Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T15:29:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Esta tese propõe uma nova metodologia de reconhecimento de faces humanas. Diferente dos tradicionais métodos que empregam imagens bidimensionais e níveis de cinza, o paradigma aqui proposto utiliza a forma geométrica da face como parâmetro de avaliação e autenticação. Destacam-se como vantagens desta técnica o melhor desempenho principalmente frente aos problemas de iluminação e posicionamento espacial. Este trabalho engloba duas áreas de conhecimento distintas. A primeira, abordando aspectos da extração da forma tridimensional da face humana e a segunda o reconhecimento facial. A metodologia de extração da geometria baseia-se no método de Perfilometria de Fourier para obter a forma geométrica das faces. A metodologia de reconhecimento de faces divide-se em duas abordagens distintas: A primeira delas do tipo algorítmica, por Raciocínio Baseado em Casos - RBC empregando da distância de Hamming como medidor da similitude entre duas formas de faces e a segunda do tipo conexionista, baseando-se no emprego de Redes Neurais Artificiais #RNA do tipo Funções de Base Radiais - FBR, para a classificação das faces. O modelo de reconhecimento adotado nesta tese é o da verificação, onde o indivíduo se apresenta previamente e ao sistema é atribuída à tarefa de verificação da veracidade da identidade alegada. A inspiração biológica está totalmente presente neste trabalho, em primeiro lugar porque os seres humanos, no processo de reconhecimento de seus semelhantes, utilizam se das faces humanas e a forma da face é uma das grandezas identificadoras.Em segundo lugar porque as metodologias de reconhecimento inspiradas em Redes Neurais Artificiais são inerentemente paradigmas biológicos. Finalmente empregando uma grande base de faces humanas tridimensionais, são mostrados os resultados da aplicação dos paradigmas de verificação desenvolvidos, comparando-se os resultados obtidos através de uma análise detalhada.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-18T14:32:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Sistemas de conversão texto-fala têm como objetivo a transformação de um texto com vocabulário irrestrito em uma mensagem falada. Esse processo consiste de duas etapas básicas. Na primeira, técnicas de processamento lingüístico realizam a extração de uma representação simbólica dos parâmetros acústicos a partir do texto de entrada. A representação simbólica é transformada em sinal de fala através de técnicas de processamento de sinais. Um dos métodos de síntese de fala é o de concatenação de segmentos de fala previamente gravados. No entanto, para conferir maior naturalidade à fala sintetizada, faz-se necessário alterar de forma dinâmica os parâmetros prosódicos (pitch, duração e energia) dos segmentos durante a operação de síntese. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma técnica baseada em análise/ressíntese LPC com excitação residual para alteração de parâmetros prosódicos. O objetivo é aplicá-la a um sistema de conversão texto-fala baseado em síntese concatenativa para a língua portuguesa falada no Brasil. Nesta técnica, simples operações de cópia e corte são realizadas no sinal de resíduo, permitindo a alteração do pitch. A alteração da duração é efetuada eliminando ou copiando quadros inteiros de análise. Essa técnica apresenta uma carga computacional reduzida, possibilitando a implementação em tempo real. Análises objetivas e testes perceptuais preliminares mostraram um bom desempenho da técnica.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T13:50:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 188164.pdf: 1010685 bytes, checksum: b3903b172bcb163966738ae67f5d3e51 (MD5) / Neste trabalho foi implementada uma rede neural artificial para reconhecer, classificar e contar núcleos de linfócitos do sangue periférico humano. Foram utilizadas técnicas para o processamento da imagem digital, como segmentação e extração de características relevantes da imagem, assim como desenvolveu-se um conteúdo teórico a respeito de redes neurais diretas com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. Também foi desenvolvida, nesta pesquisa, uma solução utilizando Algoritmo Genético para evoluir o conjunto de treinamento da rede neural utilizada, na tentativa de aumentar o desempenho desta.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T15:18:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 189971.pdf: 2034846 bytes, checksum: 12551d00f3a2124b06b35ed26fba2a5b (MD5) / Com o considerável aumento da quantidade de informações disponíveis, as capacidades de aquisição automática de conhecimento têm se tornado muito importante. A capacidade de aprendizagem e de aplicação do conhecimento é uma das características da inteligência humana e uma das principais áreas de análise da Inteligência Artificial. As atividades humanas mais comuns exibem a aplicação do conhecimento adquirido pelo homem, podendo ser consideradas tarefas de classificação; termo no qual decorre da necessidade de uma tomada de decisão ou da realização de uma previsão com base em informações disponíveis. O Aprendizado de Máquina (AM), um dos nichos da Inteligência Artificial, é uma das eficazes maneiras de adquirir inteligência de qualquer sistema computacional. Este trabalho consiste na construção de um procedimento de indução automática de árvores de decisão simbólica a partir de amostras de dados com atributos não binários. O objetivo deste, é extrair informações de um conjunto de treinamento de instâncias possivelmente conhecidas do problema e subseqüentemente classificar novas instâncias em suas respectivas classes.

Este trabalho foi realizado dentro da área de reconhecimento automático de voz (RAV). Atualmente, a maioria dos sistemas de RAV é baseada nos modelos ocultos de Markov (HMMs) [GOM 99] [GOM 99b], quer utilizando-os exclusivamente, quer utilizando-os em conjunto com outras técnicas e constituindo sistemas híbridos. A abordagem estatística dos HMMs tem mostrado ser uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para a modelagem acústica e temporal do sinal de voz. A melhora da taxa de reconhecimento exige algoritmos mais complexos [RAV 96]. O aumento do tamanho do vocabulário ou do número de locutores exige um processamento computacional adicional. Certas aplicações, como a verificação de locutor ou o reconhecimento de diálogo podem exigir processamento em tempo real [DOD 85] [MAM 96]. Outras aplicações tais como brinquedos ou máquinas portáveis ainda podem agregar o requisito de portabilidade, e de baixo consumo, além de um sistema fisicamente compacto. Tais necessidades exigem uma solução em hardware. O presente trabalho propõe a implementação de um sistema de RAV utilizando hardware baseado em FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e otimizando os algoritmos que se utilizam no RAV. Foi feito um estudo dos sistemas de RAV e das técnicas que a maioria dos sistemas utiliza em cada etapa que os conforma. Deu-se especial ênfase aos Modelos Ocultos de Markov, seus algoritmos de cálculo de probabilidades, de treinamento e de decodificação de estados, e sua aplicação nos sistemas de RAV. Foi realizado um estudo comparativo dos sistemas em hardware, produzidos por outros centros de pesquisa, identificando algumas das suas características mais relevantes. Foi implementado um modelo de software, descrito neste trabalho, utilizado para validar os algoritmos de RAV e auxiliar na especificação em hardware. Um conjunto de funções digitais implementadas em FPGA, necessárias para o desenvolvimento de sistemas de RAV é descrito. Foram realizadas algumas modificações nos algoritmos de RAV para facilitar a implementação digital dos mesmos. A conexão, entre as funções digitais projetadas, para a implementação de um sistema de reconhecimento de palavras isoladas é aqui apresentado. A implementação em FPGA da etapa de pré-processamento, que inclui a pré-ênfase, janelamento e extração de características, e a implementação da etapa de reconhecimento são apresentadas finalmente neste trabalho.

Nas últimas décadas uma considerável parcela das pesquisas nas áreas de Física e Matemática tem sido dedicada ao estudo de fenômenos não lineares. Uma possível explicação para isso foi o rápido desenvolvimento de sistemas computacionais, tanto em nível de hardware quanta em nível de software, algoritmos e técnicas de programação que propiciaram ao homem maiores facilidades no tratamento de sistemas não lineares, o que levou a um maior grau de entendimento de sua complexidade. Geralmente, aos sistemas não lineares esta associada uma geometria irregular, onde comum o aparecimento de regimes caóticos, com um conjunto atrator de órbitas cuja dimensão não é um inteiro positivo, mas sim um número real positivo. Por esta razão, tais atratores, são denominados estranhos e ditos possuírem uma geometria fractal. É possível, através de métodos cuidadosamente desenvolvidos, estimar-se as dimensões associadas à dinâmica de séries temporais. Uma das séries de maior dificuldade de análise através do computador, e de particular interesse na medicina, são as séries de sons pulmonares humanos. Desde quando o estetoscópio foi inventado até os dias de hoje não há uma ferramenta plenamente confiável para a análise destas séries. Recentemente, temos trabalhado com estas séries e verificamos que há uma geometria fractal. Esta tese propõe a utilização da análise não-linear para identificação de padrões sonoros. Além da geometria fractal, a análise por wavelets tem sido utilizada no estudo de sinais complexos, sobretudo naqueles que apresentam estruturas fractais. O conjunto de filtros construído através da translação, expansão ou compressão de uma função wavelet mãe tem uma estrutura auto-similar, mostrando-se particularmente apropriado para a verificação da auto similaridade dos sons. A técnica da estimativa dos expoentes de Lyapunov dependente do tempo, a qual e desenvolvida na tese, tem se mostrado bastante adequada para identificação de padrões sonoros de origem pulmonar. / It has been observed that in the last decades, considerable amount of the research in the areas of Physics and Mathematics have been dedicated to the study of nonlinear phenomena. A possible explanation for this fact is the fast development of computational systems occurring in the level of the hardware as in computer languages, algorithms and programming techniques. These developments propitiated to the researchers a broader contact with nonlinear systems, which led to a better understanding of their complexity. In general, for nonlinear systems an irregular geometry is associated, where the appearance of chaotic regimes has an associated attractor set of orbits whose dimension is not a positive integer number, but a real one. Such attractors are called strange and said to possess fractal geometry. It is possible, through carefully developed methods, to estimate the dimension associated to the dynamics of time series. One of the series with high difficulty to be analyzed through a computer and of particular interest in medicine, is the time series generated out of human pulmonary sounds. Since the creation of the stethoscope, there is not yet a fully trustworthy tool for the lung sound analysis. Recently, we have studied these series and verified that they have a fractal geometry nature. The purpose of this thesis is to investigate non-linear analysis as a tool for pattern recognition in lung sounds. In addition to fractal geometry, the wavelet analysis has been used in the study of complex signs, in particular for those presenting a fractal structure. The set of filters constructed through the translation, expansion or compression of a function wavelet mother has an auto-similar structure, being particularly useful for the verification of self similarity of pulmonary sounds. The largest time dependent Lyapunov exponent estimation technique that has been proposed in this thesis has shown a high degree of confidence for the identification of lung sound patterns.

Uma rede local necessita ter a sua configuração gerenciada para manter a sua utilidade dentro da organização a qual pertence. Esta gerencia a complicada pela heterogeneidade da rede e pela sua importância dentro da organização. A tentativa de solucionar este problema passa pela utilização de um padrão de gerencia de rede e pelo desenvolvimento de ferramentas que permitam a gerencia eficiente da rede pelo administrador. Este trabalho apresenta uma proposta de gerencia de configuração de redes locais. São apresentados os objetos gerenciados necessários a gerencia de configuração. Parte destes objetos são previamente definidos pela IAB (Internet Activities Board) em normas; e parte 6 definida neste trabalho. Os objetos são definidos de acordo com o formato proposto pela IAB. Entretanto, para que os objetos sejam definidos, é necessário, antes, que as funções de gerencia de configuração_ sejam delineadas. Os objetos são definidos a partir das funções que se deseja executar. Portanto, antes da apresentação dos objetos, são definidas funções de gerencia de configuração. Também é apresentada a implementação de um protótipo de gerente que realiza varias das funções definidas no trabalho, utilizando o padrão SNMP (Simple Network Management Protocol). Este protótipo utiliza o pacote de programas CMU (Carnegie Mellon University) SNMP para a implementação das funções. A partir do protótipo pode-se perceber como se realizam as funções de gerencia e como deve ser a interface de , um gerente de configuração, a fim de que este seja •realmente útil nas tarefas do administrador da rede. Por ultimo, e feita uma modelagem dos objetos gerenciados de acordo com a norma OSI (Open Systems Interconnection). Várias são as modificações decorrentes delta modelagem diferenciada. Silo apresentadas as diferenças que ocorrem na gerencia de configuração quando se utiliza o modelo de dados OSI, em vez do modelo de dados Internet. / In order to keep a LAN useful to its organization, its configuration has to be managed. Heterogenity and importance of networks makes management more difficult. An attempt to solve this problem has to consider the management standards and the development of tools which allow an efficient network management. This work presents a proposal of local area network configuration management. Managed objects necessary to manage configuration are presented. Part of these objects are, previously, define in IAB (Internet Activities Board) standards, and part of them are defined here. Objects are defined according to the format proposed by IAB. However, before the definition of objects, it is necessary to define configuration management functions. Objects are defined according to the functions one wants to implement. Thus, before the presentation of objects, configuration management functions are defined. It is also presented a manager prototype which executes many of the functions defined in this work, using SNMP (Simple Network Management Protocol). The prototype uses CMU (Carnegie Mellon University) SNMP software package to implement functions. It is possible to notice, from the prototype, how functions are realized and which characteristics the interface of a configuration manager must have to be useful in the tasks performed by human manager. Finally, modelling of managed objects is done according to OSI (Open Systems Interconnection) standards. Many changes occur because of this diferent modelling. The changes in configuration management which occurs when one uses OSI data model, instead of Internet data model, are presented.

A idéia de capacitar uma máquina a reconhecer o ambiente em que atua tem motivado pesquisadores a investir esforços no estudo do mais complexo dos sentidos humanos, a visão. A visão é, antes de tudo, uma tarefa de representação e processamento de informações, sendo portanto adequada ao tratamento computacional. Visto que ainda não se possuem métodos que tenham resultados equivalentes ao que seria obtido com um usuário humano, tem-se estudado intensamente a utilização de feições para um melhor aproveitamento de seu potencial. Dentre estas feições, a forma de um objeto proporciona um poderoso indício de sua identidade e funcionalidade, podendo ser utilizada para seu reconhecimento. Isso distingue a forma de outras feições visuais elementares, como a cor, o movimento ou a textura, que, apesar de igualmente importantes, normalmente não revelam a identidade de um objeto. Assim sendo, a possibilidade de avaliar a robustez e a estabilidade de técnicas alternativas para a representação de forma é vital para prever o desempenho de cada técnica na presença de alguma incerteza ou discrepância. Neste trabalho, alguns descritores de forma descritos na literatura foram implementados e utilizados em estudos de caso para avaliar sua eficácia. Estes estudos de caso foram realizados utilizando-se caracteres, todavia, com finalidades bastante distintas. O primeiro estudo de caso é voltado para aplicações como a robótica móvel, com reconhecimento de comandos localizados no ambiente por parte do robô. Já o estudo de caso principal está direcionado para aplicações de reconhecimento de placas de automóveis, que poderia tanto ser utilizado para monitoramento e controle do fluxo de trânsito, quanto para controle de infrações. Muitas aplicações, incluindo aquelas que envolvem a recuperação e indexação de objetos visuais, são apropriadas para a utilização de feições de forma. Outra característica importante do presente trabalho é a de realçar que a seleção de um bom descritor reduz o esforço necessário na etapa de classificação, o qual é computacionalmente elevado. / The idea of enabling a machine to recognize the environment with which it interacts has motivated researchers to dedicate efforts in studying the most complex of the human senses: vision. Vision is essentially a task of information representation and processing, what makes it suitable for computational treatment. Given that currently there are no methods that perform equivalently to humans, the use of features has been intensively studied in order to improve the performance of the existing methods. Among these features, the shape of an object provides a powerful sign of its identity and functionality, what enables the exploitation of this feature with the purpose of recognition. This evidence distinguishes shape from other visual features, such as color, motion or texture, which, although equally important, normally do not reveal the identity of an object. As a result, the possibility of evaluating the robustness and stability of alternate techniques for shape representation is essential in order to measure the performance of each technique in the presence of uncertainty. In this work, some shape descriptors available in the literature were implemented and used in case studies aiming at evaluating their effectiveness. These case studies were carried out using characters, although, with very different purposes. The first case study is geared towards applications such as mobile robotics, where the robot recognizes commands available in the environment. The main case study is focused on applications of license plate recognition, which could be used both in situations of surveillance and traffic control and in situations of infraction. Many applications, including those that involve the search and indexing of visual objects, are suited for the use of shape features. Another important characteristic of this work is that it emphasizes that the selection of a good shape description reduces the effort during the classification step, which is computationally elevated.

A natureza é uma fonte inesgotável de soluções elegantes para os mais diversos problemas, da aparente simplicidade do formato do ovo, que garante maior segurança ao organismo em desenvolvimento, à evidente complexidade do sistema nervoso humano, que é capaz de pensar sobre problemas e encontrar soluções para eles. Neste trabalho foram aplicados modelos computacionais inspirados em estudos neurológicos para a realização da locomoção de um robô quadrúpede. O corpo do robô foi simulado, permitindo incorporar características mais semelhantes às de um animal do que seria possível com um robô de verdade, como grande quantidade de articulações e força dos motores. A arquitetura neural responsável pelo controle do robô teve como referência para seu desenvolvimento os Geradores Centrais de Padrões, que são circuitos neurais capazes de gerar a seqüência de ativações musculares envolvidas em diversos movimentos rítmicos, como respirar e caminhar, e estão em sua maioria localizados na medula espinhal. Para compor esta rede foi usado um modelo de neurônio com algumas propriedades encontradas em um neurônio real, como a capacidade de inibir a ativação de outros neurônios, e outras puramente matemáticas, tornando-o uma ferramenta versátil para incorporar a funcionalidade de outros modelos de neurônios e de redes neurais. Trabalhos futuros farão uso dos resultados desta pesquisa como base para abordar temas mais complexos, como planejamento motor e tomada de decisão. / Nature is an endless source of elegant solutions to every kind of problem, from the seeming simplicity of the egg’s shape, which assures a safer environment to the developing organism, to the evident complexity of the human nervous system, which is capable of thinking about problems and finding solutions to them. In this work some computational models inspired on neurological research were applied to achieve the locomotion of a quadruped robot. The robot’s body was simulated, allowing to have features more similar to their animal counterparts than would be possible using a real robot, such as the high amount of articulations and the motors’ strength. The neural architecture responsible for the robot’s control was developed using Central Pattern Generators as reference, which are neural circuits capable of generating the sequence of muscle activations involved in a variety of rhythmic movements, such as breathing and walking, and are mostly located in the spine. To assemble this network a neuron model was used which has some properties found on a real neuron, as the ability to inhibit other neurons’ activation, and others purely mathematical, making it a versatile tool to incorporate the functionality of other neuron and neural networks models. Future works will make use of these research’s results as a base to approach more complex problems, such as motor planning and decision making.

No presente trabalho, é testada e avaliada a aplicação de Redes Neurais Artificiais no combate de trapaças (cheating, em inglês) do tipo speed cheating em jogos online massivos de múltiplos jogadores, também conhecidos como MMOG (Massively Multi- player Online Games). Os MMOG representam um modelo de negócio onde quantias significativas de recursos financeiros estão envolvidas, e crescem a cada dia. Os mode- los para o combate de trapaças, que possam afastar jogadores de jogos ou servidores, estão localizados na camada de rede, à nível de protocolo. Analisando o estado-da-arte, constatou-se que não existem trabalhos explorando a área de Inteligência Artificial para este fim, tornando-se assim relevante o estudo de sua aplicabilidade. As Redes Neurais Artificiais foram escolhidas por terem grande poder de abstração, generalização e plasti- cidade. Através dos resultados obtidos comparando-se duas abordagens de arquiteturas, as redes Perceptron de múltiplas camadas (MLP) e as redes com atraso no tempo focadas (FTLFN), é possível constatar que é viável a utilização das mesmas para este fim, tendo-se alcançado resultados positivos no combate de speed cheating em MMOGs. / In the present work, Artificial Neural Networks are tested and evaluated in order to avoid a specific type of cheating, called Speed Cheating, in massively multi-player online games (MMOG). The MMOG represent a business model where meaningful financial resources amounts are involved, and increase each day. The models to avoid cheating, that could keep off players from games and servers, are localized in the network layer, at the protocol level. Examining the state-of-art, it was observed that research explor- ing the Artificial Intelligence application to this goal becomes relevant. The Artificial Neural Networks were chosen by their significant abstraction, generalization and plas- ticity characteristics. Through the results’s comparison from two different architectures approaches, the multi layer Perceptron network (MLP) and the focused time lagged net- work (FTLFN), it was possible to conclude that their utilization avoiding speed cheating in MMOG is possible, once good results were found in this work.