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Uma metodologia de busca por redes neurais artificiais quase-ótimasALMEIDA, Leandro Maciel January 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho propõe uma metodologia de busca automática por Redes Neurais Artificiais
(RNA) quase-ótimas para problemas de classificação. A metodologia tem o intuito de buscar
redes com arquitetura simples, com aprendizagem rápida e com boa capacidade de classificação,
ou seja, redes quase-ótimas. A motivação para o desenvolvimento do presente trabalho
está centralizada nas dificuldades de encontrar manualmente RNAs quase-ótimas. Essas dificuldades
são ocasionadas pelo grande número de parâmetros de RNAs que necessitam de
ajustes para que haja uma correlação entre esses parâmetros, a fim de contribuir para que redes
estruturalmente simples e com alto desempenho possam ser encontradas.
A busca automática por redes quase-ótimas engloba informações como pesos iniciais, camadas
escondidas, nodos por camada, tipos de funções de ativação e algoritmos de aprendizagem
para redes Multi-Layer Perceptron (MLP), completamente conectadas. O mecanismo
de busca é composto por uma combinação de Algoritmos Genéticos (AG) e de RNAs. Nessa
combinação, primeiramente é executada uma busca global pelos parâmetros de RNAs, posteriormente
executa-se uma busca local com RNAs por meio de seus algoritmos de aprendizagem,
para refinar e avaliar a solução encontrada. Essa forma de busca é consagrada e apresentou
bons resultados em outros trabalhos encontrados na literatura. O diferencial do método desenvolvido
é o foco na simplificação de arquiteturas com um alto desempenho de classificação,
exigindo poucas épocas de treinamento.
Com o método desenvolvido foram realizados experimentos em cinco domínios de problemas
conhecidos, a saber: Câncer, Vidros, Coração, Cavalos e Diabetes. Os resultados apontam
uma melhor eficácia do método desenvolvido na busca por redes quase-ótimas perante o método
de busca manual e também em relação a outros métodos da literatura. As redes encontradas
para cada um dos domínios de problemas apresentam uma baixa complexidade e também
um baixo erro de classificação. Esses resultados são extremamente importantes para mostrar
a capacidade do método desenvolvido e justificar o esforço investido no desenvolvimento de
métodos de busca por RNAs quase-ótimas
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Processos meméticos: imagens e multiplicação de sentidosMallmann, Lidiane 29 August 2018 (has links)
Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-11-29T13:15:27Z
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Previous issue date: 2018-08-29 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta dissertação trata de imagens e multiplicação de sentidos na interface do Instagram. Esta imagem sobre a qual nos debruçamos é atravessada por aparelhos, por softwares de manipulação de imagens e dispositivos disponíveis a usuários de redes sociais online ou não, e que, de alguma forma, tornarem-se manipuladores de imagem multiplicando seus sentidos. O trabalho inclui uma discussão a respeito do universo social e cognitivo pensado nas imagens e suas passagens (PEIXOTO, 1993), passando por uma exploração arqueológica de manipulação de imagens (BENJAMIN, 2012) assim como uma discussão sobre a natureza digital e metamórfica das imagens (MACHADO, 2007; MANOVICH, 2002, 2006). Distinguimos conceitos como imagem meme, imagem memética e processos meméticos para poder teorizar os diversos estágios destas imagens e poder pensa-las como processos audiovisuais. O corpus escolhido é o que chamamos de “caso Garotinho”, onde cartografamos a imagem meme da resistência a ser preso do ex-governador do Rio de Janeiro Anthony Garotinho e algumas das multiplicações de sentidos que resultaram da atualização desta imagem meme. Como metodologias usamos a cartografia (DELEUZE, GUATTARI 1995; KASTRUP, 2015; KILPP, 2010;) e o scanning (FLUSSER, 2011). Destes métodos chegamos a seis coleções de imagens reunidas por afinidades. As coleções (BENJAMIN, 2012) dão a ver algumas dinâmicas fundantes dos processos meméticos e da tecnocultura audiovisual (MONTAÑO, 2015) mediada por software (MANOVICH, 2011). / This dissertation deals with images and the multiplication of meanings on Instagram interface. This image which we are concerned with is affected by devices, image manipulation softwares and available devices for social media users, online or not, whose became, somehow, image manipulators multiplying their mean. The work includes a discussion about the social and cognitive universe thought in the images and their passages (PEIXOTO, 1993), passing for an archeological exploration of image manipulation (BENJAMIN, 2012), as well as a discussion about the digital and metaphoric nature of the images (MACHADO, 2007; MANOVICH, 2002, 2006). We distinguished concepts as meme image, memetic image and memetic processes to might theorize the different stages of those images and might think them as audiovisual processes. The corpus chosen is what we called “caso Garotinho”, where we mapped the meme image of the resistance of Rio de Janeiro ex-governor Anthony Garotinho from his prison and some of the meaning multiplications that resulted from the update of this meme image. As methodological methods we used the cartography (DELEUZE, GUATTARI 1995; KASTRUP, 2015; KILPP, 2010) and the scanning (FLUSSER, 2011). From these methods we reached six collections of images reunited by affinities. The collections (BENJAMIN, 2012) reveal some founding dynamics of memetics processes and audiovisual tecnoculture (MONTAÑO, 2015) mediated by software (MANOVICH, 2011).
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Reconhecimento de íris utilizando algoritmos genéticos e amostragem não uniforme / Iris Recognition using Genetic Algorithms and Non- Uniform Sampling,Carneiro, Milena Bueno Pereira 06 December 2010 (has links)
The automatic recognition of individuals through the iris characteristics
is an e±cient biometric technique that is widely studied and applied around
the world. Many image processing stages are necessary to make possible
the representation and the interpretation of the iris information. This work
presents the state of the art in iris recognition systems where the most re-
markable works and the di®erent techniques applied to perform each process-
ing stage are quoted. The implementations of each processing stage using
traditional techniques are presented and, afterwards, two innovator methods
are proposed with the common objective of bringing bene¯t to the system.
The ¯rst processing stage should be the localization of the iris region in an
eye image. The ¯rst method proposed in this work presents an algorithm
to achieve the iris localization through the utilization of the called Memetic
Algorithms. The new method is compared to a classical method and the
obtained results show advantages concerning e±ciency and processing time.
In another processing stage there must be a pixels sampling from the iris
region, from where the information used to di®erentiate the individuals is
extracted. Traditionally, this sampling process is accomplished in an uni-
form way along the whole iris region. It is proposed a pre-processing method
which suggests a non uniform pixels sampling from the iris region with the
objective of selecting the group of pixels which carry more information about
the iris structure. The search for this group of pixels is done through Ge-
netic Algorithms. The application of the new method improves the e±ciency
of the system and also, allows the generation of smaller templates. In this
work, a study on the called Active Shape Models is also accomplished and its
application to perform the iris region segmentation is evaluated. To execute
the simulations and the evaluation of the methods, it was used two public
and free iris images database: UBIRIS database and MMU database. / O reconhecimento automático de pessoas utilizando-se características da íris é uma eficiente técnica biométrica que está sendo largamente estudada e aplicada em todo o mundo. Diversas etapas de processamento são necessárias para tornar possível a representação e a interpretação da informação contida na íris. Neste trabalho é apresentado o estado da arte de sistemas de reconhecimento de íris onde são citados os trabalhos de maior destaque e as diferentes técnicas empregadas em cada etapa de processamento. São apresentadas implementações de cada etapa de processamento utilizando técnicas tradicionais e, posteriormente, são propostos dois métodos inovadores que têm o objetivo comum de trazer benefícios ao sistema. A primeira etapa de processamento é a localização da região da íris na imagem. O primeiro método proposto neste trabalho apresenta um algoritmo para realizar a localização da íris utilizando os chamados Algoritmos Meméticos. O novo método é comparado a um método clássico e os resultadosnobtidos demonstram vantagens no que diz respeito à eficiência e ao tempo de processamento. Em uma outra etapa de processamento deve haver uma amostragem de pixels na região da íris, de onde são retiradas as informações utilizadas para diferenciar os indivíduos. Tradicionalmente, esta amostragem é realizada de maneira uniforme ao longo de toda a região da íris. É proposto um método de pré-processamento que sugere uma amostragem não uniforme de pixels na região da íris com o objetivo de selecionar o conjunto de pixels que carregam mais informações da estrutura da íris. A busca por esse conjunto de pixels é realizada utilizando-se Algoritmos Genéticos. A aplicação deste novo método aumenta a eficiência do sistema e ainda possibilita a geração de templates binários menores. Neste trabalho é realizado, ainda, um estudos dos chamados Active Shape Models e a sua aplicação para segmentar a região da íris é avaliada. Para a simulação e avaliação dos métodos, foram utilizados dois bancos de imagens de íris públicos e gratuitos: o banco de imagens UBIRIS e o banco de imagens MMU. / Doutor em Ciências
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