication as well as raising the security level related to identity verification. In this sense, there are several proposals in the literature with transparent and continuous authentication mechanisms that combine biometric data retrieved from actions that users already do while using mobile devices (e.g. location, screen touch, keystroke, gait, voice, among others). In the literature review performed in this work were found nine proposals that use outdoor location and merge other kinds of biometric features as input to their proposed authentication mechanism. These proposals have in common not only the use of outdoor location but they also fail to evaluate properly each biometric features set individually. Therefore, this work provides a new process for evaluation of biometric features by adapting guidelines of machine learning to perform experiments based on a statistical methodology. This is important to know how the mechanism works, which allows the identification and reuse of features extraction techniques that provide the best performance. Moreover, this process is also used in this work to evaluate and compare the outdoor location features identified in literature. For this evaluation, experiments were conducted with three classification algorithms (C4.5, SVM, and Naive Bayes) available in the WEKA machine learning environment and four datasets, two of which are public (Geolife and MIT Reality). Besides that, twelve measures were collected, being nine efficacy and three efficiency measures. In the analysis of the experimental results, significant variations were found in accuracy, CPU time, and memory regarding all evaluated scenarios. With these results, this work provides evidence of the viability of the proposed process and guides the choice of outdoor location features and learning algorithms that provide better performance for constructing transparent and continuous authentication mechanisms. / Com um número cada vez maior de dispositivos ao redor dos usuários e, ao mesmo tempo, aplicações que demandam interações mais rápidas e frequentes com esses equipamentos, novos mecanismos buscam reduzir o tempo gasto pelos usuários com autenticação e aumentar o nível de segurança relacionado com a verificação de identidade. Nesse sentido, existem várias propostas na literatura com mecanismos de autenticação transparente e contínua que combinam dados biométricos obtidos a partir de ações que os usuários já realizam enquanto usam os dispositivos móveis (e.g. localização, toque na tela, digitação, marcha, voz, entre outras). Na revisão da literatura realizada neste trabalho, foram encontradas nove propostas que usam a localização outdoor do usuário combinada com outros tipos de features biométricas como entrada para o mecanismo de autenticação proposto. Essas propostas têm em comum não só o uso da localização outdoor, mas também o fato de não conseguirem avaliar de maneira adequada cada conjunto de features individualmente. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo propor um processo de avaliação de features biométricas, adaptando diretrizes de aprendizado de máquina, para realização de experimentos com base em uma metodologia estatística. Esse processo de avaliação é importante para a completa compreensão do funcionamento do mecanismo proposto, o que permite a identificação e o reuso das técnicas de extração de features que oferecem melhor desempenho. Além disso, um estudo de caso usando o processo é realizado para a avaliação e a comparação das features de localização outdoor identificadas na literatura. Nessa avaliação foram realizados experimentos com três algoritmos de classificação (C4.5, SVM e Naive Bayes) disponíveis no ambiente de aprendizado de máquina WEKA e quatro conjuntos de dados, sendo dois deles públicos (Geolife e MIT Reality). Foram também coletadas doze medidas, sendo nove delas de eficácia e três de eficiência. A análise dos resultados dos experimentos mostrou variações significativas na acurácia, uso de CPU e memória, considerando todos os cenários avaliados. Com esses resultados, este trabalho fornece evidências sobre a viabilidade do processo proposto, produzindo resultados para guiar a escolha de features de localização outdoor e algoritmos de aprendizado que oferecem melhor desempenho para a construção de mecanismos de autenticação transparente e contínua.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:43:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 326135.pdf: 3524990 bytes, checksum: 20b931bf01d41bdd7c02ae10fae99cb0 (MD5) Previous issue date: 2013 / Esta dissertação aborda a aplicação dos métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov na aprendizagem de estruturas de redes Bayesianas. Estes métodos têm se mostrado extremamente eficientes nos cálculos aproximados de problemas nos quais é impossível obter uma solução exata. Neste sentido, apresenta um método para gerar estruturas de redes Bayesianas a partir dos dados para que possam ser utilizadas para realizar consultas sobre o domínio do problema e também que permitam extrair conhecimento sobre o problema através dos modelos gráficos gerados. Inicialmente, através do uso de técnicas de verificação de independência condicional entre os nós da rede, alguns vértices (conexões entre os nós) da estrutura inicial foram fixados e não mais alterados, visando minimizar o uso de recursos computacionais. Após fixar esses vértices, o próximo passo consistiu em construir uma estrutura inicial de rede (conectar os demais nós da rede não fixados no passo anterior) a ser alterada durante toda a execução do algoritmo. Para isso, foram utilizados algoritmos de busca heurística. De posse de um modelo inicial de rede e seguindo o fluxo dos métodos de Monte Carlo e Cadeias de Markov, a próxima etapa alterava esse modelo, a cada iteração do algoritmo, de forma aleatória, visando encontrar o modelo que melhor representasse os dados. Os algoritmos de geração de amostras de rede utilizados nessa etapa selecionavam dois nós e uma operação a ser realizada no vértice de conexão entre esses nós (incluir, excluir ou inverter), sempre de forma aleatória. Depois de verificar se a operação realizada na estrutura atual da rede gerava uma rede válida (sem ciclos), a rede era aceita como novo estado da cadeia. Finalmente, para comparar os modelos de rede e selecionar o melhor entre eles, foram utilizadas métricas de score. Analisando as redes geradas durante as execuções do algoritmo, juntamente com os dados capturados na submissão dos casos de teste, pôde-se concluir que os resultados mostraram-se muito satisfatórios, devido, principalmente, às taxas de erros apresentadas nas matrizes de classificação. Como exemplo, na submissão de um dos conjuntos de testes a uma das redes gerada pelo algoritmo, apenas 7% (sete) dos dados foram classificados incorretamente. Pode-se crer que os bons resultados obtidos devem-se ao processo utilizado na coleta de modelos de rede, no qual foram salvos os melhores modelos durante toda a execução do programa.<br> / Abstract : This paper discusses the application of the methods of Markov Chain Monte Carlo in the learning of structures of Bayesian networks. These methods have proved to be extremely effective in approximate calculations of problems in which it is impossible to obtain an exact solution. In this sense, it presents a method for generating structures of Bayesian networks from data that can be used to perform queries on the problem domain and also for extracting knowledge about the problem through the graphic models generated. Initially, through the use of verification techniques for conditional independence between the network nodes, some vertices (connections between nodes) of the initial structure were fixed and not altered in order to minimize the use of computational resources. After fixing these vertices, the next step was to build an initial network structure (connect other network nodes not set in the previous step) to be changed throughout the execution of the algorithm. For this, heuristic search algorithms are used. With this initial network model and following the flow of the Monte Carlo and Markov chains methods, the next step alter this model, in each iteration of the algorithm, randomly, aiming to find the model that best represents the data. The algorithms for generating samples of network used in this step selected two nodes and an operation to be performed at the vertice of connection between these nodes (add, delete or reverse), always randomly. After checking that the operation performed on the current network structure generated a valid network (without cycles), the network was accepted as a new state of the chain. Finally, to compare the network models and select the best among them, metrics score are used. Analyzing the networks generated during the execution of the algorithm, along with the data captured in the submission of test cases, it can be concluded that the results were very satisfactory, mainly due to error rates presented in the matrix of classification. As an example, submission of one of the test sets to the network generated by the algorithm, only 7% (seven) of data were misclassified. It is believed that the good results are due to the process used to collect network models, where it saves the best models throughout the execution of the program.

MENEZES, Antonia Gorete Zeferino de. O Laboratório como ferramenta no processo de ensino-aprendizado das ciências biológicas no ensino fundamental. 2015. 57 f. Dissertação (Mestrado em Ensino de Ciências e Matemática) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Rocilda Sales (rocilda@ufc.br) on 2015-08-03T16:17:15Z No. of bitstreams: 2 2015_dis_agzmemezes2.pdf: 2220077 bytes, checksum: b1c133d6ff4483680c385b2e98145281 (MD5) 2015_dis_agzmenezes.pdf: 1071336 bytes, checksum: 99f40b93476fa5442f10032aeee19f92 (MD5) / Approved for entry into archive by Rocilda Sales(rocilda@ufc.br) on 2015-08-03T16:18:22Z (GMT) No. of bitstreams: 2 2015_dis_agzmemezes2.pdf: 2220077 bytes, checksum: b1c133d6ff4483680c385b2e98145281 (MD5) 2015_dis_agzmenezes.pdf: 1071336 bytes, checksum: 99f40b93476fa5442f10032aeee19f92 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-03T16:18:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 2015_dis_agzmemezes2.pdf: 2220077 bytes, checksum: b1c133d6ff4483680c385b2e98145281 (MD5) 2015_dis_agzmenezes.pdf: 1071336 bytes, checksum: 99f40b93476fa5442f10032aeee19f92 (MD5) / Most elementary schools also use as an educational resource for science classes only theoretical. To Krasilchik (1986, p. 5), the role of science teaching in elementary school is to "develop the ability to observe, ask questions, explore, solve problems, cooperate, communicate ideas. In this paper we present a survey and analysis of the situation regarding the practical learning of science content in elementary school, 6th to 9th grade in six schools in Fortaleza, three public and three private sector. It is an exploratory qualitative research through interviews with students and teachers of primary education in private and public state and observation, on the spot. Followed the following steps: survey of legislation regarding the application of practical teaching and learning in elementary school, carrying out visits to schools, or not having an experimental laboratory, obtaining and evaluating data obtained from questionnaires of the conditions of physical structures and methodologies in teaching practical in these schools, to know the degree of involvement and appreciation of the practical teaching, and explanation of design and implementation of suggestions for practical teaching. Unfortunately the law does not govern anything about orientation and / or enforceability of the practical teaching and learning at this stage of education, even though the age group most appropriate to stimulate curiosity científica.The results showed different realities for the public and private schools, both in funcional.Assim as structural part, it is concluded that the experiment provides students with the stimulus to the pursuit of scientific knowledge, it is very important that schools, teachers and students engage with the idea for this project and show the community that science is much more than a theoretical one can understand where the description of observed phenomena. / A maioria das escolas de ensino fundamental ainda utiliza como recurso pedagógico para as aulas de ciências apenas aulas teóricas. Para Krasilchik (1986, p. 5), o papel do ensino de Ciências na escola fundamental é “desenvolver a capacidade de observar, fazer perguntas, explorar, resolver problemas, cooperar, comunicar ideias. Neste trabalho foi realizado o levantamento e uma análise da situação do aprendizado prático referente ao conteúdo das Ciências no Ensino Fundamental, do 6º ao 9º ano, em seis escolas de Fortaleza, sendo três públicas e três do setor privado. Trata-se de uma pesquisa exploratória qualitativa, mediante entrevistas com discentes e docentes do Ensino Fundamental da rede particular e pública estadual e observação, in loco. Seguiu as seguintes etapas: levantamento da legislação referente a aplicação do ensino-aprendizado prático no Ensino Fundamental; realização de visitas em escolas, possuindo ou não laboratório experimental; obtenção e avaliação dos dados obtidos por questionários das condições das estruturas físicas e metodologias aplicadas no ensino prático nestas escolas; para conhecer o grau de envolvimento e valorização do ensino prático; e elaboração e explanação de sugestões para aplicação do ensino prático. Infelizmente a legislação não rege nada sobre orientação e/ou obrigatoriedade do ensino-aprendizado prático nesta etapa do ensino , mesmo sendo a faixa etária mais apropriada para estimular a curiosidade científica.Os resultados obtidos demonstraram realidades distintas para as escolas privadas e publicas, tanto na parte estrutural como funcional.Assim, conclui-se que a experimentação propicia aos alunos o estímulo à busca do conhecimento científico, é muito importante que as escolas, professores e alunos se envolva com a ideia deste projeto e mostre para toda a comunidade que a ciência é muito mais do que um ensino teórico onde pode-se entender a descrição dos fenômenos observados.

Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2015-03-10T17:50:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_ModeloClassificaçãoSupervisionada.pdf: 2193541 bytes, checksum: e03fe7bbcc1450dd9db781c1efc78fd9 (MD5) / Rejected by Gracilene Carvalho (gracilene@sisbin.ufop.br), reason: a pedido on 2015-03-10T18:18:41Z (GMT) / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2015-03-10T18:49:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_ModeloClassificaçãoSupervisionada.pdf: 2193541 bytes, checksum: e03fe7bbcc1450dd9db781c1efc78fd9 (MD5) / Approved for entry into archive by Gracilene Carvalho (gracilene@sisbin.ufop.br) on 2015-03-12T16:47:27Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_ModeloClassificaçãoSupervisionada.pdf: 2193541 bytes, checksum: e03fe7bbcc1450dd9db781c1efc78fd9 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T16:47:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_ModeloClassificaçãoSupervisionada.pdf: 2193541 bytes, checksum: e03fe7bbcc1450dd9db781c1efc78fd9 (MD5) Previous issue date: 2014 / Com o aumento da capacidade de processamento dos computadores nos últimos anos, uma área específica da computação tem despertado a atenção tanto da academia quanto da indústria: a área de Recuperação de Informação em Música (do inglês, Music Information Retrieval _ MIR). Em especial, sistemas que reconhecem automaticamente áudio sendo tocado, seja em um sinal que vem da Web, seja gravando o áudio em dispositivos móveis, tem ganhado especial importância. Em tempos passados, havia ciência para se reconhecer áudio com precisão aceitável, como na faixa de 90%, mas os métodos não eram eficientes ao ponto de serem aplicados em escala, por exemplo, para a aplicação de reconhecimento de áudio em Web rádios, considerando-se um volume de milhares de rádios monitoradas em tempo real e índices da ordem de milhões de músicas. Hoje em dia os métodos não se desenvolveram tanto, mas o poder computacional disponível comercialmente é muito maior, permitindo então o desenvolvimento de uma gama de inovações tecnológicas na área. Nesta dissertação é apresentado um novo modelo de reconhecimento de áudio, capaz de usar o aprendizado supervisionado de máquina a partir de dados rotulados automaticamente para agregar diferentes métodos de reconhecimento de áudio, visando aumentar a precisão do reconhecimento, sem perder em eficiência. A rotulagem automática, cujo resultado é usado na etapa de treino, é possível porque as Web rádios são transmitidas usando protocolos e parâmetros conhecidos, de forma que é possível gerar dados sintéticos para treino e depois aplicar o modelo aprendido sobre as rádios reais. Neste trabalho mostra-se que, se os parâmetros das rádios são bem definidos, a combinação de métodos de reconhecimento utilizando o modelo proposto pode reduzir a perda (ou erro) do método de reconhecimento heurístico em até 55%, chegando a ter revocação média muito próxima de 100%. Isto considerando como baseline um método heurístico que está em execução em um sistema comercial que audita a ocorrência de propagandas em rádios que transmitem pela Web.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:14:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 324092.pdf: 2335387 bytes, checksum: 7fae7ab5dad1b83d5972a8b4b42e0251 (MD5) Previous issue date: 2013 / Com a TV Digital, diversas aplicações interativas podem ser desenvolvidas, como exemplo jogos, t-commerce e t-learning. O controle remoto, que será utilizado para interagir com essas aplicações, mostra-se limitado e é questionável se eles são os me-lhores dispositivos para uma interação mais complexa, como navegação em menus e entrada de texto. O objetivo geral do trabalho foi propor uma solução que visa estender a interatividade da TV digital, para ser utiliza juntamente com uma segunda tela e de modo que possa ser utilizada por múltiplos usuários simultaneamente. A segunda tela visa suprir os problemas relacionados ao controle remoto e a interatividade, estendendo a interatividade para um dispositivo móvel. O trabalho foi desenvolvido no contexto do t-learning, pois acredita-se que a segunda tela pode colaborar com o seu crescimento, melhorando a experiência do usuário e mantendo o caráter de entretenimento da televi-são. O trabalho também analisa as diferentes soluções propostas na literatura para inte-ragir com a TV, seja criando um novo artefato ou utilizando dispositivos móveis, assim como também analisa a maturidade das pesquisas do t-learning. Um modelo foi pro-posto para incluir o uso de dispositivos móveis de forma integrada com o Set-Top Box, responsável por receber a interatividade, permitindo o suporte a múltiplos usuários e sincronização de dados. Um protótipo foi desenvolvido utilizando uma avaliação nutri-cional, onde dados pessoais são respondidos nos dispositivos móveis enquanto a TV apresenta dados relevantes no contexto coletivo. <br> / Abstract : Many interactive applications can be developed on Digital TV such as games, t-commerce and t-learning. The remote control, which is used to interact with these applications, is limited and it is questionable if it is the best device for a more complex interaction like navigation in menus and text input. The main objective of this work is to propose a solution that aims to extend the interactive digital TV, allowing the use in conjunction with a second screen and allowing multiple users simultaneously. Second screen is intended to address problems related to the remote control and interactivity by extending the interactivity to a mobile device. This work is developed on the t-learning context, it is believed that the second screen can collaborate with their growth, improv-ing the user experience and maintaining the entertainment character of television. This work also analyzes different solutions proposed in the literature to interact with the TV, by creating a new artifact or using mobile devices, as well as analyzing the maturity of t-learning researches. A model is proposed to include the use of mobile devices in an integrated manner with the Set-Top Box, responsible for receiving interactivity, allow-ing support for multiple users and data synchronization. A prototype is presented using a nutritional assessment, where personal data are answered on a mobile device while the TV displays data relevant collective context.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T23:18:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 203424.pdf: 665123 bytes, checksum: cef5d3ff396de7a041ad52f6496716a0 (MD5)

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Priscilla Sousa (priscillasousa@bce.unb.br) on 2017-10-31T12:50:55Z No. of bitstreams: 1 2017_ViníciusdeOliveiraSilva.pdf: 12072182 bytes, checksum: 8abe6dbc46ba985620334c2ebac9ea8a (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-11-07T14:09:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_ViníciusdeOliveiraSilva.pdf: 12072182 bytes, checksum: 8abe6dbc46ba985620334c2ebac9ea8a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-07T14:09:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_ViníciusdeOliveiraSilva.pdf: 12072182 bytes, checksum: 8abe6dbc46ba985620334c2ebac9ea8a (MD5) Previous issue date: 2017-11-07 / A evolução tecnológica nas últimas décadas contribuiu para a melhoria de computadores com excelente capacidade de processamento, armazenamento e câmeras com maior qualidade digital. Os dispositivos de geração de vídeo têm sido mais fáceis de manipular, mais portáteis e com preços mais baixos. Isso permitiu a geração, armazenamento e transmissão de grandes quantidades de vídeos, o que demanda uam forma de análise automática de informações, independente de assistência humana para avaliação e busca exaustiva de vídeos. Existem várias aplicações que podem se beneficiar de técnicas de inteligência computacional, tais como realidade virtual, robótica, telemedicina, interface homemmáquina, tele-vigilância e assistência aos idosos em acompanhamento constante. Este trabalho descreve um método para o Reconhecimento de Ações Humanas em sequências de imagens usando duas Redes (canais) Neurais Convolutivas (RNCs). O Canal Espacial é treinado usando quadros de uma sequência de imagens com técnicas de transferência de aprendizagem a partir da rede VGG16 (pré-treinada para classificação de objetos). O outro canal, Canal Temporal, recebe pilhas de Fluxo Óptico Denso (FOD) como entrada e é treinado com pesos inicais aleatórios. A técnica foi testada em dois conjuntos de dados públicos de ações humanas: Weizmann e UCF Sports. Na abordagem do Canal Espacial, conseguimos 84,44% de precisão no conjunto de dados Weizmann e 78,46% no conjunto de dados UCF Sports. Com os canais temporal e espacial combinados, obtivemos uma taxa de precisão de 91,11% para o conjunto de dados Weizmann. Mostramos que quadros estáticos pertencentes a uma certa sequência de imagens curiosamente possibilitam classificar a ação realizada em tal seqüência. Acreditamos que, uma vez que a rede VGG16 foi pré-treinada para um conjunto de dados de 1000 classes de objetos diferentes e algumas ações estão associadas a certos tipos de objetos, isso contribuiu significativamente para a aprendizagem da rede espacial. Isso indica que a técnica de transferência de aprendizado foi usada de forma eficiente para reconhecer ações humanas, usando uma rede previamente treinada para reconhecer objetos. / The technological evolution in the last decades has contributed to the improvement of computers with excellent processing and storage capacity and cameras with higher digital quality. Nowadays, video generation devices are simpler to manipulate, more portable and with lower prices. This allowed easy generation, storage and transmission of large amounts of videos, which demands a form of automatic analysis, independent of human assistance for evaluation and exhaustive search of videos. There are several applications that can benefit from such techniques such as virtual reality, robotics, tele-medicine, humanmachine interface, tele-surveillance and assistance to the elderly in timely caregiving. This work describes a method for human action recognition in a sequence of images using two convolutional neural networks (CNNs). The Spatial network stream is trained 1using frames from a sequence of images with transfer learning techniques from the VGG16 network (pre-trained for classification of objects). The other stream channel, Temporal stream, receives stacks of Dense Optical Flow (DOF) as input and it is trained from scratch. The technique was tested in two public action video datasets: Weizmann and UCF Sports. In the Spatial stream approach we achieve 84.44% of accuracy on Weizmann dataset and 78.46% on UCF Sports dataset. With the Temporal and Spatial streams combined, we obtained an accuracy rate of 91.11% for the Weizmann dataset. We showed that still frames belonging to a certain sequence of images curiously make it possible to classify the action performed in such a sequence. We believe that, since the VGG16 network was pre-trained for a dataset of 1000 classes of different objects and some actions are associated with certain types of objects, this contributed significantly to the learning of the spatial network. This indicates that the transfer learning technique was used efficiently to recognize human actions, using a previously trained network to recognize objects.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Sociais, Departamento de Antropologia, Programa de Pós-Graduação em Antropologia Social, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-01-02T18:45:45Z No. of bitstreams: 1 2017_MarianaCruzAlmeidaLima.pdf: 62667146 bytes, checksum: fb0754e1e755c92a4bb274377be31fb5 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-03-02T20:21:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_MarianaCruzAlmeidaLima.pdf: 62667146 bytes, checksum: fb0754e1e755c92a4bb274377be31fb5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-02T20:21:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_MarianaCruzAlmeidaLima.pdf: 62667146 bytes, checksum: fb0754e1e755c92a4bb274377be31fb5 (MD5) Previous issue date: 2018-03-02 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). / Esta pesquisa foi realizada entre 2014 e 2016 junto a camponeses e camponesas do Terra Vista, assentamento de Reforma Agrária localizado em Arataca, Bahia. Esse território foi constituído a partir da luta de trabalhadores despossuídos que sonham em realizar uma relação com a terra em que a fartura seja plena. Hoje são desenvolvidas diversas ações que visam promover a recuperação da Mata Atlântica em confluência com o sistema de cultivo denominado Cacau-Cabruca – em que o cacau é plantado dentro da mata nativa. Além disto, a comunidade busca construir processos educativos enraizados nos saberes-fazeres de seus mestres e “mais velhos”. Neste contexto, o presente trabalho partiu de uma proposta de pesquisa demandada pela comunidade em que me foi solicitado realizar um diálogo com seis anciãos considerados mestres. A partir da escuta a suas narrativas e da convivência com estes, organizei o texto considerando três dimensões do “ser mestre” camponês. Em primeiro lugar, argumento que ser mestre é ser guardião da memória coletiva e, portanto, oferecer um espelho para que os mais jovens possam olhar para dentro de si. Em segundo lugar, afirmo que essas pessoas não apenas narram histórias sobre si e sobre o contexto sócio histórico de que são parte; elas são guardiãs de conhecimentos sobre a natureza e sobre princípios que regem o cultivo agrícola e a vida, propondo e criando meios para vivenciar a fartura. Por fim, os mestres também assumem um papel de – por meio do diálogo – desafiar as pessoas a engajarem-se no e com o mundo de maneira reflexiva, com os outros e enraizada na realidade. Na travessia camponesa, argumento que os mestres são aqueles que sabem escutar os sinais da natureza e aprender com ela; a natureza toma simbolicamente o lugar de mestre. Assim sendo, tornar-se sujeito é, em princípio, reconhecer-se como parte de um caminho andado junto, passa por saber as histórias daqueles que romperam cercas, furaram mundos para que os que hoje pisam essa terra, e ela própria, estejam vivos. / This research was conducted between 2014 and 2016 among peasants from Terra Vista, a Land Reform settlement located in Arataca, Bahia. This territory was constituted from the struggle of deposseded workers who dream to build a relationship with the land in which abundance is fully plenty. There are many actions being developed today which aim to promote the recovery of the Atlantic Forest, converging with the cultivation system Cacau-Cabruca, where cocoa is planted within the native forest. Besides that, the community aims to build educational processes rooted in the knowhow of their master and “elderlies”. In this context, the present dissertation arises from a community request. I promoted a dialogue with six elderlies who were considered masters. From listening to their narratives and living with them, I’ve organized the text considering three dimensions of the peasant “being master”. First, I argue that being a master is being a guardian of the collective memory, and, therefore, offering a mirror so the youngsters can look within themselves. Secondly, I affirm that these people not only narrate stories about themselves and about the social historical context they are a part of; they are guardians of knowledges about nature and about principles that guide agriculture and life, proposing and creating ways to live in abundance. Lastly, the masters, through dialogue, also take on a role of challenging people to engage in and with the world in a reflexive manner and rooted in reality. I argue that masters are those who can listen to the signs of nature and learn with it; nature symbolically takes the role of the master. Therefore, becoming a subject is, in principle, recognizing oneself as part of a shared path, and knowing the stories of those who broke fences and pierced worlds for the ones who step on this land today, and for the land itself, to be alive.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-02-08T11:58:57Z No. of bitstreams: 1 2016_AlexandreNatãVicente.pdf: 2792600 bytes, checksum: 05eecdd75b494d329e7b92c084506335 (MD5) / Approved for entry into archive by Ruthléa Nascimento(ruthleanascimento@bce.unb.br) on 2017-03-03T17:00:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_AlexandreNatãVicente.pdf: 2792600 bytes, checksum: 05eecdd75b494d329e7b92c084506335 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-03T17:00:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_AlexandreNatãVicente.pdf: 2792600 bytes, checksum: 05eecdd75b494d329e7b92c084506335 (MD5) / A melhoria da resolução especial de imagens de placas de veículos em cenários reais possui papel importante no campo da investigação criminal e da ciência forense. Neste trabalho, um método de super-resolução de única imagem baseado em aprendizado é proposto, o qual utiliza o conhecimento a priori de que a entrada é formada por um conjunto de imagens de algarismos de placas capturadas em baixíssima qualidade e baixíssima resolução. O método proposto emprega uma árvore de decisão para classificar cada imagem de entrada e o resultado da classificação é utilizado para ponderar o peso da imagem do bloco na etapa de reconstrução. Adicionalmente, a equalização de histograma é aplicada para melhorar a eficácia do classificador. Para demonstrar que o método proposto produz resultados satisfatórios, experimentos com imagens sintéticas e imagens do mundo real são realizados e analisados. / Spatial resolution enhancement of license plate images in real scenarios plays an important role in criminal investigation and forensic science. This work presents a learning-based single-image super-resolution method based on a priori knowledge that the input is composed of license plate digit images captured at poor quality and very low resolution. The proposed method employs a decision tree to classify each input image and the classification results are used to weight the image patches in the reconstruction step. Additionally, the histogram equalization technique is performed to improve the effectiveness of the classifier. Experiments conducted on synthetic and real-world images demonstrate that the proposed method is capable of producing satisfactory results.