Made available in DSpace on 2015-03-05T13:59:44Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 22 / Nenhuma / Este trabalho tem como finalidade apresentar um modelo para detecção de comportamentos não usuais baseados em trajetórias. O modelo segue uma linha de pesquisa bastante atual na área de câmeras inteligentes ou vigilância electrônica que tende a concorrer com a enorme variedade de dispositivos baseadas em hardware hoje disponíveis no mercado. O fundamento está no processamento das trajetórias de pedestres ou objetos adquiridas por meio de filmagens feitas de ambientes com tráfego. O modelo é fundamentado em um período de treinamento, onde irá aprender o perfil das trajetórias selecionando, agrupando e posteriormente, guardando-as em um banco de dados. Depois irá compará-las com trajetórias novas que vão sendo adquiridas continuamente no período de teste ou operação propriamentte dito. No período de teste, uma trajetória será classificada com usual se compatível com as trajetórias adquiridas durante o treinamento, ou não usual, caso contrário. Neste trabalho, portanto, serão apresentados algoritmos que detectam / This work aims to present a model for detection of unusual motion based on trajectories. This model relates to the research field on intelligent cameras and surveillance systems, that tends to compete nowadays with the enormous range of devices based in hardware available on the market. The main idea of the proposed approach is to analyze trajectories acquired from film scenes. The first step of the algorithm consists of a training period, that learns the profile of trajectories, selecting, grouping and later, keeping them in a database. After that, the algorithm compares new trajectories that are being acquired continously in the test period. In test period, one given trajectory will be classified as usual if it is compatible with the trajectories acquired during the training period, or unusual otherwise. This work, therefore, will present algorithms that detect patterns of similarity between a set of trajectories in the training period with each new trajectory acquired in the test period

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Several rainfall-runoff methods use the synthetic time-area histogram HTA to simulate the translation effect of the watershed runoff. In those cases, the HTA can be defined by using the parameter named time of concentration (Tc). A model which automatically calculates the HTA might not consider the variation of land use, vegetation cover and further physiographic features of the basin. This fact is justified because the model uses the average conditions of the basin exactly as the concentrate model does. However, some physical aspects of the watershed change the flow velocity and the time of water flow, for instance the land slop and land use. A model that makes use of these peculiarities can appraise that, for the several aspects verified in the watershed, there are some velocity variations between the bigger and the smaller flow resistance. This paper presents a methodology which intends to obtain the HTA in a geo-processed way by evaluating the physiography and the land use in a watershed. This strict analysis will demonstrate the main steps needed to construct the map for the time of water flow according to pixel-to-pixel. The proposed methodology has presented good results, considering the didactical understanding of the processes related to the hydrology cycle and hydrology modeling. / Diversos modelos chuva/vazão utilizam o histograma tempo-área (HTA) sintético para a simulação do efeito de translação do escoamento na bacia hidrográfica. Nestes casos o HTA é definido a partir do parâmetro tempo de concentração (Tc). No entanto, um modelo que faz o cálculo do HTA de forma automática não considera a variabilidade da cobertura e uso da terra, bem como as características fisiográficas da bacia, pois o modelo usa as condições médias da bacia, caracterizando-o como concentrado. Algumas características físicas da bacia hidrográfica, como a declividade do terreno e o uso e ocupação da terra interferem nas velocidades do escoamento e, consequentemente, nos tempos de percurso da água. Um modelo que represente estas peculiaridades passa a ter nele incluídas as diferenças de velocidades, conforme o terreno ofereça menor ou maior resistência ao escoamento. Neste trabalho é apresentada uma metodologia para obtenção do HTA de forma geoprocessada a partir da fisiografia e uso da terra em uma bacia hidrográfica de forma mais aprofundada, mostrando os passos para construir o mapa de tempos de translação de cada célula da bacia, ou seja, pixel a pixel. A metodologia apresentou resultados satisfatórios como forma de compreensão dos processos envolvidos no ciclo hidrológico e na modelagem hidrológica.

[pt] A busca por novas técnicas para a revelação de impressões digitais latentes é constante por conta da importância para a área de Ciências Forenses, em especial, na elucidação de crimes. O objetivo do presente estudo é avaliar o potencial da 4,7- di-m-toluilbenzo[c][1,2,5]tiadiazola (BTD 206) como novo marcador para aplicação na identificação dos grupos fundamentais e pontos característicos dos desenhos das impressões digitais, visando melhor contraste de imagem em substratos de diferentes cores, como capa de celular. Seis matrizes diferentes foram testadas para a análise preliminar do desenvolvimento do pó revelador. A matriz escolhida, carbonato de cálcio foi a que apresentou maior intensidade de luminescência no substrato. Esse pó revelador foi desenvolvido e avaliado através da espectrometria de luminescência em três diferentes concentrações. O programa Image J foi utilizado para o processamento das imagens. O pó revelador impregnado com a BTD 206 em metanol, na matriz carbonato de cálcio apresentou características que auxiliaram na melhoria da qualidade do contraste, que foi realizada a partir do histograma de imagem, que descreve a estatística dos níveis de cinza. Dessa forma, em uma imagem com melhor qualidade, é possível extrair informações da impressão digital, como grupos fundamentais e minúncias. O que auxilia em um confronto e identificação de um possível suspeito de um crime. O pó revelador desenvolvido com a BTD 206 teve um desempenho satisfatório para aplicação pretendida. / [en] The search for new techniques for revealing latent fingerprints is constant due to the importance for the area of Forensic Sciences, in particular, in the elucidation of crimes. The objective of the present study is to evaluate the potential of 4,7-di-m-toluylbenzo[c][1,2,5]thiadiazole (BTD 206) as a new marker for application in the identification of fundamental groups and characteristic points of drawings of digital prints, aiming at better image contrast on substrates of different colors, such as cell phone cases. Six different matrices were tested for the preliminary analysis of the developer powder development. The matrix chosen, calcium carbonate, was the one that presented the highest intensity of luminescence in the substrate. This developer powder was developed and evaluated through luminescence spectrometry at three different concentrations. The Image J program was used for image processing. The developer powder impregnated with BTD 206 in methanol, in the calcium carbonate matrix, showed characteristics that helped to improve the quality of the contrast, which was performed from the image histogram, which describes the gray levels statistics. In this way, in a better quality image, it is possible to extract information from the fingerprint, such as fundamental groups and minutiae. Which helps in a confrontation and identification of a possible suspect of a crime. The developer powder developed with BTD 206 performed satisfactorily for the intended application.

La presente investigación propone un dispositivo electrónico portátil que permite el diagnóstico rápido de enfermedades utilizando tiras rápidas o ensayos de flujo lateral (LFAs), el cual indica si el resultado es positivo, negativo o inválido, dichas tiras utilizan como muestra el suero de sangre. Actualmente existen soluciones similares con un costo muy elevado, por lo que en el Laboratorio de Biología Molecular del Instituto de Investigación de Enfermedades Infecciosas (IIEI) se realiza el diagnóstico por inspección visual; como consecuencia de la fatiga visual, se reduce la confiabilidad de los resultados proporcionados por los técnicos del laboratorio. En la literatura científica se propone como solución un equipo que requiere de una cámara de celular, iluminación con láser, el uso de algoritmos de visión artificial y de redes neuronales convolucionales. El presente equipo utiliza algoritmos computacionales de procesamiento digital de imágenes sobre una foto tomada por la cámara digital integrada, recorte del área de interés, construcción de histogramas y adquisición de descriptores de los componentes R, G y B de la imagen, que serán utilizados por una red neuronal multicapa. Dicho software se complementa con un hardware que incluye un computador de placa reducida, el cual emitirá el resultado a través de una pantalla táctil e interactiva. De acuerdo con lo obtenido al emplear el algoritmo, se consiguió un grado de acuerdo superior a 0.9, para esto se utilizó el índice de Kappa Cohen, coincidiendo mayormente los resultados emitidos por los técnicos de laboratorio con los obtenidos por la solución propuesta. / This dissertation proposes a portable electronic device that allows the rapid diagnosis of diseases using rapid immunochromatographic test or lateral flow assays (LFAs) which indicates whether the result is positive, negative, or invalid, these strips use blood serum as a sample. Nowadays there are similar solutions to which they have a very high cost, so the diagnosis is made by visual inspection at the Laboratorio de Biología Molecular del Instituto de Investigación de Enfermedades Infecciosas (IIEI); because of visual fatigue, the reliability of the results provided by laboratory technicians is reduced. In the scientific literature, the design of a device that requires a cell phone camera, laser lighting, the use of artificial vision algorithms and convolutional neural networks is proposed as a solution. This equipment uses computational algorithms for digital image processing on a photo taken by the integrated digital camera, such as trimming the area of ​​interest, constructing histograms and acquisition of descriptors of the R, G and B components of the image taken by the camera, which will be used by a multilayer neural network. This software is complemented by hardware that includes a reduced board computer, which will issue the results through an interactive touch screen. According to what was obtained when using the algorithm, a degree of agreement greater than 0.9 was achieved, for this the Kappa Cohen index was used, mostly coinciding with the results issued by the laboratory technicians with those obtained by the proposed solution. / Tesis

This work proposes an appearance-based SLAM method whose main contribution is the Feature Stability Histogram (FSH). The FSH is built using a voting schema, if the feature is re-observed, it will be promoted; otherwise it progressively decreases its corresponding FSH value. The FSH is based on the human memory model to deal with changing environments and long-term SLAM. This model introduces concepts of Short-Term memory (STM), which retains information long enough to use it, and Long-Term memory (LTM), which retains information for longer periods of time. If the entries in the STM are rehearsed, they become part of the LTM (i.e. they become more stable). However, this work proposes a different memory model, allowing to any input be part of the STM or LTM considering the input strength. The most stable features are only used for SLAM. This innovative feature management approach is able to cope with changing environments, and long-term SLAM. / Este trabajo propone un método de SLAM basado en apariencia cuya principal contribución es el Histograma de Estabilidad de Características (FSH). El FSH es construido por votación, si una característica es re-observada, ésta será promovida; de lo contrario su valor FSH progresivamente es reducido. El FSH es basado en el modelo de memoria humana para ocuparse de ambientes cambiantes y SLAM a largo término. Este modelo introduce conceptos como memoria a corto plazo (STM) y largo plazo (LTM), las cuales retienen información por cortos y largos periodos de tiempo. Si una entrada a la STM es reforzada, ésta hará parte de la LTM (i.e. es más estable). Sin embargo, este trabajo propone un modelo de memoria diferente, permitiendo a cualquier entrada ser parte de la STM o LTM considerando su intensidad. Las características más estables son solamente usadas en SLAM. Esta innovadora estrategia de manejo de características es capaz de hacer frente a ambientes cambiantes y SLAM de largo término.

Este trabalho foi desenvolvido com o intuito de se estabelecer uma metodologia para a classificação das cores de imagens digitais em cores perceptuais para se gerar um vetor de características que permita recuperar imagens através de seu conteúdo em uma base de dados. Em trabalhos e estudos correlatos analisados, as metodologias de agrupamento das diversas cores possíveis de uma imagem não permitem uma associação entre a cor digitalizada e a cor percebida por seres humanos. Estudos mostram que a maioria das culturas humanas associam às cores apenas onze termos: vermelho, amarelo, violeta, azul, verde, rosa, marrom, preto, branco, laranja e cinza. Este trabalho propõe, portanto, uma metodologia baseada em regras da lógica fuzzy, que permite associar a todas as possíveis cores de imagens digitais uma das onze cores culturais definidas, criando assim um histograma perceptual de cores. Isso permitiu a geração de um vetor de características para a recuperação de imagens baseada em conteúdo em uma base de dados. / This work aims at establishing a digital image classification methodology based on perceptual colors, by generating a feature vector that allows retrieving images from a database by their content. In related works the methodologies of grouping the diverse possible colors of an image do not allow associate digitized colors and those colors perceived by human beings. Studies show that the majority of human being culture associates only eleven terms to all the possible colors: red, yellow, blue, green, pink, brown, black, white, purple, orange and gray. This work purpose a methodology based on fuzzy logic that allows to associate the eleven cultural color terms with all of digitized colors by a perceptual color histogram. The image color quantization generates a feature vector used for content-based image retrieval. The results show that it is possible to use the perceptual color histogram for CBIR and in the semantic gap reduction.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-04-24T13:52:10Z No. of bitstreams: 1 Julio Cesar da Silva Soares.pdf: 1645821 bytes, checksum: e32d7384c0a6f1999bc7eb190dcd7a05 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T13:52:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Julio Cesar da Silva Soares.pdf: 1645821 bytes, checksum: e32d7384c0a6f1999bc7eb190dcd7a05 (MD5) Previous issue date: 2017-03-22 / FAPEMA / Urban roads are very complex. The increase in the flow of vehicles in the cities has contributed to traffic accidents. Researches for accident reduction show that the traffic lights are effective in reducing accidents. Traffic lights can minimize the occurrence of accidents at intersections and crosswalks. The implementation of traffic light signals shows significant advantages, otherwise reveals some problems such as the failure to detect road signs by drivers on urban roads. This fact is related to excessive visual information, the stress of the drivers and/or eyestrain makes the drivers lose their attention. These reasons motivated researches about intelligent vehicles. This work aims to develop a methodology to detect and recognize traffic lights, to be applied in smart vehicles. This methodology can contribute to the Advanced Driver Support Systems (ADAS), which assists drivers, especially those with partial vision impairment. Image processing techniques are used to develop the detection methodology. Back project and global thresholding are combined to find light points. Local thresholding techniques are applied to calculate the symmetry between the radius and the center of the light points to segment the traffic light body. The first step got an average rate of 99% of detection. The features of the traffic lights are extracted using Haralick texture measures, with the inclusion of color and shape information. The data generated by the feature extraction step were preprocessed using the SMOTE technique to balance the database. The recognition and identification of the traffic lights state are made by an artificial neural network using Multilayer-Perceptron (MLP). The backpropagation learning algorithm are used in the network training. The validation results show an average recognition rate of 98%. / As vias urbanas estão cada vez mais complexas e o acréscimo no fluxo de veículos nas cidades de médio e grande porte vem contribuindo para a elevação do número de acidentes. Pesquisas apontam que os sinais de trânsito são eficientes na redução do número de acidentes. A implantação de sinais de trânsito apresentam vantagens relevantes, mas por outro lado revelam alguns problemas, como a dificuldade na detecção de sinais de trânsito pelos condutores em vias urbanas. Este fato está relacionado à quantidade de informações visuais nas vias, ao estresse dos motoristas e/ou à fadiga visual destes, que fazem os motoristas desviarem sua atenção da sinalização. Estas razões motivaram muitas pesquisas nos últimos anos, sobre o tema veículos inteligentes. Assim, o presente trabalho propõe uma metodologia para detectar e reconhecer semáforos de trânsito para ser aplicada em veículos inteligentes, podendo contribuir para os Advanced Driver Support Systems - ADAS (Sistema Avançado de Auxílio ao Motorista), e que auxilie os motoristas, em especial aqueles com deficiência parcial da visão. Além disso, o sistema desenvolvido é capaz de identificar o estado do semáforo e indicar ao condutor se ele deve parar ou prosseguir, contribuindo assim para a redução de acidentes de transito. Para o desenvolvimento do algoritmo de detecção, utilizaram-se técnicas de processamento de imagens, através de histograma retroprojetado e limiarização global para detectar pontos de luzes. A limiarização local é aplicada para o cálculo de simetria entre o raio e o centro dos pontos de luzes, com a finalidade de segmentar o corpo do semáforo, onde se obteve uma taxa média de detecção de 99%. As características dos semáforos foram extraídas utilizando os atributos de Haralick, com a inclusão de informações de cor e forma. Os dados gerados pela extração de características foram pré-processados utilizando a técnica de SMOTE para balancear a base de dados. O reconhecimento e a identificação do estado do semáforo foram realizados por uma rede neural artificial do tipo Multilayer Perceptron (MLP). No treinamento da rede se utilizou o algoritmo de aprendizagem backpropagation e a separação de dados para treinamento e validação. Os resultados da validação mostraram uma taxa média de reconhecimento de 98%.

The retrieval of similar images in databases is a wide and complex research field that shows a great demand for good performance applications. The increasing volume of information available in the Internet and the success of textual search engines motivate the development of tools that make possible image searches by content similarity. Many features can be applied in determining the similarity between images, such as size, color, shape, color variation, texture, objects and their spatial distribution, among others. Texture and color are the most important features which allow a preliminary analysis of image similarity. This dissertation presents many techniques introduced in the literature, which analyze texture and color. Some of them were implemented, their performances were compared and the results were presented. This comparison allows the determination of the best techniques, making possible the analysis of their applicability and can be used as a reference in future works. The quantitative performance analyses were done using the ANMRR metric, defined in the MPEG-7 standard, and the confusion matrices were presented for each of the tested techniques. Two groups of quantitative tests were realized: the first one was applied upon a gray scale texture database and the second one, upon a color image database. For the experiment with the gray scale texture images, the techniques PBLIRU16, MCNC and their combination presented the best performances. For the experiment with the color images, SCD, HDCIG and CSD techniques performed best. / A recuperação de imagens semelhantes em bancos de dados é um campo de pesquisa amplo, complexo e que apresenta grande demanda por aplicativos que apresentem bons resultados. O volume crescente de informações disponibilizadas ao público e o sucesso das ferramentas de busca textuais na Internet motivam a criação de utilitários que possibilitem a busca de imagens por semelhança de conteúdo. Podem-se utilizar várias características para a determinação da semelhança entre imagens digitais, tais como tamanho, cor, forma, variação de cores, textura, objetos e sua disposição espacial, entre outras. A textura e a cor são as duas características mais importantes que permitem uma análise preliminar da semelhança. Este trabalho apresenta várias técnicas constantes da literatura, que analisam textura e cor. Algumas dessas técnicas foram implementadas, seus desempenhos foram analisados e comparados e os resultados foram apresentados detalhadamente. Esse comparativo amplo permite determinar as melhores técnicas, possibilita a análise da aplicabilidade de cada uma delas e pode ser utilizada como referência em estudos futuros. As análises quantitativas de desempenho foram realizadas utilizando a métrica ANMRR, definida no padrão MPEG-7, e as matrizes de confusão, apresentadas para cada técnica testada. Dois grupos de testes quantitativos foram realizados: o primeiro utilizando um banco de imagens de texturas em tons de cinza e o segundo utilizando um banco de imagens coloridas. Os resultados dos testes com o banco de texturas em tons de cinza mostraram que as técnicas PBLIRU16, MCNC e sua combinação apresentaram os melhores desempenhos. Para o banco de imagens coloridas, os melhores desempenhos foram observados com a utilização das técnicas SCD, HDCIG e CSD. / Mestre em Ciências

Este proyecto tiene como objetivo la implementación de algoritmos para la detección de defectos en las telas poliéster. Como sabemos, desde sus inicios la industria ha utilizado avances tecnológicos no sólo para optimizar los procesos de fabricación sino también para mejorar la calidad de los productos. Ahora, si bien, no es posible evitar las fallas que alteran la calidad de las telas poliéster, sí es posible su detección mediante una inspección visual dentro del proceso de fabricación. En el presente estudio se realizó algoritmos de procesamiento de imágenes mediante el uso de librerías del software LabView para la detección de defectos en las telas poliéster, basándonos en muestras de telas con manchas comunes (MC), manchas de aceite (MA) y puntadas erróneas (PE), las cuales nos permitieron realizar varias pruebas experimentales, utilizando un módulo de pruebas a pequeña escala el cual fue fabricado según el tamaño de las muestras de tela, con la utilización de la técnica de iluminación lateral doble, y basándonos en el análisis del histograma de la imagen original de las muestras de telas, se lograron obtener parámetros numéricos que permitieron la detección de manchas comunes, manchas de aceite y puntadas erróneas, basado en el histograma de cada imagen, el cual muestra la cantidad de píxeles (tamaño de imagen) y la intensidad que se encuentra comprendido en un rango de 0-255 (siendo 0 el valor mínimo y 255 el valor máximo), se logró parametrizar numéricamente cada rango de valores de detección para el caso de MC un rango de valores de intensidad de cada pixel, obteniendo como resultado un intervalo de detección para MC de 0-195 y para el caso de las MA obteniendo como resultado un intervalo de detección de 167-194, que ayudaron en la realización del algoritmo para cada tipo de defecto, que validaron lo planteado en un inicio en la presente investigación. This project takes the implementation of algorithms to detect faults in fabrics polyester. Now, though, it is not possible to avoid the faults that alter the quality of fabrics polyester, the detection is possible by means of a visual inspection of the product inside the manufacturing process. This study carried out algorithms of image processing through the use of libraries from LabView software for detection of defects in fabrics polyester, based on samples of fabrics with Common Stains (MC), Oil Stains (MA) and Erroneous Stitches (PE), which allowed us to carry out several experimental tests, using a module of small scale tests which was manufactured according to the size of the fabric samples , using the technique of double side lighting, and based on histogram analysis, we have managed to obtain parameters that allowed the detection of Common Stains, Oil Stains and Erroneous Stitches. In the case of common stains, was parameterized numerically every range of detection values for the case of MC a range of values of each pixel intensity, resulting in a detection interval for 0-195 MC and the case of the MA resulting in a 167-194 detection interval.

Este trabalho foi desenvolvido com o intuito de se estabelecer uma metodologia para a classificação das cores de imagens digitais em cores perceptuais para se gerar um vetor de características que permita recuperar imagens através de seu conteúdo em uma base de dados. Em trabalhos e estudos correlatos analisados, as metodologias de agrupamento das diversas cores possíveis de uma imagem não permitem uma associação entre a cor digitalizada e a cor percebida por seres humanos. Estudos mostram que a maioria das culturas humanas associam às cores apenas onze termos: vermelho, amarelo, violeta, azul, verde, rosa, marrom, preto, branco, laranja e cinza. Este trabalho propõe, portanto, uma metodologia baseada em regras da lógica fuzzy, que permite associar a todas as possíveis cores de imagens digitais uma das onze cores culturais definidas, criando assim um histograma perceptual de cores. Isso permitiu a geração de um vetor de características para a recuperação de imagens baseada em conteúdo em uma base de dados. / This work aims at establishing a digital image classification methodology based on perceptual colors, by generating a feature vector that allows retrieving images from a database by their content. In related works the methodologies of grouping the diverse possible colors of an image do not allow associate digitized colors and those colors perceived by human beings. Studies show that the majority of human being culture associates only eleven terms to all the possible colors: red, yellow, blue, green, pink, brown, black, white, purple, orange and gray. This work purpose a methodology based on fuzzy logic that allows to associate the eleven cultural color terms with all of digitized colors by a perceptual color histogram. The image color quantization generates a feature vector used for content-based image retrieval. The results show that it is possible to use the perceptual color histogram for CBIR and in the semantic gap reduction.