Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-02-07T15:44:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Deuticilam G. Maia Júnior.pdf: 1995808 bytes, checksum: d79824b9d4ba0af370c62ac5b5cc8665 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-02-07T15:44:54Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Deuticilam G. Maia Júnior.pdf: 1995808 bytes, checksum: d79824b9d4ba0af370c62ac5b5cc8665 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-02-07T15:45:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Deuticilam G. Maia Júnior.pdf: 1995808 bytes, checksum: d79824b9d4ba0af370c62ac5b5cc8665 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-07T15:45:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Deuticilam G. Maia Júnior.pdf: 1995808 bytes, checksum: d79824b9d4ba0af370c62ac5b5cc8665 (MD5) Previous issue date: 2017-11-30 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This work focuses on treelike generalized scale-free polymer network, which depend on a parameter that controlls the connectivity of the nodes, , and two modularity parameters: the minimum allowed degree, Kc, and the maximum allowed degree, Nc. It was monitored the influence of these parameters on the statical properties of the networks and on the polymer relaxation dynamics. The latter was solved in the framework of generalized Gaussian structures by computing the eigenvalue spectrum of the connectivity (or Laplacian) matrix. It focus on physical quantities such as average monomer displacement under external forces, radius of gyration and the mechacical relaxation moduli (storage and loss mudulus). Depending on the values of network’s parameters we were able to switch between distinct hyperbranched structures: networks with more linearlike segments or with a predominant star or dendrimerlike topology. We observe a stronger influence on Kc than on Nc. In the intermediate time (frequency) domain, all physical quantities show scaling for polymer networks with = 2.5 and we prove additionally that for networks with 2.5 new regions with constant slopes emerge by a proper choice of Kc. / Este trabalho concentra-se em redes poliméricas livres de escala generalizadas "tipoárvore", que dependem de um parâmetro que controla a conectividade dos nós, , e dois parâmetros de modularidade: o mínimo grau permitido Kc, e o máximo grau permitido Nc. Foi monitorado a influência desses parâmetros sobre as propriedades estáticas das redes e sobre a dinâmica de relaxamento dos polímeros. O último foi resolvido usando o conceito de estruturas Gaussianas generalizadas computando o espectro de autovalores da matriz de conectividade (ou Laplaciano). Concentra-se em quantidades físicas tais como deslocamento médio de monômeros sob forças externas, raio de giração e módulos de relaxamento mecânico (módulos de armazenamento e perda). Dependendo dos valores dos parâmetros das redes foi possível alternar entre estruturas hiperramificadas distintas: redes com mais segmentos "tipo-linear" ou com uma "estrela" predominante ou topologia "tipo-dendrímero". Foi observado uma influência mais forte em Kc do que em Nc. No domínio de tempo (frequência) intermediário, todas as quantidades físicas mostram escala para redes poliméricas com = 2.5 e provou-se adicionalmente que para redes com 2.5 novas regiões com declives constantes emergem por uma escolha apropriada de Kc.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-08-14T18:45:23Z No. of bitstreams: 1 rafaeldacostanunes.pdf: 1210492 bytes, checksum: 899b8c4ec23d150bd63f9ec175070364 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-08-28T13:37:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rafaeldacostanunes.pdf: 1210492 bytes, checksum: 899b8c4ec23d150bd63f9ec175070364 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-28T13:37:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rafaeldacostanunes.pdf: 1210492 bytes, checksum: 899b8c4ec23d150bd63f9ec175070364 (MD5) Previous issue date: 2018-07-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Observações astronômicas realizadas nos últimos 20 anos envolvendo supernovas do tipo Ia, radiação cósmica de fundo e estruturas em grandes escalas, indicam que o Universo é descrito por um modelo cosmológico espacialmente plano e que se encontra atualmente em um estágio de expansão acelerada. A causa da aceleração é desconhecida e constitui um dos maiores desafios para a física moderna. O modelo que melhor descreve os dados, ACDM (modelo cosmológico com constante cosmologica mais matéria escura), apresenta inconsistências teóricas e, devido a esses problemas, a comunidade científica especializada vem propondo cenários alternativos ao modelo ACDM que possam ao mesmo tempo ajustar os dados observacionais e ter alguma fundamentação teórica consistente. Entre as alternativas á constante cosmológica é comum atribuir graus de liberdade adicionais para novas e exóticas formas de matéria com pressão negativa chamada de energia escura. Nesta tese, investigamos possíveis conexões entre cosmologia, gravitação e termodinâmica. Primeiro investigamos como estatísticas não-gaussianas combinadas com um cenário de gravitação entrópica pode afetar a dinâmica do Universo. Encontramos que essses cenários levam a uma modifição na constante de gravitação, que pode tornar o campo gravitacioaml mais fraco ou forte em grandes escalas. Comparamos nosso modelo de Universo com dados de Supernovas tipo Ia, oscilações acústicas bariônicas, taxa de expansão do Universo, e a função de crescimento das pertubações lineares da matéria. Em uma segunda parte, investigamos como limites impostos pelas condições de instabilidade termodinâmica pode restringir teoricamente modelos de energia escura. Mostramos que se fluidos escuros com uma equação de estado satisfazem essas condições de estabilidade, tal exigência coloca dificuldades sobre a existência de tais modelos. Comparando os vínculos termodinâmicos com os vínculos observacionais, notamos que uma porção muito significativa do espaço paramétrico para uma energia escura dinâmica é excluido quando comparado com as restrições impostas termodinâmicas. Acreditamos que esse resultado pode ser um passo importante na modelagem fenomenológica da energia escura. / Astronomical observations performed in the last 20 years involving type Ia Supernovae, cosmic microwave background and large scales structures, indicate that the Universe is described by a spatially flat cosmological model and is currently in an accelerated expansion state. The cause of the acceleration is unknown, and this is one of the greatest challenges in modern physics. The model that better describes the data, the ACDM model, presents technical inconsistencies, and because of these problems, the scientific community has been proposing alternative scenarios to ACDM model, which can simultaneously fits the observational data and have some consistent theoretical framework. Among the alternatives to a cosmological constant is common to assign additional degrees of freedom for new and exotic forms of matter with negative pressure called dark energy. In this thesis, we investigate the possible connections between cosmology, gravitation, and thermodynamics. We first investigate how thermodynamics beyond the Boltzmann-Gibbs statistics (non-Gaussian statistics) in combination with an entropic gravitational scenario can affect the dynamics of the Universe. We find that these scenarios lead to a change in the gravitational constant, which can make the gravitational field weaker or stronger at large scales. We compare our model of Universe with data from type Ia Supernovae, baryon acoustic oscillations (BAO), the rate of expansion of the University, and the growth function of the linear perturbations of matter. In the second part, we investigate how the limits imposed by the conditions of thermodynamic stability, can constrain theoretically dark energy models. We show that, if dark fluids with ! < 0 satisfy these conditions of stability, such requirement poses difficulties on the existence of such models. Comparing our thermodynamic limits with the observational constraints, we note that a very significant portion of the parametric space for a dynamical dark energy model is excluded when compared to the thermodynamic constraints. We believe this result can be an important step in modeling phenomenological of dark energy.

Apesar da ampla diversidade de línguas indígenas no Brasil, poucas pesquisas estudam estas línguas e suas relações. Inúmeros esforços têm sido dedicados a procurar similaridades entre as palavras das línguas indígenas e classificá-las em famílias de línguas. Seguindo a classificação mais aceita das línguas indígenas do Brasil, esta pesquisa propõe comparar palavras de 10 línguas indígenas brasileiras. Para isso, considera-se que estas palavras são sinais de fala e estima-se a função de distribuição de probabilidade (PDF) de cada palavra, usando um modelo de mistura de gaussianas (GMM). A PDF foi considerada um modelo para representar as palavras. Os modelos foram comparados utilizando medidas de distância para construir estruturas hierárquicas que evidenciaram possíveis relações entre as palavras. Seguindo esta linha, a hipótese levantada nesta pesquisa é que as PDFs baseadas em GMM conseguem caracterizar as palavras das línguas indígenas, permitindo o emprego de medidas de distância entre elas para estabelecer relações entre as palavras, de forma que tais relações confirmem algumas das classificações. Os parâmetros do GMM foram calculados utilizando o algoritmo Maximização da Expectância (em inglês, Expectation Maximization (EM)). A divergência Kullback Leibler (KL) foi empregada para medir semelhança entre as PDFs. Esta divergência serve de base para estabelecer as estruturas hierárquicas que ilustram as relações entre os modelos. A estimativa da PDF, baseada em GMM foi testada com o auxílio de sinais simulados, sendo possível confirmar que os parâmetros obtidos são próximos dos originais. Foram implementadas várias medidas de distância para avaliar se a semelhança entre os modelos estavam determinadas pelos modelos e não pelas medidas adotadas neste estudo. Os resultados de todas as medidas foram similares, somente foi observada alguma diferença nos agrupamentos realizados pela distância C2, por isso foi proposta como complemento da divergência KL. Estes resultados sugerem que as relações entre os modelos dependem das suas características, não das métricas de distância selecionadas no estudo e que as PDFs baseadas em GMM, conseguem fazer uma caracterização adequada das palavras. Em geral, foram observados agrupamentos entre palavras que pertenciam a línguas de um mesmo tronco linguístico, assim como se observou uma tendência a incluir línguas isoladas nos agrupamentos dos troncos linguísticos. Palavras que pertenciam a determinada língua apresentaram um comportamento padrão, sendo identificadas por esse tipo de comportamento. Embora os resultados para as palavras das línguas indígenas sejam inconclusivos, considera-se que o estudo foi útil para aumentar o conhecimento destas 10 línguas estudadas, propondo novas linhas de pesquisas dedicadas à análise destas palavras. / Although there exists a large diversity of indigenous languages in Brazil, there are few researches on these languages and their relationships. Numerous efforts have been dedicated to search for similarities among words of indigenous languages to classify them into families. Following the most accepted classification of Brazilian indigenous languages, this research proposes to compare words of 10 Brazilian indigenous languages. The words of the indigenous languages are considered speech signals and the Probability Distribution Function (PDF) of each word was estimated using the Gaussian Mixture Models (GMM). This estimation was considered a model to represent each word. The models were compared using distance measures to construct hierarchical structures that illustrate possible relationships among words. The hypothesis in this research is that the estimation of the PDF, based on GMM can characterize the words of indigenous languages, allowing the use of distance measures between the PDFs to establish relationships among the words and confirm some of the classifications. The Expectation Maximization algorithm (EM) was implemented to estimate the parameters that describe the GMM. The Kullback Leibler (KL) divergence was used to measure similarities between two PDFs. This divergence is the basis to establish the hierarchical structures that show the relationships among the models. The PDF estimation, based on GMM was tested using simulated signals, allowing confirming the useful approximation of the original parameters. Several distance measures were implemented to prove that the similarities among the models depended on the model of each word, and not on the distance measure adopted in this study. The results of all measures were similar, however, as the clustering results of the C2 distances showed some differences from the other clusters, C2 distance was proposed to complement the KL divergence. The results suggest that the relationships between models depend on their characteristics, and not on the distance measures selected in this study, and the PDFs based on GMM can properly characterize the words. In general, relations among languages that belong to the same linguistic branch were illustrated, showing a tendency to include isolated languages in groups of languages that belong to the same linguistic branches. As the GMM of some language families presents a standard behavior, it allows identifying each family. Although the results of the words of indigenous languages are inconclusive, this study is considered very useful to increase the knowledge of these types of languages and to propose new research lines directed to analyze this type of signals.

A evolução continua dos computadores levou a várias modificações na maneira de fazer ciência, fazendo surgir uma infinidade de novas opções para resolvermos problemas científicos. A implementação computacional de métodos teóricos possibilitou a tratamento de sistemas grandes, complexos e em diferentes áreas da ciência.Uma área particularmente em destaque e a química de moléculas, atualmente podemos descrever sistemas moleculares relativamente complexos com extrema precisão. Os métodos teóricos em química molecular podem ser divididos basicamente em métodos clássicos ou quânticos, dependendo do que queremos estudar, podemos também utilizar métodos híbridos ou seqüenciais, contudo para uma descrição detalhada da estrutura eletrônica e de ligações químicas é necessária a utilização de métodos quânticos.Cálculos ab initio da estrutura eletrônica de átomos e especialmente moléculas foram realizados pela primeira vez utilizando-se o método de expansão de Roothaan na década de cinqüenta. Em 1986, uma versão integral das equações de Griffin-Wheele-Hartree-Fock (GW-HF) foi apresentada na literatura , inspirada no Método da Coordenada Geradora (MCG), introduzido por Griffin e Wheeler na década de cinqüenta. A versão integral das equações de Hartree-Fock foi denominada de Método da Coordenada Geradora Hartree-Fock (MCG-HF), e uma de suas primeiras aplicações foi na geração de bases atômicas universais . De fato, uma integração numérica cuidadosa das equações de GW-HF permite a geração de bases universais bem mais generalizadas do que as já publicadas na literatura.Recentemente, Barbosa e da Silva propuseram uma modificação na metodologia da discretização com o intuito de melhorar a obtenção de conjuntos de funções Gaussianas (GTF) por meio do MCG-HF, tornando possível a geração de GTF tão boas ou melhores quanto as até agora obtidas na literatura, porém mais compactas e precisas (acuradas). / The ongoing evolution of computers has led to several changes in the way of doing science, to create a multitude of new options for solving scientific problems. The implementation of computational methods allowed the theoretical treatment of large systems, complex and different areas of science. One area of particular focus and chemistry of molecules, now can describe relatively complex molecular systems with extreme precision. The theoretical methods in molecular chemistry can be basically divided into classical and quantum methods, depending on what we consider, we can also use sequential or hybrid methods, however for a detailed description of the electronic structure and chemical bonds is required the use of quantum methods. Ab initio calculations of the electronic structure of atoms and molecules have been specially made for the first time using the method of Roothaan expansion in the decade of the fifties . In 1986, a full version of the equations of Griffin-Wheeler-Hartree-Fock (HF-GW) was presented in the literature , inspired by the Method of Coordinate Generator (MCG), introduced by Griffin and Wheeler in the decade of fifty . The full equations of the Hartree-Fock method was called the Generator Coordinate Hartree-Fock (HF-MCG) and its first applications was the generation of atomic universal bases In fact, a careful numerical integration of equations of GW-HF allows the generation of universal bases and more widespread than those already published in the literature .Recently, Barbosa and Silva proposed a modification in the methodology of the discretization to improve the collection of sets of Gaussian functions (GTF) by means of MCG-HF, making possible the generation of GTF as good or better as the so far obtained in the literature, but more compact and precise (accurate). A polynomial expansion is proposed as a new way to discretize the Griffin-Wheeler-Hartree-Fock equations of the Generator Coordinate Hartree-Fock method. The implementation of the polynomial expansion in the Generator Coordinate Hartree-Fock method discretizes the Griffin-Wheeler-Hartree-Fock equations through a numerical mesh, which is not equally spaced. This procedure makes the optimization of Gaussian exponents in the Generator Coordinate Hartree-Fock method more flexible and more efficient. The results obtained with the polynomial expansion for atomic Hartree-Fock energies show this technique is very powerful when employed in the design of compact and high accurate Gaussian basis sets used in ab initio non-relativistic (Hartree-Fock) and relativistic (Dirac-Fock) calculations.

Aprender conceitos provenientes de fluxos de dados é uma tarefa significamente diferente do aprendizado tradicional em lote. No aprendizado em lote, existe uma premissa implicita que os conceitos a serem aprendidos são estáticos e não evoluem significamente com o tempo. Por outro lado, em fluxos de dados os conceitos a serem aprendidos podem evoluir ao longo do tempo. Esta evolução é chamada de mudança de conceito, e torna a criação de um conjunto fixo de treinamento inaplicável neste cenário. O aprendizado incremental é uma abordagem promissora para trabalhar com fluxos de dados. Contudo, na presença de mudanças de conceito, conceitos desatualizados podem causar erros na classificação de eventos. Apesar de alguns métodos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas terem sido propostos na literatura, nota-se que tais algoritmos não possuem uma política explicita de descarte de conceitos obsoletos. Nesse trabalho um novo algoritmo incremental para fluxos de dados com mudanças de conceito baseado no modelo de misturas gaussianas é proposto. O método proposto é comparado com vários algoritmos amplamente utilizados na literatura, e os resultados mostram que o algoritmo proposto é competitivo com os demais em vários cenários, superando-os em alguns casos. / Learning concepts from data streams differs significantly from traditional batch learning. In batch learning there is an implicit assumption that the concept to be learned is static and does not evolve significantly over time. On the other hand, in data stream learning the concepts to be learned may evolve over time. This evolution is called concept drift, and makes the creation of a fixed training set be no longer applicable. Incremental learning paradigm is a promising approach for learning in a data stream setting. However, in the presence of concept drifts, out dated concepts can cause misclassifications. Several incremental Gaussian mixture models methods have been proposed in the literature, but these algorithms lack an explicit policy to discard outdated concepts. In this work, a new incremental algorithm for data stream with concept drifts based on Gaussian Mixture Models is proposed. The proposed methodis compared to various algorithms widely used in the literature, and the results show that it is competitive with them invarious scenarios, overcoming them in some cases.

Apesar da ampla diversidade de línguas indígenas no Brasil, poucas pesquisas estudam estas línguas e suas relações. Inúmeros esforços têm sido dedicados a procurar similaridades entre as palavras das línguas indígenas e classificá-las em famílias de línguas. Seguindo a classificação mais aceita das línguas indígenas do Brasil, esta pesquisa propõe comparar palavras de 10 línguas indígenas brasileiras. Para isso, considera-se que estas palavras são sinais de fala e estima-se a função de distribuição de probabilidade (PDF) de cada palavra, usando um modelo de mistura de gaussianas (GMM). A PDF foi considerada um modelo para representar as palavras. Os modelos foram comparados utilizando medidas de distância para construir estruturas hierárquicas que evidenciaram possíveis relações entre as palavras. Seguindo esta linha, a hipótese levantada nesta pesquisa é que as PDFs baseadas em GMM conseguem caracterizar as palavras das línguas indígenas, permitindo o emprego de medidas de distância entre elas para estabelecer relações entre as palavras, de forma que tais relações confirmem algumas das classificações. Os parâmetros do GMM foram calculados utilizando o algoritmo Maximização da Expectância (em inglês, Expectation Maximization (EM)). A divergência Kullback Leibler (KL) foi empregada para medir semelhança entre as PDFs. Esta divergência serve de base para estabelecer as estruturas hierárquicas que ilustram as relações entre os modelos. A estimativa da PDF, baseada em GMM foi testada com o auxílio de sinais simulados, sendo possível confirmar que os parâmetros obtidos são próximos dos originais. Foram implementadas várias medidas de distância para avaliar se a semelhança entre os modelos estavam determinadas pelos modelos e não pelas medidas adotadas neste estudo. Os resultados de todas as medidas foram similares, somente foi observada alguma diferença nos agrupamentos realizados pela distância C2, por isso foi proposta como complemento da divergência KL. Estes resultados sugerem que as relações entre os modelos dependem das suas características, não das métricas de distância selecionadas no estudo e que as PDFs baseadas em GMM, conseguem fazer uma caracterização adequada das palavras. Em geral, foram observados agrupamentos entre palavras que pertenciam a línguas de um mesmo tronco linguístico, assim como se observou uma tendência a incluir línguas isoladas nos agrupamentos dos troncos linguísticos. Palavras que pertenciam a determinada língua apresentaram um comportamento padrão, sendo identificadas por esse tipo de comportamento. Embora os resultados para as palavras das línguas indígenas sejam inconclusivos, considera-se que o estudo foi útil para aumentar o conhecimento destas 10 línguas estudadas, propondo novas linhas de pesquisas dedicadas à análise destas palavras. / Although there exists a large diversity of indigenous languages in Brazil, there are few researches on these languages and their relationships. Numerous efforts have been dedicated to search for similarities among words of indigenous languages to classify them into families. Following the most accepted classification of Brazilian indigenous languages, this research proposes to compare words of 10 Brazilian indigenous languages. The words of the indigenous languages are considered speech signals and the Probability Distribution Function (PDF) of each word was estimated using the Gaussian Mixture Models (GMM). This estimation was considered a model to represent each word. The models were compared using distance measures to construct hierarchical structures that illustrate possible relationships among words. The hypothesis in this research is that the estimation of the PDF, based on GMM can characterize the words of indigenous languages, allowing the use of distance measures between the PDFs to establish relationships among the words and confirm some of the classifications. The Expectation Maximization algorithm (EM) was implemented to estimate the parameters that describe the GMM. The Kullback Leibler (KL) divergence was used to measure similarities between two PDFs. This divergence is the basis to establish the hierarchical structures that show the relationships among the models. The PDF estimation, based on GMM was tested using simulated signals, allowing confirming the useful approximation of the original parameters. Several distance measures were implemented to prove that the similarities among the models depended on the model of each word, and not on the distance measure adopted in this study. The results of all measures were similar, however, as the clustering results of the C2 distances showed some differences from the other clusters, C2 distance was proposed to complement the KL divergence. The results suggest that the relationships between models depend on their characteristics, and not on the distance measures selected in this study, and the PDFs based on GMM can properly characterize the words. In general, relations among languages that belong to the same linguistic branch were illustrated, showing a tendency to include isolated languages in groups of languages that belong to the same linguistic branches. As the GMM of some language families presents a standard behavior, it allows identifying each family. Although the results of the words of indigenous languages are inconclusive, this study is considered very useful to increase the knowledge of these types of languages and to propose new research lines directed to analyze this type of signals.

Orientador: Clésio Luis Tozzi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T06:32:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Freitas_GreiceMartinsde_M.pdf: 16453422 bytes, checksum: fa0ae64561fd346237c57310fb0d0073 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: A crescente utilização de câmeras de vídeo para o monitoramento de ambientes, auxiliando no controle de entrada, saída e trânsito de indivíduos ou veículos tem aumentado a busca por sistemas visando a automatização do processo de monitoramento por vídeos. Como requisitos para estes sistemas identificam-se o tratamento da entrada e saída de objetos na cena, variações na forma e movimentação dos alvos seguidos, interações entre os alvos como encontros e separações, variações na iluminação da cena e o tratamento de ruídos presentes no vídeo. O presente trabalho analisa e avalia as principais etapas de um sistema de rastreamento de múltiplos objetos através de uma câmera de vídeo fixa e propõe um sistema de rastreamento baseado em sistemas encontrados na literatura. O sistema proposto é composto de três fases: identificação do foreground através de técnicas de subtração de fundo; associação de objetos quadro a quadro através de métricas de cor, área e posição do centróide - com o auxílio da aplicação do filtro de Kalman - e, finalmente, classificação dos objetos a cada quadro segundo um sistema de gerenciamento de objetos. Com o objetivo de verificar a eficiência do sistema de rastreamento proposto, testes foram realizados utilizando vídeos das bases de dados PETS e CAVIAR. A etapa de subtração de fundo foi avaliada através da comparação do modelo Eigenbackground, utilizado no presente sistema, com o modelo Mistura de Gaussianas, modelo de subtração de fundo mais utilizado em sistemas de rastreamento. O sistema de gerenciamento de objeto foi avaliado por meio da classificação e contagem manual dos objetos a cada quadro do vídeo. Estes resultados foram comparados à saída do sistema de gerenciamento de objetos. Os resultados obtidos mostraram que o sistema de rastreamento proposto foi capaz de reconhecer e rastrear objetos em movimento em sequências de vídeos, lidando com oclusões e separações, mostrando adequabilidade para aplicação em sistemas de segurança em tempo real / Abstract: There are immediate needs for the use of video cameras in environment monitoring, which can be verified by the task of assisting the entrance, exit and transit registering of people or vehicles in a area. In this context, automated surveillance systems based on video images are increasingly gaining interest. As requisites for these systems, it can be identified the treatment of entrances and exits of objects on a scene, shape variation and movement of followed targets, interactions between targets (such as meetings and splits), lighting variations and video noises. This work analyses and evaluates the main steps of a multiple target tracking system through a fixed video camera and proposes a tracking system based on approaches found in the literature. The proposed system is composed of three steps: foreground identification through background subtraction techniques; object association through color, area and centroid position matching, by using the Kalman filter to estimate the object's position in the next frame, and, lastly, object classification according an object management system. In order to assess the efficiency of the proposed tracking system, tests were performed by using videos from PETS and CAVIAR datasets. The background subtraction step was evaluated by means of a comparison between the Eigenbackground model, used in the proposed tracking system, and the Mixture of Gaussians model, one of the most used background subtraction models. The object management system was evaluated through manual classification and counting of objects on each video frame. These results were compared with the output of the object management system. The obtained results showed that the proposed tracking system was able to recognize and track objects in movement on videos, as well as dealing with occlusions and separations, and, at the same time, encouraging future studies in order for its application on real time security systems / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

A evolução continua dos computadores levou a várias modificações na maneira de fazer ciência, fazendo surgir uma infinidade de novas opções para resolvermos problemas científicos. A implementação computacional de métodos teóricos possibilitou a tratamento de sistemas grandes, complexos e em diferentes áreas da ciência.Uma área particularmente em destaque e a química de moléculas, atualmente podemos descrever sistemas moleculares relativamente complexos com extrema precisão. Os métodos teóricos em química molecular podem ser divididos basicamente em métodos clássicos ou quânticos, dependendo do que queremos estudar, podemos também utilizar métodos híbridos ou seqüenciais, contudo para uma descrição detalhada da estrutura eletrônica e de ligações químicas é necessária a utilização de métodos quânticos.Cálculos ab initio da estrutura eletrônica de átomos e especialmente moléculas foram realizados pela primeira vez utilizando-se o método de expansão de Roothaan na década de cinqüenta. Em 1986, uma versão integral das equações de Griffin-Wheele-Hartree-Fock (GW-HF) foi apresentada na literatura , inspirada no Método da Coordenada Geradora (MCG), introduzido por Griffin e Wheeler na década de cinqüenta. A versão integral das equações de Hartree-Fock foi denominada de Método da Coordenada Geradora Hartree-Fock (MCG-HF), e uma de suas primeiras aplicações foi na geração de bases atômicas universais . De fato, uma integração numérica cuidadosa das equações de GW-HF permite a geração de bases universais bem mais generalizadas do que as já publicadas na literatura.Recentemente, Barbosa e da Silva propuseram uma modificação na metodologia da discretização com o intuito de melhorar a obtenção de conjuntos de funções Gaussianas (GTF) por meio do MCG-HF, tornando possível a geração de GTF tão boas ou melhores quanto as até agora obtidas na literatura, porém mais compactas e precisas (acuradas). / The ongoing evolution of computers has led to several changes in the way of doing science, to create a multitude of new options for solving scientific problems. The implementation of computational methods allowed the theoretical treatment of large systems, complex and different areas of science. One area of particular focus and chemistry of molecules, now can describe relatively complex molecular systems with extreme precision. The theoretical methods in molecular chemistry can be basically divided into classical and quantum methods, depending on what we consider, we can also use sequential or hybrid methods, however for a detailed description of the electronic structure and chemical bonds is required the use of quantum methods. Ab initio calculations of the electronic structure of atoms and molecules have been specially made for the first time using the method of Roothaan expansion in the decade of the fifties . In 1986, a full version of the equations of Griffin-Wheeler-Hartree-Fock (HF-GW) was presented in the literature , inspired by the Method of Coordinate Generator (MCG), introduced by Griffin and Wheeler in the decade of fifty . The full equations of the Hartree-Fock method was called the Generator Coordinate Hartree-Fock (HF-MCG) and its first applications was the generation of atomic universal bases In fact, a careful numerical integration of equations of GW-HF allows the generation of universal bases and more widespread than those already published in the literature .Recently, Barbosa and Silva proposed a modification in the methodology of the discretization to improve the collection of sets of Gaussian functions (GTF) by means of MCG-HF, making possible the generation of GTF as good or better as the so far obtained in the literature, but more compact and precise (accurate). A polynomial expansion is proposed as a new way to discretize the Griffin-Wheeler-Hartree-Fock equations of the Generator Coordinate Hartree-Fock method. The implementation of the polynomial expansion in the Generator Coordinate Hartree-Fock method discretizes the Griffin-Wheeler-Hartree-Fock equations through a numerical mesh, which is not equally spaced. This procedure makes the optimization of Gaussian exponents in the Generator Coordinate Hartree-Fock method more flexible and more efficient. The results obtained with the polynomial expansion for atomic Hartree-Fock energies show this technique is very powerful when employed in the design of compact and high accurate Gaussian basis sets used in ab initio non-relativistic (Hartree-Fock) and relativistic (Dirac-Fock) calculations.

Aprender conceitos provenientes de fluxos de dados é uma tarefa significamente diferente do aprendizado tradicional em lote. No aprendizado em lote, existe uma premissa implicita que os conceitos a serem aprendidos são estáticos e não evoluem significamente com o tempo. Por outro lado, em fluxos de dados os conceitos a serem aprendidos podem evoluir ao longo do tempo. Esta evolução é chamada de mudança de conceito, e torna a criação de um conjunto fixo de treinamento inaplicável neste cenário. O aprendizado incremental é uma abordagem promissora para trabalhar com fluxos de dados. Contudo, na presença de mudanças de conceito, conceitos desatualizados podem causar erros na classificação de eventos. Apesar de alguns métodos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas terem sido propostos na literatura, nota-se que tais algoritmos não possuem uma política explicita de descarte de conceitos obsoletos. Nesse trabalho um novo algoritmo incremental para fluxos de dados com mudanças de conceito baseado no modelo de misturas gaussianas é proposto. O método proposto é comparado com vários algoritmos amplamente utilizados na literatura, e os resultados mostram que o algoritmo proposto é competitivo com os demais em vários cenários, superando-os em alguns casos. / Learning concepts from data streams differs significantly from traditional batch learning. In batch learning there is an implicit assumption that the concept to be learned is static and does not evolve significantly over time. On the other hand, in data stream learning the concepts to be learned may evolve over time. This evolution is called concept drift, and makes the creation of a fixed training set be no longer applicable. Incremental learning paradigm is a promising approach for learning in a data stream setting. However, in the presence of concept drifts, out dated concepts can cause misclassifications. Several incremental Gaussian mixture models methods have been proposed in the literature, but these algorithms lack an explicit policy to discard outdated concepts. In this work, a new incremental algorithm for data stream with concept drifts based on Gaussian Mixture Models is proposed. The proposed methodis compared to various algorithms widely used in the literature, and the results show that it is competitive with them invarious scenarios, overcoming them in some cases.

Este trabalho mostra que a suavização Gaussiana pode exercer outra função além da filtração. Considerando-se imagens binárias, este processo pode funcionar como uma espécie de marcador, que modifica as feições das fronteiras entre duas regiões homogêneas contrastantes. Tais feições são pontos de concavidades, de convexidades ou de bordas em linha reta. Ou seja, toda a informação necessária para se caracterizar a forma bidimensional de uma região. A quantidade de suavização realizada em cada ponto depende da configuração preto/branco que compõe a vizinhança onde este se situa. Isto significa que cada ponto sofre uma quantidade particular de modificação, a qual reflete a interface local entre o objeto e o fundo. Então, para detectar tais feições, basta quantificar a suavização em cada ponto. No entanto, a discriminação pixel a pixel exige que a distribuição Gaussiana apresente boa localização, o que só acontece em escalas muito baixas (&#963;&#8773;0,5). Assim, propõe-se uma distribuição construída a partir da soma de duas Gaussianas. Uma é bem estreita para garantir a boa localização e a outra possui abertura irrestrita para representar a escala desejada. Para confirmar a propriedade de marcação dessa distribuição, são propostos três detectores de corners de contorno, os quais são aplicados à detecção de pontos dominantes. O primeiro utiliza a entropia de Shannon para quantificar a suavização em cada ponto. O segundo utiliza as probabilidades de objeto e de fundo contidos na vizinhança observada. O terceiro utiliza a diferença entre Gaussianas (DoG) para determinar a quantidade suavizada, porém com a restrição de que uma das versões da imagem tenha suavização desprezível, para garantir a boa localização. Este trabalho se fundamenta na física da luz e na visão biológica. Os ótimos resultados apresentados sugerem que a detecção de curvaturas do sistema visual pode ocorrer na retina. / This work shows that the Gaussian smoothing can have additional function to filtration. Considering the binary images, this process can operate as a kind of marker that changes the features of the boundaries between two contrasting homogeneous regions. These features are points of concavities, convexities or straight edges, which are all the necessary information to characterize the two-dimensional shape of a region. The amount of smoothing performed at each point depends on the black/white configuration that composes the neighborhood where the point is located. This means that each point suffers a particular modification, which reflects the local interface between object and background. Thus, to detect such features, one must quantify the smoothing at each point. However, pixel-wise discrimination requires that the Gaussian distribution does not suffer flattening, which occurs in very low scales (&#963;&#8773;0.5), only. Thus, it is proposed a distribution built from the sum of two Gaussians. One must be very narrow to ensure good localization, and the other is free to represent the desired scale. To confirm the property of marking, three boundary based corner detectors are proposed, which are applied to the detection of dominant points. The first uses the Shannon\'s entropy to quantify the smoothing at each point. The second uses the probabilities of object and background contained in the local neighborhood. The third uses the difference of Gaussians (DoG) to determine the amount of smoothing. This Work relies on the physics of light and biological vision. The presented results are good enough to suggest that the curvature detection, in visual system, occurs in the retina.