[pt] Diferentemente de muitas outras rochas, o carvão é uma rocha sedimentar composta principalmente de matéria orgânica derivada de detritos vegetais, acumulados em turfeiras em diferentes períodos geológicos. O carvão é um recurso econômico essencial em muitos países, tendo sido a principal força motriz por trás da revolução industrial. O carvão é amplamente utilizado industrialmente para diversos fins: carbonização e produção de coque, produção de ferro/aço, carvão térmico para gerar eletricidade, liquefação e gaseificação. A utilização do carvão é ditada pelas suas propriedades que são geralmente classificadas como sua composição, rank e grau. A composição do carvão, em termos dos seus macerais, e a sua classificação são determinadas manualmente por um petrógrafo, devido à sua natureza complexa. Este estudo almejou desenvolver um método automático baseado na aprendizagem de máquina para segmentação automática de macerais a nível de grupo e um módulo para determinação de rank por refletância em imagens petrográficas do carvão que pode melhorar a eficiência deste processo e diminuir a subjetividade do operador. foi desenvolvida uma abordagem de aprendizagem profunda da arquitetura baseada na Mask R-CNN para identificar e segmentar o grupo de maceral vitrinite, o qual é fundamental para a análise do rank, uma vez que a classificação é determinada pela reflectância da collotelinite (maceral desse grupo). Em segundo lugar, foi desenvolvido um método de processamento de imagem para analisar as imagens segmentadas de vitrinite e determinar a classificação do carvão, associando os valores cinzentos à reflectância. Para a segmentação de maceral, foram utilizadas cinco amostras para treinar a rede, 174 imagens foram utilizadas para treino, e 86 foram utilizadas para validação, com os melhores resultados obtidos para os modelos de vitrinite, inertinita, liptinita e colotelinita (89,23%, 68,81%, 37,00% e 84,77% F1-score, respectivamente). Essas amostras foram utilizadas juntamente com outras oito amostras para determinar os resultados de classificação utilizando a reflectância de collotelinite. As amostras variaram entre 0,97% e 1,8% de reflectância. Este método deverá ajudar a poupar tempo e mão-de-obra para análise, se implementado num modelo de produção. O desvio médio quadrático entre o método proposto e os valores de reflectância de referência foi de 0,0978. / [en] Unlike most other rocks, coal is a sedimentary rock composed primarily of organic matter derived from plant debris that accumulated in peat mires during different geological periods. Coal is also an essential economic resource in many countries, having been the main driving force behind the industrial revolution. Coal is still widely used industrially for many different purposes: carbonization and coke production, iron/steel making, thermal coal to generate electricity, liquefaction, and gasification. The utility of the coal is dictated by its properties which are commonly referred to as its rank, type, and grade. Coal composition, in terms of its macerals, and its rank determination are determined manually by a petrographer due to its complex nature. This study aimed to develop an automatic method based on machine learning capable of maceral segmentation at group level followed by a module for rank reflectance determination on petrographic images of coal that can improve the efficiency of this process and decrease operator subjectivity. Firstly, a Mask R-CNN-based architecture deep learning approach was developed to identify and segment the vitrinite maceral group, which is fundamental for rank analysis, as rank is determined by collotelinite reflectance (one of its individual macerals). Secondly, an image processing method was developed to analyze the vitrinite segmented images and determine coal rank by associating the grey values with the reflectance. For the maceral (group) segmentation, five samples were used to train the network, 174 images were used for training, and 86 were used for testing, with the best results obtained for the vitrinite, inertinite, liptinite, and collotelinite models (89.23%, 68.81%, 37.00% and 84.77% F1-score, respectively). Those samples were used alongside another eight samples to determine the rank results utilizing collotelinite reflectance. The samples ranged from 0.97% to 1.8% reflectance. This method should help save time and labor for analysis if implemented into a production model. The root mean square calculated between the proposed method and the reference reflectance values was 0.0978.

[pt] Uma das características mais relevantes nos aglomerados de minério de ferro é a sua porosidade, que impacta fortemente no desempenho desses materiais nos processos siderúrgicos. O desempenho é diretamente dependente da existência de uma rede porosa que permite o fluxo de gases pelo interior desses aglomerados sem comprometer sua integridade física. Neste trabalho, amostras de diferentes tipos de aglomerados de minério de ferro foram caracterizadas com o auxílio de técnicas de microtomografia computadorizada de raios X (microCT), processamento digital de imagens e modelagem de rede de poros (PNM). Com isso, a influência da microestrutura desses aglomerados na variação da sua porosidade e permeabilidade foi avaliada. O uso de microCT permitiu uma visualização 3D da estrutura dos aglomerados, permitindo realizar uma análise da estrutura interna das amostras para a discriminação do espaço poroso. O pixel size ideal foi estipulado por meio de diversas capturas com resoluções diferentes. A PNM foi utilizada para realizar a simulação da permeabilidade absoluta das amostras, correlacionando com a porosidade, conectividade dos poros e diâmetro de poros e conexões. Foi realizada uma variação de mais ou menos 5 tons de cinza nos limiares de segmentação para estipular a sensibilidade do impacto desse parâmetro nos resultados da modelagem. Os dois aglomerados apresentaram porosidade parecida, em torno de 20 por cento. Os resultados para piores resoluções apresentaram uma inconsistência, em muitos casos não possuindo sequer permeabilidade. As imagens adquiridas com um tamanho de voxel de 2 micrômetros resultaram em cálculos consistentes de permeabilidade, em torno de 0,4 a 2,4 mD para os briquetes e 0,03 a 1,6 mD para as pelotas, sugerindo que os briquetes são levemente mais permeáveis. A variação do limiar de segmentação dos poros teve forte impacto nos resultados das modelagens, influenciando diretamente no valor do cálculo da permeabilidade absoluta. / [en] One of the most relevant features of iron ore agglomerates is their porosity, which strongly impacts the performance of these materials in steelmaking processes. Performance is directly dependent on the existence of a porous network that allows gas flow through the interior of these agglomerates without compromising their physical integrity. This study characterized samples of different iron ore agglomerates using X-ray microcomputed tomography (microCT), digital image processing, and pore network modeling (PNM). The influence of the microstructure of these agglomerates on the variation of their porosity and permeability was evaluated. MicroCT enabled a 3D visualization of the agglomerate structure, allowing for an analysis of the internal structure of the samples to discriminate the porous space. The ideal pixel size was determined through various captures at different resolutions. PNM was used to simulate the absolute permeability of the samples, correlating it with porosity, pore connectivity, and pore and connection diameter. A variation of more or less 5 gray tones in the segmentation thresholds was performed to determine the sensitivity of this parameter s impact on the modeling results. The two agglomerates had similar porosity of around 20 percent. The results for lower resolutions showed inconsistency, with many cases lacking permeability altogether. Images acquired with a pixel size of 2 micrometers resulted in consistent permeability calculations, ranging from 0.4 to 2.4 mD for briquettes and 0.03 to 1.6 mD for pellets, indicating that briquettes are slightly more permeable. The variation of pore segmentation threshold had a strong impact on the modeling results, directly influencing the value of the absolute permeability calculation.

[pt] As técnicas de estimação de movimento utilizadas nos padrões de compressão de vídeo proporcionam a utilização mais eficiente dos recursos de transmissão e armazenamento, através da redução do número de bits necessários para representar um sinal de vídeo e da conservação da qualidade do conteúdo que está sendo processado. O objetivo dessa dissertação de Mestrado é propor um novo algoritmo capaz de reduzir a grande complexidade computacional envolvida nestas técnicas, mantendo a qualidade do sinal reconstruído. Dessa maneira, apresenta-se um algoritmo AUMHS (Adaptive Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) o qual traz como principais modificações ao algoritmo UMHS (Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) a implementação de uma medida de movimento que classifica as cenas de uma seqüência de vídeo de acordo com o movimento detectado para posterior adequação dos parâmetros de estimação de movimento e de outros parâmetros do codificador. Como resultado apresenta-se um ganho expressivo na velocidade de processamento, e conseqüente redução do custo computacional, conservando-se a qualidade obtida pelos principais algoritmos da literatura. O algoritmo foi implementado no codificador do padrão H.264/AVC onde realizou-se análises comparativas de desempenho com os algoritmos UMHS e FSA através da medição de parâmetros como PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), tempo de processamento do codificador, tempo de processamento do módulo de estimação de movimento, taxa de bits utilizada e avaliação subjetiva informal. / [en] The motion estimation techniques used by the video compression standards provide an efficient utilization of the transmission and storage resources, through the reduction of the number of bits required to represent a video signal and the conservation of the content quality that is being processed. The objective of this work is to propose a new algorithm capable of reducing the great computational complexity involved in the motion estimation techniques, keeping the quality of the reconstructed signal. In this way, we present an algorithm called AUMHS (Adaptive Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) which brings as main modifications relative to the UMHS (Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search) the implementation of a movement measure that can classify the scenes of a video sequence according to the motion detected for posterior adequacy of the motion estimation and others coder parameters. As result we present an expressive gain in the processing speed, and consequent computational cost reduction, conserving the same quality of the main algorithms published in the literature. The algorithm was implemented in the H.264/AVC coder in order to proceed with comparative analysis of perfomance together with the UMHS and FSA algorithms, measuring parameters as PSNR (Peak Signal you the Noise Ratio), coding processing time, motion estimation time, bit rate, and informal subjective evaluation.

Whereas manually drawn contours could contain artifacts related to hand tremor, automatically detected contours could contain noise and inaccuracies due to limitations or errors in the procedures for the detection and segmentation of the related regions. To improve the further step of description, modeling procedures are desired to eliminate the artifacts in a given contour, while preserving the important and significant details present in the contour. In this work, are presented a couple of polygonal modeling methods, first a method applied direct on the original contour and other derived from the turning angle function. Both methods use the following parametrization Smin e µmax to infer about removing or maintain a given segment. By the using of the mentioned parameters the proposed methods could be configured according to the application problem. Both methods have been shown eficient to reduce the influence of noise and artifacts while preserving relevant characteristic for further analysis. Systems to support the diagnosis by images (CAD) and retrieval of images by content (CBIR) use shape descriptor methods to make possible to infer about factors existing in a given contour or as base to classify groups with dierent patterns. Shape factors methods should represent a value that is aected by the shape of an object, thus it is possible to characterize the presence of a factor in the contour or identify similarity among contours. Shape factors should be invariant to rotation, translation or scale. In the present work there are proposed the following shape features: index of the presence of convex region (XRTAF ), index of the presence of concave regions (V RTAF ), index of convexity (CXTAF ), two measures of fractal dimension (DFTAF e DF1 TAF ) and the index of spiculation (ISTAF ). All derived from the smoothed turning angle function. The smoothed turning angle function represent the contour in terms of their concave and convex regions. The polygonal modeling and the shape descriptors methods were applied on the breast masses classification issue to evaluate their performance. The polygonal modeling procedure proposed in this work provided higher compression and better polygonal fitness. The best classification accuracies, on discriminating between benign masses and malignant tumors, obtain for XRTAF , V RTAF , CXTAF , DFTAF , DF1 TAF and ISTAF , in terms of area under the receiver operating characteristics curve, were 0:92, 0:92, 0:93, 0:93, 0:92 e 0:94, respectively. / Contornos obtidos manualmente podem conter ruídos e artefatos oriundos de tremores da mão bem como contornos obtidos automaticamente podem os conter dado a problemas na etapa de segmentação. Para melhorar os resultados da etapa de representação e descrição, são necessários métodos capazes de reduzir a influência dos ruídos e artefatos enquanto mantém características relevantes da forma. Métodos de aproximação poligonal têm como objetivo a remoção de ruídos e artefatos presentes nos contornos e a melhor representação da forma com o menor número possível de segmentos de retas. Nesta disserta ção são propostos dois métodos de aproximação poligonal, um aplicado diretamente no contorno e outro que é obtido a partir da função tangencial do contorno original. Ambos os métodos fazem uso dos parâmetros Smin e µmax para inferirem sobre a permanência ou remoção de um dado segmento. Com a utilização destes parâmetros os métodos podem ser configurados para serem utilizados em vários tipos de aplicações. Ambos os métodos mostram-se eficientes na remoção de ruídos e artefatos, enquanto que características relevantes para etapas de pós-processamento são mantidas. Sistemas de apoio ao diagnóstico por imagens e de recuperação de imagens por conte údo fazem uso de métodos descritores de forma para que seja possível inferir sobre características presentes em um dado contorno ou ainda como base para medir a dissimilaridade entre contornos. Métodos descritores de características são capazes de representar um contorno por um número, assim é possível estabelecer a presença de uma característica no contorno ou ainda identificar uma possível similaridade entre os contornos. Métodos para extração de características devem ser invariantes a rotação, translação e escala. Nesta dissertação são propostos os seguintes métodos descritores de características: índice de presença de regiões convexas (XRTAF ), índice da presença de regiões côncavas (V RTAF ), índice de convexidade (CXTAF ), duas medidas de dimensão fractal (DFTAF e DF1 TAF ) e o índice de espículos (ISTAF ). Todos aplicados sobre a função tangencial suavizada. A função tangencial suavizada representa o contorno em termos de suas regiões côncavas e regiões convexas. Os métodos de aproximação poligonal e descritores de características foram aplicados para o problema de classificação de lesões de mama. Os resultados obtidos, mostraram que os métodos de aproximação poligonal propostos neste trabalho resultam em polígonos mais compactos e com melhor representação do contorno original. Os melhores resultados de classificação, na discriminação entre lesões benignas e tumores malignos, obtidos por XRTAF , V RTAF , CXTAF , DFTAF , DF1 TAF e ISTAF , em termos da área sob a curva ROC, foram 0:92, 0:92, 0:93, 0:93, 0:92 e 0:94, respectivamente. / Mestre em Ciência da Computação

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HelianaBS_da_capa_ate_cap4.pdf: 2361373 bytes, checksum: 3e1e43e8ba1aadc274663b8b8e3de72f (MD5) Previous issue date: 2008-02-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The skin cancer is the most common of all cancers and the increase of its incidence must, in part, caused by the behavior of the people in relation to the exposition to the sun. In Brazil, the non-melanoma skin cancer is the most incident in the majority of the regions. The dermatoscopy and videodermatoscopy are the main types of examinations for the diagnosis of dermatological illnesses of the skin. The field that involves the use of computational tools to help or follow medical diagnosis in dermatological injuries is seen as very recent. Some methods had been proposed for automatic classification of pathology of the skin using images. The present work has the objective to present a new intelligent methodology for analysis and classification of skin cancer images, based on the techniques of digital processing of images for extraction of color characteristics, forms and texture, using Wavelet Packet Transform (WPT) and learning techniques called Support Vector Machine (SVM). The Wavelet Packet Transform is applied for extraction of texture characteristics in the images. The WPT consists of a set of base functions that represents the image in different bands of frequency, each one with distinct resolutions corresponding to each scale. Moreover, the characteristics of color of the injury are also computed that are dependants of a visual context, influenced for the existing colors in its surround, and the attributes of form through the Fourier describers. The Support Vector Machine is used for the classification task, which is based on the minimization principles of the structural risk, coming from the statistical learning theory. The SVM has the objective to construct optimum hyperplanes that represent the separation between classes. The generated hyperplane is determined by a subset of the classes, called support vectors. For the used database in this work, the results had revealed a good performance getting a global rightness of 92,73% for melanoma, and 86% for non-melanoma and benign injuries. The extracted describers and the SVM classifier became a method capable to recognize and to classify the analyzed skin injuries / O c?ncer de pele ? o mais comum de todos os c?nceres e o aumento da sua incid?ncia deve-se, em parte, ao comportamento das pessoas em rela??o ? exposi??o ao sol. No Brasil, o c?ncer de pele n?o melanoma ? o mais incidente na maioria das regi?es. A dermatoscopia e ideodermatoscopia s?o os principais tipos de exames para o diagn?stico de doen?as da pele dermatol?gicas. O campo que envolve o uso de ferramentas computacionais para o aux?lio ou acompanhamento do diagn?stico m?dico em les?es dermatol?gicas ainda ? visto como muito recente. V?rios m?todos foram propostos para classifica??o autom?tica de patologias da pele utilizando imagens. O presente trabalho tem como objetivo apresentar uma nova metodologia inteligente para an?lise e classifica??o de imagens de c?ncer de pele, baseada nas t?cnicas de processamento digital de imagens para extra??o de caracter?sticas de cor, forma e textura, utilizando a Transformada Wavelet Packet (TWP) e a t?cnicas de aprendizado de m?quina denominada M?quina de Vetor de Suporte (SVM Support Vector Machine). A Transformada Wavelet Packet ? aplicada para extra??o de caracter?sticas de textura nas imagens. Esta consiste de um conjunto de fun??es base que representa a imagem em diferentes bandas de freq??ncia, cada uma com resolu??es distintas correspondente a cada escala. Al?m disso, s?o calculadas tamb?m as caracter?sticas de cor da les?o que s?o dependentes de um contexto visual, influenciada pelas cores existentes em sua volta, e os atributos de forma atrav?s dos descritores de Fourier. Para a tarefa de classifica??o ? utilizado a M?quina de Vetor de Suporte, que baseia-se nos princ?pios da minimiza??o do risco estrutural, proveniente da teoria do aprendizado estat?stico. A SVM tem como objetivo construir hiperplanos ?timos que apresentem a maior margem de separa??o entre classes. O hiperplano gerado ? determinado por um subconjunto dos pontos das classes, chamado vetores de suporte. Para o banco de dados utilizado neste trabalho, os resultados apresentaram um bom desempenho obtendo um acerto global de 92,73% para melanoma, e 86% para les?es n?o-melanoma e benigna. O potencial dos descritores extra?dos aliados ao classificador SVM tornou o m?todo capaz de reconhecer e classificar as les?es analisadas

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JesseHNB_DISSERT.pdf: 2206144 bytes, checksum: 191ca3ce00f97e4019b5bdb2bc9ab914 (MD5) Previous issue date: 2012-10-18 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The vision is one of the five senses of the human body and, in children is responsible for up to 80% of the perception of world around. Studies show that 50% of children with multiple disabilities have some visual impairment, and 4% of all children are diagnosed with strabismus. The strabismus is an eye disability associated with handling capacity of the eye, defined as any deviation from perfect ocular alignment. Besides of aesthetic aspect, the child may report blurred or double vision . Ophthalmological cases not diagnosed correctly are reasons for many school abandonments. The Ministry of Education of Brazil points to the visually impaired as a challenge to the educators of children, particularly in literacy process. The traditional eye examination for diagnosis of strabismus can be accomplished by inducing the eye movements through the doctor s instructions to the patient. This procedure can be played through the computer aided analysis of images captured on video. This paper presents a proposal for distributed system to assist health professionals in remote diagnosis of visual impairment associated with motor abilities of the eye, such as strabismus. It is hoped through this proposal to contribute improving the rates of school learning for children, allowing better diagnosis and, consequently, the student accompaniment / A vis?o ? um dos cinco sentidos do corpo humano e, em crian?as, ? respons?vel por at? 80% da percep??o do mundo ao redor. Estudos revelam que 50% das crian?as com m?ltiplas defici?ncias possuem alguma defici?ncia visual, sendo que 4% de todas as crian?as s?o diagnosticadas com estrabismo. O estrabismo ? uma defici?ncia ocular associada ? capacidade de movimenta??o dos olhos, caracterizada por qualquer desvio no alinhamento ocular perfeito. Al?m do aspecto est?tico, a crian?a pode relatar vista emba?ada ou dupla . Problemas oftalmol?gicos n?o diagnosticados corretamente s?o motivos de muitos abandonos da escola. O Minist?rio da Educa??o do Brasil aponta as defici?ncias visuais como um grande desafio aos educadores de crian?as, principalmente no processo de alfabetiza??o. O exame oftalmol?gico tradicional para diagn?stico do estrabismo pode ser realizado induzindo os movimentos oculares atrav?s de instru??es do m?dico ao paciente. Esse procedimento pode ser reproduzido com aux?lio computacional atrav?s da an?lise de imagens capturadas em v?deo. Este trabalho apresenta uma proposta de sistema de teleoftalmologia para auxiliar profissionais da sa?de no diagn?stico a dist?ncia de defici?ncias visuais associadas ? capacidade motora dos olhos, como o estrabismo. Espera-se atrav?s deste trabalho contribuir diretamente para a melhoria dos ?ndices do aprendizado escolar infantil, permitindo melhores condi??es de diagn?stico e, consequentemente, acompanhamento do aluno

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:19:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SergioRVN.pdf: 3914529 bytes, checksum: f675e6634445ab12c769726f659a0a55 (MD5) Previous issue date: 2004-04-30 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The present work was carried through in the Grossos city - RN and had as main objectives the elaboration of an physicist-ambient, socioeconomic survey and execution a multisecular evaluation of 11 years, between 1986 and 1996, using remote sensing products, to evaluate the modifications of the land use, aiming at the generation of an information database to implementation a geographical information system (GIS) to management the this city. For they had been in such a way raised given referring the two Demographic Censuses carried through by the IBGE (1991 and 2000) and compared, of this form was possible to the accomplishment of an evaluation on the demographic aspects (degree of urbanization, et?ria structure, educational level) and economic (income, habitation, vulnerability, human development). For the ambient physical survey the maps of the natural resources had been confectioned (simplified geology, hydrography, geomorphologi, veget covering, ground association, use and occupation), based in comments of field and orbital products of remote sensoriamento (images Spot-HRVIR, Landsat 5-TM and IKONOS - II), using itself of techniques of digital picture processing. The survey of these data and important in the identification of the potentialities and fragilities of found ecosystems, therefore allows an adequate planning of the partner-economic development by means of an efficient management. The project was part of a partnership between the Grossos city hall the municipal City hall of Grossos - RN and the Geoscience post-graduate program of the UFRN, more specifically the Geomatica laboratory LAGEOMA / O presente trabalho foi realizado no Munic?pio de Grossos RN e teve como principais objetivos ? elabora??o de um levantamento s?cio-econ?mico, f?sico-ambiental e execu??o uma avalia??o multitemporal de 11 anos, entre o per?odo de 1986 e 1996, utilizando-se de produtos de sensores orbitais, para avaliar as modifica??es ocorridas na utiliza??o e ocupa??o do solo, visando a gera??o de uma base informacional para implementa??o de um Sistema de Informa??es Geogr?ficas (SIG) voltado para a gest?o ambiental do referido Munic?pio. Para tanto foram levantados dados referentes a dois Censos Demogr?ficos realizados pelo IBGE (1991 e 2000) e comparados, desta forma foi poss?vel ? realiza??o de uma avalia??o sobre os aspectos demogr?ficos (grau de urbaniza??o, estrutura et?ria, n?vel educacional) e econ?micos (renda, habita??o, vulnerabilidade, desenvolvimento humano). Para o levantamento f?sico ambiental foram confeccionados os mapas dos recursos naturais (geologia simplificada, hidrografia, geomorfologia, cobertura vegetal, associa??o de solos, uso e ocupa??o), baseados em observa??es de campo e produtos orbitais de sensoriamento remoto (imagens SPOT-HRVIR, Landsat 5-TM e IKONOS - II), utilizando-se de t?cnicas de processamento de imagens digitais. O levantamento destes dados e importante na identifica??o das potencialidades e fragilidades dos ecossistemas encontrados, pois permite um planejamento adequado do desenvolvimento s?cio-econ?mico por meio de um gerenciamento eficaz. O projeto fez parte de uma parceria entre a Prefeitura municipal de GrossosRN e o Programa de P?s-gradua??o em Geoci?ncias da UFRN, mais especificamente o Laborat?rio de Geom?tica LAGEOMA