Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 80-87 / Este trabalho apresenta uma abordagem para a geração pró-ativa de políticas de oferta e contra-ofertas em um processo de negociação bilateral entre agentes cognitivos utilizando técnicas de aprendizagem de máquina. As aplicações deste trabalho destinam-se / This work proposes an approach to generate pro-active offer and counter-offers politics in a process of bilateral negotiations between cognitive agents with learning machine capacities. The applications of this work are destined to commercial negotiations

A morfologia matemática fornece ferramentas poderosas para a realização de análise de imagens em baixo nível e tem encontrado aplicações em diversas áreas, tais como: visão robótica, inspeção visual, medicina, análise de textura, entre outras. Muitas dessas aplicações requerem processamento em tempo real e para sua execução de forma eficiente freqüentemente é utilizado hardware dedicado. Também, a tarefa de projetar operadores morfológicos manualmente para uma dada aplicação não é trivial na prática. A programação genética, que é um ramo relativamente novo em computação evolucionária, está se consolidando como um método promissor em aplicações envolvendo processamento de imagens digitais. Seu objetivo primordial é descobrir como os computadores podem aprender a resolver problemas sem, no entanto, serem programados para essa tarefa. Essa área ainda não foi muito explorada no contexto de construção automática de operadores morfológicos. Assim, neste trabalho, desenvolve-se e implementa-se uma arquitetura original, de baixo custo, reconfigurável por meio de instruções morfológicas e lógicas geradas automaticamente através de uma aproximação linear baseada em programação genética, visando-se o processamento morfológico de imagens em tempo real utilizando FPGAs de alta complexidade, com objetivos de filtragem, reconhecimento de padrões e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais, para citar somente algumas aplicações. Exemplos de aplicações práticas envolvendo imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas são fornecidos e seus resultados são comparados com outras formas de implementação. / Mathematical morphology supplies powerful tools for low level image analysis, with applications in robotic vision, visual inspection, medicine, texture analysis and many other areas. Many of the mentioned applications require dedicated hardware for real time execution. The task of designing manually morphological operators for a given application isnot always a trivial one. Genetic programming is a relatively new branch of evolutionary computing and it is consolidating as a promising method for applications of digital image processing. The main objective of genetic programming is to discover how computers can learn to solve problems without being programmed for that. In the literature little has been found about the automatic morphological operators construction using genetic programming. In this work, the development of an original reconfigurable architecture using logical and morphological instructions generated automatically by a linear approach based on genetic programming is presented. The developed architecture is based on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) and has among the possible applications, image filtering, pattern recognition and filter emulation. Binary, gray level and color image practical applications using the developed architecture are presented and the results are compared with other implementation techniques.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-07T10:02:02Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Davi G. Silva.pdf: 8079863 bytes, checksum: 2089dbe710945d9e8fad27e7fd2a98aa (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-07T10:02:21Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Davi G. Silva.pdf: 8079863 bytes, checksum: 2089dbe710945d9e8fad27e7fd2a98aa (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-03-07T10:02:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Davi G. Silva.pdf: 8079863 bytes, checksum: 2089dbe710945d9e8fad27e7fd2a98aa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-07T10:02:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Davi G. Silva.pdf: 8079863 bytes, checksum: 2089dbe710945d9e8fad27e7fd2a98aa (MD5) Previous issue date: 2016-08-03 / The amount of information available through digital media has increased considerably in recent decades. This fact causes concern among managers of large data repositories. Dealing with this growth and protect the data effectively is an even greater challenge. In many repositories, one of the main problems is the existence of replicated data. This can impact the quality of data and the ability to provide services able to meet the demands of its customers. However, the removal of replicated records is a task that requires a lot of time and processing effort. Nowadays, one of the techniques that has been effectively applied in the task of identify records that are replicated is the Genetic Programming (GP). One of the main requirements of this technique is the use examples (usually created manually) in its training step. Another GP major requirement is its processing time. This happens because during the training step each record is compared to all other existing ones in the data repository. Thus, the time required to perform all these comparisons during the GP training step can be very costly, even for small repositories. For those reasons, this dissertation proposes a novel approach based in a strategy the combines a clustering technique with a sliding window, aiming at minimize the number of comparisons required in the PG training stage. Experiments using synthetic and real datasets show that it is possible to reduce the time cost of GP training step up to 70%, without a significant reduction in the quality of generated solutions / O volume de informação em formato digital tem aumentado consideravelmente nas últimas décadas, e isso tem causado preocupação entre os administradores de grandes repositórios de dados. Trabalhar com esse crescimento e proteger os dados de forma eficaz é um desafio ainda maior. Em muitos repositórios, o principal problema é a existência de dados replicados. Isso pode afetar a qualidade dos dados e a capacidade de fornecer serviços que atendam as demandas dos seus clientes. Porém, a remoção de registros replicados é uma tarefa que exige muito tempo e poder de processamento computacional. Atualmente, uma das técnicas que vem sendo utilizada de forma eficaz no processo de remoção de registros replicados é a Programação Genética (PG). Uma das principais características dessa técnica é que ela exige exemplos para a realização da etapa de treinamento. Outra característica importante é que a PG exige um alto custo computacional para ser aplicada, além do esforço para gerar os exemplos do treino. No problema de deduplicação um dos maiores custos durante a etapa de treino é causado pela necessidade de comparar cada um dos registros com todos os outros registros existentes no banco de dados. Assim, o tempo gasto para realizar essas comparações durante o treino é muito grande. A partir desse problema, esta dissertação propõe uma abordagem baseada na combinação de uma técnica de agrupamento e janela deslizante, visando minimizar a quantidade de comparações exigidas na etapa de treinamento da PG. Experimentos utilizando dados reais e sintéticos, mostram que é possível reduzir o custo de treinamento em até 70%, sem uma redução significativa na qualidade das soluções geradas.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-11-24T15:38:04Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Gregory O. Silva.pdf: 1124819 bytes, checksum: 1da0563076b91fe78ae0ec2096e8fcf5 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-11-24T15:39:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Gregory O. Silva.pdf: 1124819 bytes, checksum: 1da0563076b91fe78ae0ec2096e8fcf5 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-11-24T15:40:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Gregory O. Silva.pdf: 1124819 bytes, checksum: 1da0563076b91fe78ae0ec2096e8fcf5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-24T15:40:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Gregory O. Silva.pdf: 1124819 bytes, checksum: 1da0563076b91fe78ae0ec2096e8fcf5 (MD5) Previous issue date: 2016-05-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Fashion products are difficult items to be annotated and described by text, making it necessary to use images to perform searches on web sites of e-commerce. Such products hold great visual appeal, in other words the presentation of images relating to them are factors that directly influence the buying decision of a customer. These facts justify the study of the use of CBIR (Content Based Image Retrieval) in this context, an area already well studied in the scientific community, but that still has several shortcomings, the main one being the problem of Semantic Gap . The use of features extracted from the image by an algorithm is still not effective enough in associate it with its meaning, which is reflected in the results of a search, affecting the customer satisfaction with the store. This study seeks to address the problem of Semantic Gap through Genetic Programming and Relevance Feedback, motivated by the good results reported in the literature concerning the use of such techniques. Experiments were performed with an image base extracted from web sites e-commerce, and we used two subsets of images as queries, where one has images with a uniform background (as do the images of the data set), and the other has images with noisy backgrouns (photography in general). We compared the use of Relevance Feedback for both subsets, and for each subset we compared the use of ranking functions learned with and without using feedback. As the result, the best cenery for both subsets is to use the ranking function learned without usinf RF. Using RF on the learning process of GP makes the individuals dependent of the feedback, worsening the answers of searches before the first interaction with the user, and making the learned function unable to capture the semantic of the original query. / Produtos de moda são itens difíceis de ser anotados e descritos por texto, fazendo-se necessário o uso de imagens para a realização de buscas em web sites de e-commerce. Tais produtos detém grande apelo visual, ou seja, a apresentação de imagens referentes aos mesmos são fatores que influenciam diretamente a decisão de compra de um cliente. Estes fatos justificam o estudo do uso de CBIR (Content Based Image Retrieval) neste contexto, uma área já bastante estudada na comunidade científica, mas que ainda possui diversas lacunas, sendo a principal o problema do Gap Semântico. O uso de características extraídas da imagem por um algoritmo ainda não é eficaz o suficiente em associá-la ao seu significado, o que se reflete nos resultados de uma busca, afetando a satisfação do cliente com a loja. Este trabalho busca abordar o problema do Gap Semântico através do uso de Programação Genética e Relevance Feedback, motivado pelos bons resultados relatados na literatura referentes ao uso de tais técnicas. Foram realizados experimentos com uma base de imagens extraídas de web sites de e-commerce, e foram usados dois subconjuntos de imagens como consultas, sendo um formado por imagens com plano de fundo uniforme (semelhantes às presentes na base), e outro por imagens com ruído no fundo (fotografias em geral). Foram comparados o uso de Relevance Feedback para os dois subconjuntos de consultas, e para cada subconjunto foram comparados o uso de funções de ranking aprendidas com e sem o uso de feedback. Como resultado temos que o melhor cenário para ambos os subconjuntos é o uso da função de ranking aprendida sem RF. O uso de RF durante a aprendizagem torna os indivíduos dependentes do feedback, piorando as respostas em buscas antes da primeira interação de RF, e fazendo com que a função aprendida não seja capaz de captar a semântica da consulta original.

Orientador: Fernando José Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-19T21:18:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Archanjo_GabrielAmbrosio_M.pdf: 1081631 bytes, checksum: e32557df52f7ddfb6df98bdea48e0fe6 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Reproduzindo tendências verificadas em outros setores produtivos, métodos para automatizar etapas e reduzir custos têm sido propostos na área de desenvolvimento de software. Entretanto, a etapa mais trabalhosa, a codificação da solução, continua sendo realizada quase que exclusivamente por programadores humanos. Trabalhos na área de geração automática de programas para manipulação de dados têm focado predominantemente na descoberta de conhecimento e extração de padrões de bases de dados estáticas. Porém, para a modelagem de processos que normalmente alteram registros armazenados em bancos de dados, é necessário tratar os dados como entidades dinâmicas. Este trabalho apresenta uma abordagem para indução de programas via programação genética linear. Em termos de funcionalidade, os programas obtidos são capazes de consultar, inserir, excluir e atualizar registros num banco de dados relacional. O intuito é modelar processos de manipulação de informação, presentes em sistemas de tecnologia de informação. Os resultados indicam que a abordagem é capaz de implementar processos simples, gerando programas de computador consistentes e com interpretabilidade comparável à de programas escritos em linguagens de programação tradicionais / Abstract: Reproducing trends observed in other productive branches, methods to automate stages and reduce costs have been proposed for software development. However, perhaps the most laborious step, the computer programming, is generally performed entirely by human programmers. Works in the field of automated generation of computer programs for data manipulation have been focused almost exclusively on knowledge discovery and pattern extraction in static datasets. Nevertheless, in the case of modeling processes that usually alter objects stored in databases, it is necessary to handle the dataset as dynamic entities. This work proposes an approach for program induction based on linear genetic programming. In terms of functionality, the obtained programs are able to query, delete, insert and update records stored in a relational database. The aim is to model processes for data manipulation, present in information technology systems. The results indicate that the proposed approach can implement simple processes, generating consistent programs as interpretable as the ones written in traditional programming languages / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Jose Raimundo de Oliveira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T21:42:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mantovani_SuelyCunhaAmaro_D.pdf: 6055350 bytes, checksum: 1a68f5859f41b323f9f1c778635b4ab2 (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Este trabalho apresenta alguns resultados dos estudos de Circuitos Evolutivos aplicados na área de projeto de síntese de circuitos e reconhecimento de voz. O Circuito Evolutivo é capaz de mudar suas conexões internas, usando técnicas de aprendizagem genética, adaptando sua própria funcionalidade a mudanças de condições externas. Esta técnica tornou-se possível, pelo aperfeiçoamento dos dispositivos eletrônicos como os Dispositivos Lógicos Programáveis. Nos dias atuais é possível ter em um único dispositivo a habilidade de mudar, on-line e em tempo real, parte de seu próprio circuito. Este trabalho tem como objetivo, desenvolver uma arquitetura reconfigurável para um sistema que é capaz de receber comandos de voz para executar tarefas especiais como por exemplo, ajuda a pessoas com alguma deficiência física em sua rotina diária. A idéia é coletar várias amostras de fala, processá-las através de algoritmos baseados na teoria Mel - Cepstrais, visando obter coeficientes numéricos para representar cada amostra. Estes coeficientes compõem o universo de busca que é usado pelo algoritmo genético. Os padrões considerados são limitados aos sete fonemas vogais da língua portuguesa (a, eh, e, i, oh, o, u ) / Abstract: This work presents some results of the application¿s study of Evolvable Hardware (EHW) in the area of circuits design and voice recognition. Evolvable Hardware is able to change inner connections, using genetic learning techniques, adapting its own functionality to external condition changing. This technique became feasible by the improvement of electronics devices as the Programmable Logic Devices. Nowadays, it is possible to have, in a single device, the ability to change, on-line and in real-time, part of its own circuit. This work aim to develop a reconfigurable architecture of a system that is able to receive voice commands to execute special tasks as, for instance, to help handicapped persons in their daily home routines. The idea is to collect several voice samples, process them through algorithms based on Mel - Ceptrais theory to obtain their numerical coefficients for each sample. These coefficients compose a universe of search that is used by Genetic Algorithm. The voice patterns considered, are limited to the seven sustained portuguese vowel phonemes (a, eh, e, i, oh, o, u) / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-05T17:24:50Z No. of bitstreams: 2 thesis-garme.pdf: 4355850 bytes, checksum: 99bfb83bbe20bef9c48abe89d91706a0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T17:24:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 thesis-garme.pdf: 4355850 bytes, checksum: 99bfb83bbe20bef9c48abe89d91706a0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-03-09 / Com o aumento da complexidade e demanda por desempenho dos sistemas embarcados e redução do custo dos microprocessadores, projetistas de sistemas embarcados têm considerado sistemas multiprocessadores como as soluções para suas aplicações. Com o avanço nas tecnologias de integração tornou-se possível integrar em um chip bilhões de transistores. Desde que um microprocessador embarcado utiliza somente alguns poucos milhões de transistores, dez ou mais microprocessadores podem ser integrados em um único chip para formar um Multi- Processor System-on-Chip (MPSoC). No projeto desses sistemas, são necessárias a especificação e validação do comportamento funcional da aplicação do sistema antes da implementação final, através de modelos funcionais executáveis e estruturas de testbenches. Técnicas, como Projeto Baseado em Plataforma (PBP), procuram, através de reuso de componentes, bem como de modelos abstratos em nível de sistema, fornecer mecanismos para simplificar e tornar mais dinâmico o processo de desenvolvimento de MPSoCs, aumentando assim a produtividade dos projetistas. Nesta abordagem, o sistema a ser desenvolvido é, inicialmente, especificado através de uma descrição em alto nível, que sofrerá refinamentos até atingir a implementação final em hardware. As funções do sistema, contidas nessa especificação, são selecionadas para serem implementadas em software ou em hardware. Estes componentes fazem parte de uma arquitetura predefinida, conhecida como plataforma, que pode ser modificada para ser adaptada às restrições de projeto. MPSoCs são compostos por muitos componentes de processamento que executam processo concorrentes que se comunicam, portanto suas arquiteturas de comunicação on-chip devem atender às necessidades de comunicação das aplicações. Assim, enquanto existe uma grande quantidade de trabalhos que suportam as fases de particionamento/mapeamento, comparativamente, pouca pesquisa tem endereçado o problema de análise de comunicação para auxiliar o projeto de arquiteturas de comunicação dessas sistemas. As técnicas existentes para explorar as opções de configuração da estrutura de comunicação são imprecisas, pois fazem estimativas estáticas, descartando efeitos dinâmicos da arquitetura, como contenção de barramento, ou possuem baixa eficiência, pois têm que simular cada configuração do espaço de projeto. O objetivo deste trabalho é oferecer suporte de análise de comunicação nos processos de vi seleção e refinamento das arquiteturas de comunicação, após a aplicação ter sido particionada e mapeada para uma plataforma, de acordo com o PBP. O uso da abordagem proposta permite que o projetista obtenha estimativas precisas de desempenho de comunicação para as configurações de barramento de todo o espaço de projeto, e, consequentemente, possa selecionar uma configuração que melhor atenda às restrições de comunicação do projeto.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese de Kedma Batista Duarte.pdf: 2986348 bytes, checksum: b08f936c5937365d2b7493f4db0f0b88 (MD5) Previous issue date: 2010-12-20 / The Genetic Programming (GP) is a heuristic algorithm for Data Mining (DM), which can be applied to the classification task. This is a method of evolutionary computing inspired in the mechanisms of natural selection theory of Charles Darwin, declared in 1859 in his book "The Origin of Species." From an initial population, the method search over a number of generations to find solutions adapted to the environment of problem. The PG method was proposed in 1990 by John Koza, who demonstrated in one of its applications, the induction in formation of decision trees in the process of data classification. Within this context, the study developed in this work has as main objective the investigation of the concepts of PG and its application on a database of scientific collaboration networks, helping as a management tool in prospective studies of trends for the establishment of common axes in public policy of Science, Technology and Innovation (STI), focusing on regional development. The method is applied on a set of attributes, sorting them in order to identify similarity relationships between groups of researchers that comprise the network. The study involves the concepts of Knowledge Discovery in Databases (KDD) and Data Mining (DM). Networks of Scientific Collaboration, or Networks Research, are inserted in the context of small groups of social networks, the environment is dynamic due to the easy of information exchange and links between individuals, favoring the formation of new groups, which makes the growth of the network unlimited. "The combination of these groups, generated by the relationships between them, appears as a case of multi-criteria decision, granting the application of some complexity. In this sense, it is intended to apply the method of PG for generation of classification rules that lead to the discovery of groups of researchers with similar traits, which in a planned process could be induced to form groups strengthened and consolidated. The study helps to exploit the potential of genetic programming as a classifier algorithm, as well as use it as a method to build tools to support planning and decision making in STI. / A Programação Genética (PG) é um algoritmo heurístico de Mineração de Dados (MD), quepode ser aplicado na tarefa de classificação. Trata-se de um método da Computação Evolutiva inspirado nos mecanismos de seleção natural, da teoria de Charles Darwin, declarada em 1859 em seu livro A Origem das Espécies . A partir de uma população inicial, o método busca ao longo de um conjunto de gerações a descoberta de soluções bem adaptadas ao ambiente do problema. O método de PG foi proposto por John Koza em 1990, que demonstrou em uma de suas aplicações, a indução na formação de árvores de decisão em processos de classificação de dados. Dentro deste contexto, o estudo desenvolvido neste trabalho tem como objetivo principal a investigação dos conceitos de PG e sua aplicação sobre uma base de dados de Redes de Colaboração Científica, auxiliando como ferramenta de gestão em estudos prospectivos de tendências para o estabelecimento de eixos comuns em políticas públicas de Ciência, Tecnologia e Inovação (CT&I), com foco em desenvolvimento regional. O método é aplicado sobre um conjunto de atributos, classificando-os de forma a identificar relações de similaridade entre os grupos de pesquisadores que compõem a rede. O estudo envolve conceitos de Descoberta do Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) e Mineração de Dados (MD). As Redes de Colaboração Científica, ou Redes de Pesquisa, estão inseridas no contexto dos pequenos grupos das Redes Sociais, o ambiente é dinâmico devido à facilidade para troca de informações e articulação entre os indivíduos, favorecendo a formação de novos grupos, fato que torna ilimitado o crescimento da Rede. A combinação das características desses grupos, gerada pelos relacionamentos entre eles, configura-se como um caso de decisão multi-critério, dotando a aplicação de certa complexidade. Neste sentido, pretende-se com a aplicação do método da PG a geração de regras de classificação que levem à descoberta de grupos de pesquisadores com características similares, que em um processo planejado poderiam ser induzidos à formação de grupos fortalecidos e consolidados. O estudo contribui no sentido de explorar o potencial da Programação Genética como um algoritmo classificador, bem como, usá-lo como método na construção de ferramentas de apoio ao planejamento e tomada de decisão em CT&I.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Marcos_Carneiro2.pdf: 1611954 bytes, checksum: 3a2f117c1f5e722726a65bedea74ac76 (MD5) Previous issue date: 2009-05-29 / This research proposes the application of an artificial intelligence technique called genetic programming (GP) to make easier the programming of programmable logical devices (PLC) by the automatic generation of Ladder and Instruction List programs. The system data input can be done by not-specialized people using scenarios composed by time lines. These time lines demonstrate graphically the sequencing details of the PLC input and output permitting the programming of systems that uses memory like inter-locking contacts and the use of timers. Since GP is great dependent of its initial simulation parameters, thousand of simulations have been done to determine the better kind of configuration of cross-over and mutation / Essa pesquisa propõe a aplicação da técnica de inteligência artificial programação genética (PG) para facilitar o trabalho de programação de controladores lógico programáveis (CLP) através da geração automática de programas Ladder e Instruction List. A entrada de dados do sistema de automação é feita de forma leiga a partir de cenários compostos por linhas do tempo. Essas linhas do tempo demonstram graficamente os detalhes do seqüenciamento dos acionamentos das entradas e saídas do CLP permitindo a programação de sistemas que utilizam memória como os inter-travamentos e o uso de temporizadores. Como a PG é altamente dependente dos parâmetros iniciais de simulação, foram feitas milhares de simulações para determinação das melhores formas de configuração dos parâmetros de reprodução por cross-over (cruzamento) e mutação

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-06-22T14:42:52Z No. of bitstreams: 1 Tese- Patrícia Correia Saraiva.pdf: 5471120 bytes, checksum: faed3fa950294e70e5e4750ea26d9538 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-06-24T13:51:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese- Patrícia Correia Saraiva.pdf: 5471120 bytes, checksum: faed3fa950294e70e5e4750ea26d9538 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-06-24T13:51:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese- Patrícia Correia Saraiva.pdf: 5471120 bytes, checksum: faed3fa950294e70e5e4750ea26d9538 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-06-24T14:29:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese- Patrícia Correia Saraiva.pdf: 5471120 bytes, checksum: faed3fa950294e70e5e4750ea26d9538 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-24T14:29:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese- Patrícia Correia Saraiva.pdf: 5471120 bytes, checksum: faed3fa950294e70e5e4750ea26d9538 (MD5) Previous issue date: 2014-02-28 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / The volume of information encoded in the form of images has increased significantly in the last decades. Contributing to this scenario, the wide-spread use of mobile devices, such as tablets and smartphones, and even notebooks, which not only can take photos, but also easily send them to connected applications, such as web services and social networks. Nowadays, images are used in several applications, such as to record personal moments of people’s life or showing products in e-commerce online stores. As a consequence, not only does the volume of images increase, but also the interest in solutions able to retrieve these images. The main goal of this thesis is to investigate the impact of using genetic programming (GP) as a tool for combining different sources of evidence available when retrieving images. As case studies, we considered the application of GP in two different contexts: image retrieval on the Web using textual information automatically extracted from Web pages, and visual search by expanding the image query using information derived from different types of data, such as text and visual content. We evaluate the proposed expansion strategies in an application of visual search for products focused on e-commerce stores for the fashion domain. Experiments performed in the context of image retrieval on the Web showed that the evolutionary approach outperformed the best baseline with gains of 22.36% in terms of MAP. In the context of visual search for e-commerce applications, experimental results indicated that automatic expansion based on genetic programming is an effective alternative for improving the quality of image search results. When compared to a genetic programming system based only on visual information, the multimodal expansion achieved gains of at least 19% in all scenarios considered. When compared to a similar approach, but completely ad hoc, the GP framework achieved gains of up to 54% in terms of MAP. / O volume de informação codificada sob a forma de imagens tem aumentado de forma significativa nas últimas décadas. O uso cada vez mais frequente de tablets, smartphones, câmeras digitais e notebooks com suporte à aquisição de imagens e a facilidade para tornar essas imagens disponíveis publicamente em repositórios compartilhados, são fatores que contribuem ainda mais para este cenário. Atualmente, imagens são usadas nas mais diversas aplicações, seja para registrar momentos e ações em jornais e revistas eletrônicas, ou redes sociais, ou ainda para divulgar produtos em aplicações de comércio eletrônico. Na medida em que cresce o volume de imagens, cresce também o interesse por sistemas capazes de realizar busca em bases de dados de imagem. O objetivo principal desta tese é investigar o impacto do uso de programação genética (GP - Genetic Progamming) como ferramenta para combinar diferentes fontes de informação disponíveis durante a busca de imagens. Mais especificamente, foram abordados dois contextos distintos como estudos de caso: a busca de imagens na Web utilizando informação textual extraída automaticamente das páginas Web e, a busca visual por meio da expansão da imagem de consulta utilizando informação derivadas de diferentes modalidades de dados, como texto e conteúdo visual. Para avaliar as estratégias propostas para o contexto de busca visual, escolheu-se como estudo de caso a busca visual de produtos em lojas de comércio eletrônico voltadas para o segmento de moda. Os experimentos realizados no contexto de busca de imagens na Web mostraram que a abordagem evolucionária superou a melhor abordagem utilizada como baseline, com ganhos de 22,36% em termos de MAP. No cenário de busca visual de produtos em lojas de comércio eletrônico, os resultados experimentais mostraram que a expansão automática baseada em GP é uma alternativa efetiva para melhorar a qualidade dos resultados de um sistema de busca de imagens. Quando comparado a uma abordagem baseada somente em propriedades visuais, a expansão multimodal obteve ganhos de pelo menos 19% em todos os cenários de busca considerados. Quando comparado a uma abordagem similar, mas completamente ad hoc, o arcabouço baseado em GP obteve ganhos de até 54% em termos de MAP.