Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ruan Josemberg Silva Belem.pdf: 270710 bytes, checksum: 6becb4184530c335870aefc5042c2116 (MD5) Previous issue date: 2006-05-12 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / The World Wide Web is a huge source of diverse information, including offensive material such as pornography related content. This poses the problem of automatcally detecting offensive content as a way to avoid unauthorised access, for instance, by children or by employees during working hours. Although this sort of information is published in many forms, including text, sound and video, images are the most common form of publication of offensive content on the Web. Detecting offensive images can be considered as a classification problem. Given that images are part of Web pages, textual information can be used as important evidence along with the content extracted from images, such as colour, texture and shapes. This dissertation proposes two distinct approaches for automatic detection of offensive images on the Web. The first is based on image content, specifically colour. The second approach is based on textual terms extracted from the Web page that present the images. After evidence extraction the classification is performed using the SVM technique, based on a collection of 1000 offensive images and 1000 non-offensive images for training. Experiments carried out have shown that both approaches are effective, although they rely on simple algorithms for extracting evidences related to the images. / A World Wide Web (Web) é uma fonte de informação com grande quantidade e diversidade de conteúdo, incluindo material de caráter ofensivo relacionado á pornografia. Diante deste cenário, existe a necessidade de detectar tal conteúdo ofensivo de maneira a evitar que o mesmo seja indevidamente acessado por crianças ou por funcionários de empresas, onde o acesso a este tipo de conteúdo geralmente não é permitido. Embora este tipo de informação possa estar presente na Web em forma de texto, vídeo ou sons, grande parte deste conteúdo está disponibilizado na forma de imagens. O problema de identificação de imagens ofensivas pode ser visto como um problema de classificação. Como as imagens em questão estão inseridas em páginas web, além das informações que podem ser extraídas da própria imagem, também têm-se as informações textuais encontradas nas páginas que possuem as imagens. Aptos a extração de evidências a classificação é realizada usando-se um classificador baseado em SVM treinado com uma coleção de 1000 imagens ofensivas e 1000 imagens não-ofensivas. Este trabalho apresenta duas abordagens diferentes para detecção de imagens ofensivas na Web: a primeira, baseada no conteúdo da imagem e a segunda, baseada em evidências textuais extraídas das páginas web onde se encontram as imagens. Ambas as abordagens se mostraram efiazes na detecção de imagens ofensivas, apesar de utilizarem algoritmos simples para a extração de informações relacionadas às imagens.

This diploma thesis deals with the tracking of objects using a robotic manipulator Epson C3 and a color camera. The work describes the basic qualities of the device to be used. The OpenCV library and its wrapper EmguCV are used as software tools for computer vision. It discusses the basic issues and principles of tracking objects in the image and introduces some methods of tracking. These methods have been tested and therefore their strengths and weaknesses, which appeared during testing, are listed here. Furthermore, there is a procedure for calculating the new coordinates of the camera and the manipulator effector using homogeneous transformations. The work contains the results of testing the algorithms and their evaluation. The output of the work is a test application for the Epson C3 robot.

Tesis por compendio / [ES] Esta tesis se centra en el desarrollo de nuevas técnicas automatizadas que permiten inspeccionar nematodos Caenorhabidits elegans (C. elegans) en placas de Petri estándar, para el análisis de sus comportamientos. C. elegans es un nemátodo de 1mm de longitud, con el cual se pueden realizar distintos experimentos para analizar los efectos de fármacos, compuestos o alteraciones genéticas en su longevidad, su salud física o su cognición. El campo principal metodológico del presente trabajo para el análisis de esos efectos es la visión por computador; y con ello, el desarrollo completo del sistema de visión activo: sistema de iluminación inteligente, sistema de captura óptimo, procesamiento de las imágenes para detección y clasificación de nematodos. Los campos secundarios en esta investigación son el control y robotización. Los C. elegans son animales sensibles a la luz y por ello el primero de los métodos está en la rama de la iluminación inteligente, con el cual se permite regular la intensidad y las longitudes de onda de la luz que reciben los nematodos. El siguiente método es el procesado para la detección y clasificación de movimiento a partir de las imágenes obtenidas con esa iluminación controlada. Tener el ambiente controlado es fundamental, los nematodos son muy sensibles a las condiciones ambientales por lo que puede alterarse su actividad biológica, y con ello los resultados, así que el tercer método es la integración de las técnicas en un nuevo dispositivo que permite automatizar ensayos de lifespan y validar los resultados automáticos comparándolos con los manuales. El movimiento del animal es clave para poder realizar inferencias estadísticas que puedan mostrar tendencias en sus comportamientos, por ello la estimulación automatizada que provoque una reacción de su movilidad es el cuarto de los métodos. Por último, el aumento de la resolución en las imágenes muestra mayor detalle, mejorando el procesamiento y extracción de características. El quinto método es un robot multivista que posibilita tomar imágenes a distintas resoluciones, lo que permite mantener el seguimiento global de los gusanos, al mismo tiempo que se toman imágenes con un encuadre de mayor detalle del nematodo objetivo. / [CA] Esta tesi doctoral se centra en el desentrollament de noves tècniques automatitzades que permeten inspeccionar nemàtodes Caenorhabidits elegans (C. elegans) en plaques de Petri estàndar, per a l'anàlisi dels seus comportaments. C. elegans és un nemàtode d'1mm de llargària, ab el qual se poden realitzar distints experiments per a analitzar els efectes de fàrmacs, composts o alteracions genètiques en sa longevitat, la seua salut física o la seua cognició. El camp principal metodològic del present treball per a l'anàlisi d'eixos efectes és la visió per computador; i ab açò, el desentrollament complet del sistema de visió actiu: sistema d'il.luminació inteligent, sistema de captura òptim, processament de les imàtgens per a detecció i classificació de nematode. Els camps secundaris en esta investigació són el control i robotització. Els C. elegans són animals sensibles a la llum i por ello el primer dels mètodes està en la branca de la il.luminació intel.ligent, ab el qual es permet regular la intensitat i les longituds d'ona de la llum que reben els nematodes. El següent mètode és el processat per a la detecció i classificació de moviment a partir de les imàtgens obtinguda ab eixa il.luminació controlada. Tindre l'ambient controlat és fonamental, els nemàtodes són molt sensibles a les condicions ambientals per lo que pot alterar-se la seua activitat biològica, i ab aço els resultats, aixina que el tercer mètode és la integració de les tècniques en un nou dispositiu que permet automatitzar ensajos de lifespan i validar els resultats automàtics comparant-los ab els manuals. El moviment de l'animal és clau per a poder realitzar inferencies estadístiques que puguen mostrar tendències en el seus comportaments, per això la estimulació automatitzada que provoque una reacció de la seua mobilitat és el quart dels mètodes. Per últim, l'augment de la resolució en les imàtgens mostra major detall, millorant el processament i extracció de característiques. El quint mètode és un robot multivista que possibilita prendre imàtgens a distintes resolucions, lo que permet mantindre el seguiment global dels cucs, al mateix temps que se prenguen imàtgens ab un enquadrament de major detall del nematode objectiu. / [EN] This thesis focuses on the development of new automated techniques that allow the inspection of Caenorhabidits elegans nematodes (C. elegans) in Petri dishes, for the analysis of their behavior. This nematode is a 1mm long worm, with which different experiments can be carried out to analyze the effects of drugs, compounds or genetic alterations on its longevity, physical health or cognition. The main methodological field of the present work for the analysis of these effects is computer vision; and with it, the complete development of the active vision system: intelligent lighting system, optimal capture system, image processing for detection and classification of nematodes. The secondary fields in this research are control and robotization. C. elegans are light-sensitive animals and therefore the first method is in the field of intelligent lighting, with which it is possible to regulate the intensity and wavelength of the light that nematodes receive. The next method is the processing for the detection and classification of movement from the images obtained with that controlled lighting. Having a controlled environment is essential, worms are very sensitive to environmental conditions so it can alter biological activity, and with it the results, so the third method is the integration of techniques in a new device that allows automating tests of lifespan and validate the automatic results comparing them with the manual ones. The movement of the animal is key to be able to carry out statistical conferences that can show trends in its behaviors, therefore the automated stimulation that causes a reaction of its mobility is the fourth of the methods. Finally, increasing the resolution in the images shows greater detail, improving the processing and extraction of features. The fifth method is a multiview robot that enables images to be taken at different resolutions, allowing global tracking of worms to be maintained, while at the same time taking images with a more detailed frame of the target worm. / Puchalt Rodríguez, JC. (2022). Development and Evaluation of New Methods for Automating Experiments with C. Elegans Based on Active Vision [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181359 / Compendio