Imagens acústicas permitem a inspeção e análise de tecidos biológicos e outros materiais de forma não destrutiva, o que é desejado tanto para aprimorar e aumentar o conhecimento sobre o objeto analisado, quanto para diagnosticar ou assegurar a qualidade do mesmo. Este trabalho foi motivado pela falta de recursos quantitativos para análise e diagnósticos via imagens de ultrassom, normalmente baseados em métodos qualitativos, ou seja, experiência e bom senso dos inspetores, além da falta de sistemas de imageamento que permitam a aquisição do sinal puro de RF. Possuir métodos quantitativos de análise é essencial para o desenvolvimento de novos materiais piezelétricos, modelos biomédicos de tecidos e métodos de diagnóstico. Neste trabalho, foi desenvolvido um sistema eletro-mecânico de varredura sincronizado com o sistema de aquisição de sinais de ultrassom e formação de imagem por diferentes métodos de interpolação que permitiu o desenvolvimento de um algoritmo de segmentação de imagens baseado em watershed para separação e contagem de formas em modelos phantom de tecidos moles. Percebeu-se que o uso de um filtro estatístico de Wiener, mesmo sem grandes vantagens para análise qualitativa, possui resultado positivo como pré-processamento para segmentação automática. / Acoustic imaging allows the inspection and analysis of biological tissue and others materials in a non-destructive way, what is desired to improve the knowledge and to insure the quality about the analyzed object. This work was motivated by the lack of quantitative methods of analysis, usually based on qualitative diagnoses from experienced inspectors, what can vary, as well the lack of imaging systems where the pure RF signal of ultrasound could be acquired. Quantitative methods of analysis are highly desired when developing new piezoelectric materiais, biomedic phantom models and new diagnoses methods. It was developed in this work: an electrical-mechanic scanning system synchronized with the ultrasound acquisition device and image formation by different methods that allowed the development of an algorithm to prepare and to segment these images and different soft tissue phantom models. It was noticed that a statistic Wiener filter, even with no advantages for qualitative analysis of an image, improved the automatic segmentation of it.

Submitted by TÂNIA TENÓRIO GOMES (taniatgs@yahoo.com.br) on 2018-01-23T18:19:50Z No. of bitstreams: 1 Tania_dissertação_dee_22_12_2017.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-01-24T11:18:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gomes_tt_me_ilha.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-24T11:18:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gomes_tt_me_ilha.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) Previous issue date: 2017-12-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A geração e distribuição de energia elétrica fazem parte de um vasto esquema no setor elétrico de cada país, tornando-se cada vez mais necessário criar alternativas para minimizar seu custo. Realizar a previsão de cargas elétricas de forma precisa garante uma infraestrutura mais eficiente e confiável para planejamento e operação do sistema elétrico. A proposta deste trabalho é realizar a previsão de carga elétrica global a curto prazo, utilizando uma técnica que forneça uma boa precisão, seja confiável e de baixo custo computacional. Portanto, foi utilizada a rede neural artificial ARTMAP Euclidiana, que é baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa. Com objetivo de analisar a eficiência da metodologia proposta foram realizados 3 casos com diferentes horizontes de treinamento, sendo calculado o erro percentual médio. Os dados utilizados para as simulações são de uma companhia elétrica espanhola. O principal objetivo deste trabalho é aplicar a rede neural ARTMAP Euclidiana na previsão de cargas elétricas 24 horas à frente e para validar e verificar se esta rede é uma boa ferramenta para este tipo de estudo foi utilizada a rede neural ARTMAP Fuzzy com os mesmos dados empregados na rede ARTMAP Euclidiana como critério de comparação para comprovar a eficiência da rede neural ARTMAP Euclidiana. / Generation and distribution of electrical energy are very important for the development of the countries and it is necessary to create alternatives to minimize the costs. Electrical load forecasting must be realized precisely to assure a reliable and secure operation of the electrical system. The proposal of this work is to realize the short term global electrical load forecasting using a technique with good precision and reliable and with low computational cost. Thus, the Euclidian ARTMAP neural network was used which is also based on the adaptive resonance theory. Three different cases with different horizons were used for training and the percentual error is calculated. The data are from a Spanish company. The main objective is to apply the Euclidian ARTMAP neural network to forecast the loads 24 hours ahead. The results are compared with the traditional Fuzzy ARTMAP neural network using the same data and the comparison is effectuated evaluating the MAPE (mean absolute percentual error).

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Resumo: A geração e distribuição de energia elétrica fazem parte de um vasto esquema no setor elétrico de cada país, tornando-se cada vez mais necessário criar alternativas para minimizar seu custo. Realizar a previsão de cargas elétricas de forma precisa garante uma infraestrutura mais eficiente e confiável para planejamento e operação do sistema elétrico. A proposta deste trabalho é realizar a previsão de carga elétrica global a curto prazo, utilizando uma técnica que forneça uma boa precisão, seja confiável e de baixo custo computacional. Portanto, foi utilizada a rede neural artificial ARTMAP Euclidiana, que é baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa. Com objetivo de analisar a eficiência da metodologia proposta foram realizados 3 casos com diferentes horizontes de treinamento, sendo calculado o erro percentual médio. Os dados utilizados para as simulações são de uma companhia elétrica espanhola. O principal objetivo deste trabalho é aplicar a rede neural ARTMAP Euclidiana na previsão de cargas elétricas 24 horas à frente e para validar e verificar se esta rede é uma boa ferramenta para este tipo de estudo foi utilizada a rede neural ARTMAP Fuzzy com os mesmos dados empregados na rede ARTMAP Euclidiana como critério de comparação para comprovar a eficiência da rede neural ARTMAP Euclidiana. / Abstract: Generation and distribution of electrical energy are very important for the development of the countries and it is necessary to create alternatives to minimize the costs. Electrical load forecasting must be realized precisely to assure a reliable and secure operation of the electrical system. The proposal of this work is to realize the short term global electrical load forecasting using a technique with good precision and reliable and with low computational cost. Thus, the Euclidian ARTMAP neural network was used which is also based on the adaptive resonance theory. Three different cases with different horizons were used for training and the percentual error is calculated. The data are from a Spanish company. The main objective is to apply the Euclidian ARTMAP neural network to forecast the loads 24 hours ahead. The results are compared with the traditional Fuzzy ARTMAP neural network using the same data and the comparison is effectuated evaluating the MAPE (mean absolute percentual error). / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-07-15Bitstream added on 2014-06-13T20:33:53Z : No. of bitstreams: 1 ivani_sa_me_jabo.pdf: 806885 bytes, checksum: 46ae5805f566147f2c05b8acbfd80a9e (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo do presente trabalho foi estudar a divergência genética por meio de caracteres morfológicos de frutos, diásporos, ráquilas e plântulas, entre palmeiras matrizes de Oenocarpus bacaba Mart., em três populações naturais do Amapá, Comunidade Lontra da Pedreira, Parque Zoobotânico em Macapá e Município de Porto Grande. A divergência genética foi avaliada pela análise de agrupamento, através do algaritmo de Tocher e do método do Ward, obtido a partir da matriz de dissimilaridade pela Distância Euclidiana. A técnica dos componentes principais foi utilizada para identificar a importância relativa de cada variável para a divergência genética. Houve certa concordância nos dois métodos de agrupamento. Dos 17 caracteres avaliados 10 deles (60%) são passíveis de descarte nas três áreas de estudo / The objective of this work was to study the genetic divergence for morphological characters of fruits, disseminules, rachilles and seedlings, among matrices of Oenocarpus bacaba Mart. palm, in three natural populations of Amapa city, Lontra da Pedreira community, Park Zoobotany in Macapa and Porto Grande municipality. The genetic divergence was assessed by clusters analysis by the Tocher algaritmo and Ward's method, obtained from the matrix of dissimilarity of the Euclidian distance. The technique of principal components was used to identify the relative importance of each variable for genetic divergence. There was some agreement among the two groups The twenty characters evaluated, 10 of them (60%) are likely to discard of the three areas of study

Orientador: Jorge Stolfi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T21:27:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zampieri_CarlosEliasArminio_M.pdf: 4003666 bytes, checksum: a730c8935e9f68bc9c1cd9a6e9d68c8c (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Neste trabalho apresentamos um método geral para busca de imagem por conteúdo (BIPC, CBIR) em grandes coleções de imagens, usando estimação intervalar multiescala de distância. Consideramos especificamente buscas por exemplo, em que o objetivo é encontrar a imagem da coleção que é mais próxima a uma imagem dada, segundo alguma função de distância de imagens. Neste trabalho não procuramos desenvolver métricas que melhor atendem as intenções do usuário; em vez disso, supondo que a métrica está escolhida, apresentamos um algoritmo genérico (que denominamos MuSIS, de Multiscale Image Search) para realizar a busca de maneira eficiente usando aritmética intervalar. Estimativas intervalares das distâncias entre imagens são usadas para eliminar rapidamente imagens candidatas, considerando apenas versões reduzidas das mesmas, de maneira semelhante ao paradigma de otimização branch-and-bound. Como parte deste trabalho, desenvolvemos estimadores intervalares eficazes para distância euclidiana e algumas variantes da mesma, incluindo métricas sensíveis ao gradiente em escalas variadas. Experimentos indicaram que o método promove significativa redução de custos em relação à busca exaustiva. Apesar de menos eficiente do que outros métodos comumente usados para BIPC, o algoritmo MuSIS sempre retorna a resposta exata - isto é, a imagem mais próxima na métrica escolhida - e não apenas uma aproximação. A abordagem MuSIS é compatível com uma ampla variedade de funções de distância, sem a necessidade de pré-calcular ou armazenar descritores específicos para cada função / Abstract: We present a general method for content-based image retrieval (CBIR) in large image collections, using multiscale interval distance estimation. We consider specifically queries by example, where the goal is to find the image in the collection that is closest to a given image, according to some image distance function. In this work we do not aim to develop metrics that best meet the user's intentions; instead, assuming that the metric is chosen, we describe an algorithm (wich we call MuSIS, for MultiScale Image Search) to perform the search efficiently using interval arithmetic. Interval estimates of the image distances are used to quickly discard candidate images after examining only small versions of them, in a manner similar to the branch-and-bound optimization paradigm. As part of this work, we developed effective interval estimators for the Euclidean distance and for some variations of it, including metrics that are sensitive to the gradient at various scales. Experiments indicate that the method yields significant cost savings over exhaustive search. Although less efficient than other methods commonly used for CBIR, the MuSIS algorithm always returns the exact answer - that is, the nearest image in metric chosen - and not just an approximation thereof. The MuSIS approach is compatible with a wide variety of distance functions without the need to pre-compute or store specific descriptors for each function / Mestrado / Processamento de Imagens / Mestre em Ciência da Computação

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The main goal of a images retrieval system is to obtain images from a collection that assist a need of the user. To achieve this objective, in generally, the systems of retrieval of images calculate the similarity between the user's need represented by a query and representations of the images of the collection. Such an objective is dicult of being obtain due to the subjectivity of the similarity concept among images, because a same image can be interpreted in dierent ways by dierent people. In the attempt of solving this problem the content based image retrieval systems explore the characteristics of low level color, forms and texture in the calculation of the similarity among the images. A problem of this approach is that in most of the systems the calculation of the similarity is accomplished being compared the query image with all of the images of the collection, turning the dicult and slow processing. Considering the indexation of characteristics of low level of partitions of digital images mapped to an inverted index, this work looks for improvements in the acting of the processing of querys and improve in the precision considering the group of images retrieval in great bases of data. We used an approach based in inverted index that is here adapted for partitions images. In this approach the concept of term of the retrieval textual, main element of the indexation, it is used in the work as characteristic of partitions of images for the indexation. Experiments show improvement in the quality of the precision using two collections of digital images. / O principal objetivo de um sistema de recuperação de imagens é obter imagens de uma coleção que atendam a uma necessidade do usuário. Para atingir esse objetivo, em geral, os sistemas de recuperação de imagens calculam a similaridade entre a necessidade do usuário, representada por uma consulta, e representações das imagens da coleção. Tal objetivo é difícil de ser alcançado devido à subjetividade do conceito de similaridade entre imagens, visto que uma mesma imagem pode ser interpretada de formas diferentes por pessoas distintas. Na tentativa de resolver este problema os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo exploram as características de baixo nível cor, forma e textura no cálculo da similaridade entre as imagens. Um problema desta abordagem é que na maioria dos sistemas o cálculo da similaridade é realizado comparando-se a imagem de consulta com todas as imagens da coleção, tornando o processamento difícil e lento. Considerando a indexação de características de baixo nível de partições de imagens digitais mapeadas para um índice invertido, este trabalho busca melhorias no desempenho do processamento de consultas e ganho na precisão considerando o conjunto de imagens recuperadas em grandes bases de dados. Utilizamos uma abordagem baseada em índice invertido, que é aqui adaptada para imagens particionadas. Nesta abordagem o conceito de termo da recuperação textual, principal elemento da indexação, é utilizado no trabalho como característica de partições de imagens para a indexação. Experimentos mostram ganho na qualidade da precisão usando duas coleções de imagens digitais. / Mestre em Ciência da Computação