Os projetistas de sistemas digitais enfrentam sempre o desafio de encontrar o balanço correto entre velocidade e generalidade de processamento de seu hardware. Originalmente dispositivos de lógica programável de alta densidade como FPGAs (Field Programable Gate Arrays) e CPLDs (Complex Logic Programmable Devices) vinham sendo utilizados como dispositivos de lógica acoplada(glue logic), reduzindo significantemente o número de componentes em um sistema. Seu uso como forma de substituir arquiteturas já existentes de microcontroladores e microprocessadores já é uma realidade. A representação e reconhecimento de objetos em imagens de duas dimensões é um tópico importante. Uma forma comum de se fazer a representação de um objeto ou uma imagem é a utilização de momentos da função de intensidade de um grupo de pixels. Devido ao alto custo computacional para o cálculo desses momentos tem sido importante a busca por arquiteturas que de alguma forma agilizem o cálculo dos mesmos. Um problema enfrentado por arquiteturas desenvolvidas atualmente para trabalhar em forma de periférico com um computador pessoal (PC) ou uma estação de trabalho é a velocidade do barramento de transferência de dados. Interfaces de uso mais simples, como USB (Universal Serial Bus) ou Ethernet, têm sua taxa de transferência na casa dos megabytes por segundo. Uma solução para esse problema é o uso do barramento PCI, as transferências feitas nesse barramento podem chegar à casa dos gigabytes por segundo. Esse trabalho vem apresentar uma arquitetura, em forma de soft core totalmente compatível com o padrão Wishbone, para a extração de características invariantes em imagens binárias utilizando-se de dispositivos de lógica programável complexa. Desse modo torna-se possível o uso do barramento PCI para a transmissão de dados para um microcomputador ou uma estação de trabalho. / A challenge for digital systems designers is to meet the balance between speed and flexibility was always. FPGAs and CPLDs where used as glue logic, reducing the number of components in a system. The use of programmable logic (CPLDs and FPGAs) as an alternative to microcontrollers and microprocessors is a real issue. Moments of the intensity function of a group of pixels have been used for the representation and recognition of objects in two dimensional images. Due to the high cost of computing the moments, the search for faster computing architectures is very important. A problem faced by nowadays developed architectures is the speed of computer communication buses. Simpler interfaces, as USB (Universal Serial Bus) and Ethernet, have their transfer rate in megabytes per second. A solution for this problem is the use the PCI bus, where the transfer rate can achieve gigabytes per second. This work presents a soft core architecture, fully compatible with the Wishbone standard, for the extraction of invariant characteristics from binary images using logic programmable devices.

Submitted by Mayara Nascimento (mayara.nascimento@ufba.br) on 2016-05-31T14:15:01Z No. of bitstreams: 1 Igor Bastos - Dissertação VFinal.pdf: 3703212 bytes, checksum: a00013910865dacb8025d56659076abb (MD5) / Approved for entry into archive by Alda Lima da Silva (sivalda@ufba.br) on 2016-06-03T23:17:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Igor Bastos - Dissertação VFinal.pdf: 3703212 bytes, checksum: a00013910865dacb8025d56659076abb (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-03T23:17:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Igor Bastos - Dissertação VFinal.pdf: 3703212 bytes, checksum: a00013910865dacb8025d56659076abb (MD5) / Gestos são ações corporais não-verbais voltadas para a expressão de algum significado. Estes incluem movimentos de mãos, face, braços, dedos, entre outros, sendo abordados por trabalhos que visam reconhecê-los para promover interações humanas com sistemas computacionais. Devido à grande aplicabilidade do reconhecimento de gestos, tem-se notado que estes trabalhos estão se tornando mais comuns, utilizando técnicas e metodologias mais elaboradas e capazes de prover resultados cada vez melhores. A opção por quais técnicas aplicar para o reconhecimento de gestos varia de acordo com a estratégia empregada em cada trabalho e quais aspectos são utilizados para este reconhecimento. Tem-se, por exemplo, trabalhos baseados no uso de modelos estatísticos. Outros optam pela aquisição de características geométricas de mãos e partes do corpo, enquanto outros, dentre os quais se enquadra o presente trabalho, optam pelo uso de descritores e classificadores, responsáveis por extrair características das imagens relevantes para o seu reconhecimento e; por realizar a classificação efetiva dos gestos baseado nestas informações. Neste âmbito, o presente trabalho visa elaborar, aplicar e apresentar uma abordagem para o reconhecimento de gestos, embasando-se em uma revisão da literatura a respeito das principais técnicas e metodologias empregadas para este fim e escolhendo como campo prático, a Língua Brasileira de Sinais (Libras). Para a extração de informações das imagens, optou-se pelo uso de um vetor de características resultante da aplicação dos descritores Histograma de Gradientes Orientados (HOG) e Momentos Invariantes de Zernike (MIZ), os quais voltam-se para as formas e contornos presentes nas imagens. Para o reconhecimento, foi utilizado o classificador Perceptron Multicamada, sendo este disposto em uma arquitetura onde o processo de classificação é dividido em 2 estágios. Devido à inexistência de datasets públicos da Libras, fez-se necessária, com o auxílio de especialistas da língua e alunos surdos, a criação de um dataset de 9600 imagens, as quais referem-se a 40 sinais da Libras. Isso fez com que a presente abordagem partisse desta criação do dataset até a etapa final de classificação dos sinais. Por fim, testes foram realizados e obteve-se 96,77% de taxa de acerto, evidenciando um alto índice de acerto. Este resultado foi validado considerando possíveis ameaças à abordagem, como a realização de testes considerando um indivíduo não-presente no conjunto de treinamento do classificador e a aplicação da abordagem em um dataset público de gestos.

Os projetistas de sistemas digitais enfrentam sempre o desafio de encontrar o balanço correto entre velocidade e generalidade de processamento de seu hardware. Originalmente dispositivos de lógica programável de alta densidade como FPGAs (Field Programable Gate Arrays) e CPLDs (Complex Logic Programmable Devices) vinham sendo utilizados como dispositivos de lógica acoplada(glue logic), reduzindo significantemente o número de componentes em um sistema. Seu uso como forma de substituir arquiteturas já existentes de microcontroladores e microprocessadores já é uma realidade. A representação e reconhecimento de objetos em imagens de duas dimensões é um tópico importante. Uma forma comum de se fazer a representação de um objeto ou uma imagem é a utilização de momentos da função de intensidade de um grupo de pixels. Devido ao alto custo computacional para o cálculo desses momentos tem sido importante a busca por arquiteturas que de alguma forma agilizem o cálculo dos mesmos. Um problema enfrentado por arquiteturas desenvolvidas atualmente para trabalhar em forma de periférico com um computador pessoal (PC) ou uma estação de trabalho é a velocidade do barramento de transferência de dados. Interfaces de uso mais simples, como USB (Universal Serial Bus) ou Ethernet, têm sua taxa de transferência na casa dos megabytes por segundo. Uma solução para esse problema é o uso do barramento PCI, as transferências feitas nesse barramento podem chegar à casa dos gigabytes por segundo. Esse trabalho vem apresentar uma arquitetura, em forma de soft core totalmente compatível com o padrão Wishbone, para a extração de características invariantes em imagens binárias utilizando-se de dispositivos de lógica programável complexa. Desse modo torna-se possível o uso do barramento PCI para a transmissão de dados para um microcomputador ou uma estação de trabalho. / A challenge for digital systems designers is to meet the balance between speed and flexibility was always. FPGAs and CPLDs where used as glue logic, reducing the number of components in a system. The use of programmable logic (CPLDs and FPGAs) as an alternative to microcontrollers and microprocessors is a real issue. Moments of the intensity function of a group of pixels have been used for the representation and recognition of objects in two dimensional images. Due to the high cost of computing the moments, the search for faster computing architectures is very important. A problem faced by nowadays developed architectures is the speed of computer communication buses. Simpler interfaces, as USB (Universal Serial Bus) and Ethernet, have their transfer rate in megabytes per second. A solution for this problem is the use the PCI bus, where the transfer rate can achieve gigabytes per second. This work presents a soft core architecture, fully compatible with the Wishbone standard, for the extraction of invariant characteristics from binary images using logic programmable devices.

O objetivo deste trabalho é criar uma metodologia capaz de reconhecer gestos de mãos, a partir de imagens dinâmicas, para interagir com sistemas. Após a captação da imagem, a segmentação ocorre nos pixels pertencentes às mãos que são separados do fundo pela segmentação pela subtração do fundo e filtragem de cor de pele. O algoritmo de reconhecimento é baseado somente em contornos, possibilitando velocidade para se trabalhar em tempo real. A maior área da imagem segmentada é considerada como região da mão. As regiões detectadas são analisadas para determinar a posição e a orientação da mão. A posição e outros atributos das mãos são rastreados quadro a quadro para distinguir um movimento da mão em relação ao fundo e de outros objetos em movimento, e para extrair a informação do movimento para o reconhecimento de gestos. Baseado na posição coletada, movimento e indícios de postura são calculados para reconhecimento um gesto significativo. / The purpose of this paper is to develop a methodology able to recognize hand gestures from dynamic images to interact with systems. After the image capture segmentation takes place where pixels belonging to the hands are separated from the background based on skin-color segmentation and background extraction. The image preprocessing can be applied before the edge detection. The recognition algorithm uses edges only; therefore it is quick enough for real time. The largest blob from the segmented image will be considered as the hand region. The detected regions are analyzed to determine position and orientation of the hand for each frame. The position and other attributes of the hands are tracked per frame to distinguish a movement from the hand in relation to the background and from other objects in movement, and to extract the information of the movement for the recognition of dynamic gestures. Based in the collected position, movement and indications of position are calculated to recognize a significant gesture.

O objetivo deste trabalho é criar uma metodologia capaz de reconhecer gestos de mãos, a partir de imagens dinâmicas, para interagir com sistemas. Após a captação da imagem, a segmentação ocorre nos pixels pertencentes às mãos que são separados do fundo pela segmentação pela subtração do fundo e filtragem de cor de pele. O algoritmo de reconhecimento é baseado somente em contornos, possibilitando velocidade para se trabalhar em tempo real. A maior área da imagem segmentada é considerada como região da mão. As regiões detectadas são analisadas para determinar a posição e a orientação da mão. A posição e outros atributos das mãos são rastreados quadro a quadro para distinguir um movimento da mão em relação ao fundo e de outros objetos em movimento, e para extrair a informação do movimento para o reconhecimento de gestos. Baseado na posição coletada, movimento e indícios de postura são calculados para reconhecimento um gesto significativo. / The purpose of this paper is to develop a methodology able to recognize hand gestures from dynamic images to interact with systems. After the image capture segmentation takes place where pixels belonging to the hands are separated from the background based on skin-color segmentation and background extraction. The image preprocessing can be applied before the edge detection. The recognition algorithm uses edges only; therefore it is quick enough for real time. The largest blob from the segmented image will be considered as the hand region. The detected regions are analyzed to determine position and orientation of the hand for each frame. The position and other attributes of the hands are tracked per frame to distinguish a movement from the hand in relation to the background and from other objects in movement, and to extract the information of the movement for the recognition of dynamic gestures. Based in the collected position, movement and indications of position are calculated to recognize a significant gesture.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5414.pdf: 4869959 bytes, checksum: f5d64a08bee81d350c64d71299ae404a (MD5) Previous issue date: 2013-08-02 / Financiadora de Estudos e Projetos / This Dissertation presents a method development based on image processing techniques, which enables the verification and quality analysis of organic fibers mixture in thermoplastic starch (TPS). In order to do this analysis, we implemented a Python programming language module, which is able to compute invariant moments of Hu and other statistical calculations to quantify homogeneity, we applied this calculations to a set of high resolution tomography images of materials resulting from the mixture of thermoplastic starch and fibers. TPS based compositions, have recently received much attention, from industry and academia, for being one of the most economical options to produce biodegradable plastics. Although promising, there are two major limitations to the use of TPS: their mechanical fragility and sensibility to water. A solution to this problem is to mix TPS with vegetable fibers materials, maintaining its biodegradability, thus offering greater mechanic and humidity resistance. Nowadays there are methods techniques and equipment used to check mechanical resistance, water absorption and crystallinity of biodegradable samples. However, there is a lack of methods used specifically for the measurement of organic fibers homogeneity distribution in TPS, therefore assisting the production quality verification of those samples. As a result of this work, we obtained a method which infers the manufacturing process quality of new biodegradable materials, produced from the mixture of vegetable fibers and TPS, based on the homogeneity and the roughness degree of the samples produced. / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método baseado em processamento de imagem que viabiliza a verificação e análise da qualidade da mistura das fibras vegetais em amido termoplástico (TPS). Para a realização das análises foi implementado um modulo na linguagem de programação Python, capaz de realizar o cálculo dos momentos invariantes de Hu e cálculos estatísticos, para quantificar a homogeneidade, aplicado à imagens tomográficas de alta resolução dos materiais resultantes da mistura de amido termoplástico e das fibras. Composições TPS têm recebido recentemente muita atenção tanto do meio acadêmico como da indústria, como uma das opções mais econômicas para a produção de plásticos biodegradáveis. Embora promissor, o uso do TPS esbarra em duas limitações principais, sua fragilidade mecânica e elevada sensibilidade à água. Uma solução para este problema é a mistura do TPS com outros materiais fibrosos e de origem vegetal, mantendo dessa forma sua biodegradabilidade, e oferecendo maior resistência as intempéries. Atualmente existem métodos, técnicas e equipamentos utilizados para se determinar a resistência mecânica, a absorção de água e a cristalinidade de uma amostra de compósitos biodegradáveis, porém há uma carência de métodos utilizados especificamente para a medição da homogeneidade da distribuição das fibras vegetais em TPS, que possa auxiliar dessa forma, a verificação da qualidade da produção da amostra. Como Resultado deste trabalho foi obtido um método que infere a qualidade do processo de fabricação de novos materiais biodegradáveis, produzidas a partir da mistura de fibras vegetais em TPS, tomando por base a homogeneidade e o grau de rugosidade das amostras produzidas.