Submitted by Jadson Francisco de Jesus SILVA (jadson@uefs.br) on 2018-01-24T22:42:26Z No. of bitstreams: 1 JadsonDisst.pdf: 3499973 bytes, checksum: 5deaf9020f758e9c07f86e9e62890129 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-24T22:42:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JadsonDisst.pdf: 3499973 bytes, checksum: 5deaf9020f758e9c07f86e9e62890129 (MD5) Previous issue date: 2016-09-09 / The Named Entity Recognition (NER) process is the task of identifying relevant termsintextsandassigningthemalabel.Suchwordscanreferencenamesofpeople, organizations, and places. The variety of techniques that can be used in the named entityrecognitionprocessislarge.Thetechniquescanbeclassifiedintothreedistinct approaches: rule-based, machine learning and hybrid. Concerning to the machine learningapproaches,severalfactorsmayinfluenceitsaccuracy,includingtheselected classifier, the set of features extracted from the terms, the characteristics of the textual bases, and the number of entity labels. In this work, we compared classifiers that use machine learning applied to the NER task. The comparative study includes classifiers based on CRF (Conditional Random Fields), MEMM (MaximumEntropy Markov Model) and HMM (Hidden Markov Model), which are compared in two corpora in Portuguese derived from WikiNer, and HAREM, and two corporas in English derived from CoNLL-03 and WikiNer. The comparison of the classifiers shows that the CRF is superior to the other classifiers, both with Portuguese and English texts. This study also includes the comparison of the individual and joint contribution of features, including contextual features, besides the comparison ofthe NER per named entity labels, between classifiers andcorpora. / O processo de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) ? a tarefa de iden- tificar termos relevantes em textos e atribu?-los um r?tulo. Tais palavras podem referenciar nomes de pessoas, organiza??es e locais. A variedade de t?cnicas que podem ser usadas no processo de reconhecimento de entidades nomeadas ? grande. As t?cnicas podem ser classificadas em tr?s abordagens distintas: baseadas em regras, baseadas em aprendizagem de m?quina e h?bridas. No que diz respeito as abordagens de aprendizagem de m?quina, diversos fatores podem influenciar sua exatida?, incluindo o classificador selecionado, o conjunto de features extra?das dos termos, as caracter?sticas das bases textuais e o n?mero de r?tulos de entidades. Neste trabalho, comparamos classificadores que utilizam aprendizagem de m?quina aplicadas a tarefa do REN. O estudo comparativo inclui classificadores baseados no CRF (Condicional Random Fields), MEMM (Maximum Entropy Markov Model) e HMM (Hidden Markov Model), os quais s?o comparados em dois corporas em portugu?s derivados do WikiNer, e HAREM, e dois corporas em ingl?s derivados doCoNLL-03 e WikiNer. A compara??o dos classificadores demonstra que o CRF ? superior aos demais classificadores, tanto com textos em portugu?s, quanto ingl?s. Este estudo tamb?m inclui a compara??o da contribui??o, individual e em conjunto de features, incluindo features de contexto, al?m da compara??o do REN por r?otulos de entidades nomeadas, entre os classificadores e os corpora.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 409150.pdf: 923910 bytes, checksum: 44e59b532fd1e8f249aeacfa7777f126 (MD5) Previous issue date: 2007-12-06 / Este trabalho apresenta e avalia uma proposta para Categoriza??o Hier?rquica de Textos com uso combinado dos classificadores k-Nearest Neighbors (k-NN) e Support Vector Machines (SVM). O estudo foi embasado numa s?rie de experimentos os quais fizeram uso da cole??o Folha-RIcol de textos em l?ngua portuguesa, que se encontram hierarquicamente organizados em categorias. Nos experimentos realizados, os classificadores k-NN e SVM tiveram seu desempenho analisado, primeiro individualmente, com uma variante da metodologia de avalia??o hold-out, e ap?s, de modo combinado. A combina??o proposta, denominada k-NN+SVM, teve seu desempenho comparado com aquele dos classificadores individuais e com o da combina??o por voto. Em s?ntese, a combina??o k-NN+SVM n?o apresentou desempenho superior ?s demais alternativas, todavia o estudo permitiu a observa??o do comportamento dos classificadores e seu uso combinado, a identifica??o de problemas e poss?veis solu??es, bem como algumas considera??es sobre a cole??o de documentos utilizada

Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2015-06-02T11:48:03Z No. of bitstreams: 1 469857 - Texto Completo.pdf: 1171759 bytes, checksum: 1a854624506402cbe76d92da80f617a5 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-02T11:48:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 469857 - Texto Completo.pdf: 1171759 bytes, checksum: 1a854624506402cbe76d92da80f617a5 (MD5) Previous issue date: 2015-03-19 / This work observes the use of news apps by vision-impaired people, what are the possibilities of news content appropriation by this public in this platform. Starting with Human Computer Interaction, interfaces and usability studies, central concepts are defined in order to situate what is the relationship between people and technological devices and how the way to interact with them has evolved with time, as well as how these concepts tend to not consider an important part of the population: disabled people. By going through concepts of handicaps, accessibility and assistive technologies, it is possible to perceive the space this part of population has in society and how technological devices can contribute to social inclusion. These former concepts are important to understand the concept of mobility and post-PC devices (Baxter-Reynolds, 2013), that change how information is used and consumed, as well as the ideas of interfaces and modes of interaction.The space journalism takes in this moment is evaluated: the struggles that come with the desktop-web model and the possibilities of new journalism products for mobile devices. Three news apps are evaluated: Globo.com, Veja and Circa by three visually impaired people, using smartphones with the two most popular mobile operational systems ? iOS and Android. The results demonstrate that there is already a good improvement in accessibility, mostly on the devices and operational systems, but the is still a long way to go when it comes to information organization and identification of elements such as images and buttons in order to provide visually impaired people a good and usable experience when consuming news on their devices. / Este trabalho observa a utiliza??o de aplicativos de not?cia por deficientes visuais e as possibilidades de apropria??o do conte?do jornal?stico por este p?blico e nesta plataforma. A partir de estudos sobre Intera??o Humano-Computador, interfaces e usabilidade, s?o definidos conceitos centrais para situar a rela??o das pessoas com os dispositivos tecnol?gicos. Al?m disso, ? observado como a forma de intera??o evoluiu com o tempo e como tais determina??es tendem a n?o levar em considera??o uma parcela importante da popula??o: as pessoas com defici?ncia. A partir das ideias de defici?ncia, acessibilidade e tecnologias assistivas, ? montado um panorama do espa?o que tais pessoas ocupam na sociedade e como os dispositivos tecnol?gicos podem contribuir para a inclus?o social. Assim ? poss?vel compreender o fen?meno da mobilidade e dos dispositivos p?s- PC (Baxter-Reynolds, 2013), que modificam o comportamento de utiliza??o e consumo da informa??o, bem como a ideia de interfaces e intera??es. Esta pesquisa observou a utiliza??o de aplicativos jornal?sticos por tr?s deficientes visuais para avaliar a situa??o do jornalismo nas plataformas m?veis, averiguar se existem dificuldades herdadas do modelo da web e discutir as possibilidades de desenvolvimento de aplicativos como novos produtos jornal?sticos. Para tanto, foram avaliados tr?s aplicativos - Globo.com, Veja e Circa - nos dois sistemas operacionais mais comuns em dispositivos m?veis - iOS e Android. Isto permite constatar que j? existe uma estrutura de sistema operacional que favorece o desenvolvimento da acessibilidade, por?m ainda ? necess?rio desenvolver melhor quest?es como a organiza??o da informa??o e identifica??o de elementos nos aplicativos para que seja poss?vel a utiliza??o completa por pessoas com defici?ncia visual.

Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2018-09-13T13:02:14Z No. of bitstreams: 1 ESTEVAO SMANIA TESTA_DIS.pdf: 3237172 bytes, checksum: d5aadd66e71bcae6b9ef00c5c31e0e5a (MD5) / Approved for entry into archive by Sheila Dias (sheila.dias@pucrs.br) on 2018-09-14T19:04:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ESTEVAO SMANIA TESTA_DIS.pdf: 3237172 bytes, checksum: d5aadd66e71bcae6b9ef00c5c31e0e5a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-14T19:26:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ESTEVAO SMANIA TESTA_DIS.pdf: 3237172 bytes, checksum: d5aadd66e71bcae6b9ef00c5c31e0e5a (MD5) Previous issue date: 2018-03-15 / Planos de evacua??o t?m sido historicamente usados como uma medida de seguran?a para a constru??o de edif?cios. Os simuladores existentes requerem ambientes 3D totalmente modelados e tempo suficiente para preparar e simular cen?rios. Uma vez que a quantidade de pessoas pode mudar ao longo do tempo, v?rias simula??es s?o frequentemente necess?rias para gerar um plano de evacua??o otimizado. Neste documento ? apresentado uma nova abordagem para estimar os dados resultantes de um dado cen?rio de evacua??o sem simula-lo de fato. Para tal o ambiente ? dividido o ambiente em salas modulares com configura??es diferentes, em um estilo divis?o e conquista. Em seguida, uma rede neural artificial ? treinada para estimar os dados desejados de uma sala sozinha. Ap?s coletar os dados estimados de cada sala, uma heur?stica capaz de agregar informa??es por sala ? desenvolvida para que o ambiente completo possa ser devidamente estimado. Esse m?todo apresenta erros dentro da margem de 30% quando comparado o tempo de evacua??o em um ambiente real e complexo. Al?m disso, n?o ? necess?rio modelar o ambiente 3D, aprender como configurar um simulador de multid?es e o tempo computacional para estimar ? instant?neo quando comparado ao melhor caso de um simulador de multid?es. / Evacuation plans have been historically used as a safety measure for the construction of buildings. The existing simulators require fully-modeled 3D environments and enough time to prepare and simulate scenarios. Since the amount of people in a given simulated scenario can change over time, several simulations are often required in order to generate an optimal evacuation plan. With that in mind, we present in this paper a novel approach to estimate the resulting data of a given evacuation scenario without actually simulating it. For such, we divide the environment into modular rooms with different configurations, in a divide-and-conquer fashion. Next, we train an artificial neural network to estimate all required data regarding the evacuation of a single room. After collecting the estimated data from each room, we developed a heuristic capable of aggregating per room information so the full environment can be properly evaluated. Our method presents errors within the 30% margin when compared to evacuation time in a real and complex environment. In addition, it is not necessary to model the 3D environment, learn how to use and configure a crowd simulator, and the computational time to estimate is instantaneous when compared to a best case real-time crowd simulator.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielSAA.pdf: 691771 bytes, checksum: c2a3333a69e8d426409687ac8cfac27f (MD5) Previous issue date: 2008-11-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The use of clustering methods for the discovery of cancer subtypes has drawn a great deal of attention in the scientific community. While bioinformaticians have proposed new clustering methods that take advantage of characteristics of the gene expression data, the medical community has a preference for using classic clustering methods. There have been no studies thus far performing a large-scale evaluation of different clustering methods in this context. This work presents the first large-scale analysis of seven different clustering methods and four proximity measures for the analysis of 35 cancer gene expression data sets. Results reveal that the finite mixture of Gaussians, followed closely by k-means, exhibited the best performance in terms of recovering the true structure of the data sets. These methods also exhibited, on average, the smallest difference between the actual number of classes in the data sets and the best number of clusters as indicated by our validation criteria. Furthermore, hierarchical methods, which have been widely used by the medical community, exhibited a poorer recovery performance than that of the other methods evaluated. Moreover, as a stable basis for the assessment and comparison of different clustering methods for cancer gene expression data, this study provides a common group of data sets (benchmark data sets) to be shared among researchers and used for comparisons with new methods / O uso de t?cnicas de agrupamento na descoberta de subtipos de c?ncer tem atra?do grande aten??o da comunidade cient?fica. Enquanto bioinformatas prop?em novas t?cnicas de agrupamento que levam em considera??o caracter?sticas dos dados de express?o g?nica, a comunidade m?dica prefere utilizar as t?cnicas cl?ssicas de agrupamento. De fato, n?o existem trabalhos na literatura que realizam uma avalia??o em grande escala de t?cnicas de agrupamento nesse contexto. Diante disso, este trabalho apresenta o primeiro estudo em grande escala de sete t?cnicas de agrupamento e quatro medidas de proximidade para a an?lise de 35 conjuntos de dados de express?o g?nica. Mais especificamente, os resultados mostram que a t?cnica mistura finita de gaussianas, seguida pelo k-means, apresentam os melhores resultados em termos de recupera??o da estrutura natural dos dados. Esses m?todos tamb?m apresentam a menor diferen?a entre o n?mero real de classes e o n?mero de grupos presente na melhor parti??o. Al?m disso, os m?todos de agrupamento hier?rquico, que v?m sendo bastante utilizados pela comunidade m?dica, apresentaram os piores resultados quando comparados com os outros m?todos investigados. Este trabalho tamb?m apresenta, como uma refer?ncia est?vel para a avalia??o e compara??o de diferentes algoritmos de agrupamento para dados de express?o g?nica de c?ncer, um conjunto de bases de dados (benchmark data sets) que pode ser compartilhado entre pesquisadores e usado na compara??o de novos m?todos

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KarlianeMOV.pdf: 860257 bytes, checksum: 481ec0c73e057f9e2acea8211d919448 (MD5) Previous issue date: 2009-08-07 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The objective of the researches in artificial intelligence is to qualify the computer to execute functions that are performed by humans using knowledge and reasoning. This work was developed in the area of machine learning, that it s the study branch of artificial intelligence, being related to the project and development of algorithms and techniques capable to allow the computational learning. The objective of this work is analyzing a feature selection method for ensemble systems. The proposed method is inserted into the filter approach of feature selection method, it s using the variance and Spearman correlation to rank the feature and using the reward and punishment strategies to measure the feature importance for the identification of the classes. For each ensemble, several different configuration were used, which varied from hybrid (homogeneous) to non-hybrid (heterogeneous) structures of ensemble. They were submitted to five combining methods (voting, sum, sum weight, multiLayer Perceptron and na?ve Bayes) which were applied in six distinct database (real and artificial). The classifiers applied during the experiments were k- nearest neighbor, multiLayer Perceptron, na?ve Bayes and decision tree. Finally, the performance of ensemble was analyzed comparatively, using none feature selection method, using a filter approach (original) feature selection method and the proposed method. To do this comparison, a statistical test was applied, which demonstrate that there was a significant improvement in the precision of the ensembles / As pesquisas em intelig?ncia artificial t?m como objetivo capacitar o computador a executar fun??es que s?o desempenhadas pelo ser humano usando conhecimento e racioc?nio. O presente trabalho foi desenvolvido dentro da ?rea de aprendizado de m?quina (AM), que ? um ramo de estudo da intelig?ncia artificial, sendo relacionado ao projeto e desenvolvimento de algoritmos e t?cnicas capazes de permitir o aprendizado computacional. O objetivo deste trabalho ? analisar um m?todo de sele??o de atributos em comit?s de classificadores. Esse m?todo, baseado em filtros, utilizou a vari?ncia e a correla??o de Spearman para ordenar os atributos e estrat?gias de recompensa e puni??o para medir a import?ncia de cada atributo na identifica??o das classes. Foram formados comit?s de classificadores tanto homog?neos quanto heterog?neos, e submetidos a cinco m?todos de combina??o de classificadores (voto, soma, soma ponderada, MLP e naive Bayes), os quais foram aplicados a seis bases de dados distintas (reais e artificiais). Os classificadores aplicados durante os experimentos foram k-nn, MLP, naive Bayes e ?rvore de decis?o. Por fim, foram analisados, comparativamente, o esempenho dos comit?s de classificadores utilizando nenhum m?todo de sele??o de atributos, utilizando um m?todo de sele??o de atributos padr?o baseado em filtro e o m?todo proposto (RecPun). Com base em um teste estat?stico, foi demonstrado que houve uma melhora significante na precis?o dos comit?s

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-12-01T23:34:00Z No. of bitstreams: 1 DanielHolandaNoronha_DISSERT.pdf: 2617561 bytes, checksum: 88cfc246d074eabfd971d5b81edbf109 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-12-05T21:07:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DanielHolandaNoronha_DISSERT.pdf: 2617561 bytes, checksum: 88cfc246d074eabfd971d5b81edbf109 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-05T21:07:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielHolandaNoronha_DISSERT.pdf: 2617561 bytes, checksum: 88cfc246d074eabfd971d5b81edbf109 (MD5) Previous issue date: 2017-11-20 / A import?ncia do uso de FPGAs como aceleradores vem crescendo fortemente nos ?ltimos anos. Companhias como Amazon e Microsoft est?o incorporando FPGAs em seus data centers, objetivando especialmente acelerar algoritmos em suas ferramentas de busca. No centro dessas aplica??es est?o algoritmos de aprendizado de m?quina, como ? o caso da M?quina de Vetor de Suporte (SVM). Entretanto, para que essas aplica??es obtenham a acelera??o desejada, o uso eficiente dos recursos das FPGAs ? necess?rio. O projeto possui como objetivo a implementa??o paralela em hardware tanto da fase feed-forward de uma M?quina de Vetores de Suporte (SVM) quanto de sua fase de treinamento. A fase feed-forward (infer?ncia) ? implementada utilizando o kernel polinomial e de maneira totalmente paralela, visando obter a m?xima acelera??o poss?vel ao custo de uma maior utiliza??o da ?rea dispon?vel. Al?m disso, a implementa??o proposta para a infer?ncia ? capaz de computar tanto a classifica??o quanto a regress?o utilizando o mesmo hardware. J? o treinamento ? feito utilizando Otimiza??o Sequencial M?nima (SMO), possibilitando a resolu??o da complexa otimiza??o da SVM atrav?s de passos simples. A implementa??o da SMO tamb?m ? feita de modo extremamente paralelo, fazendo uso de t?cnicas para acelera??o como a cache do erro. Ademais, o Kernel Amig?vel ao Hardware (HFK) ? utilizado para diminuir a ?rea utilizada pelo kernel, permitindo que um n?mero maior de kernels seja implementado em um chip de mesmo tamanho, acelerando o treinamento. Ap?s a implementa??o paralela em hardware, a SVM ? validada por simula??o e s?o feitas an?lises associadas ao desempenho temporal da estrutura proposta, assim como an?lises associadas ao uso de ?rea da FPGA. / The importance of Field-Programmable Gate Arrays as compute accelerators has dramatically increased during the last couple of yers. Many companies such as Amazon, IBM and Microsoft included FPGAs in their data centers aiming to accelerate their search engines. In the center of those applications are many machine learning algorithms, such as Support Vector Machines (SVMs). For FPGAs to thrive in this new role, the effective usage of FPGA resources is required. The project?s main goal is the parallel FPGA implementation of both the feed-forward phase of a Support Vector Machine as well as its training phase. The feed-forward phase (inference) is implemented using the polynomial kernel in a highly parallel way in order to obtain maximum throughput at the cost of some extra area. Moreover, the inference implementation is capable of computing both classification and regression using a single hardware. The training phase of the SVM is implemented using Sequential Minimal Optimization (SMO), which enables the resolution of a complex convex optimization problem using simple steps. The SMO implementation is also highly parallel and uses some acceleration techniques, such as the error cache. Moreover, the Hardware Friendly Kernel (HFK) is used in order to reduce the kernel?s area, enabling the increase in the number of kernels per area. After the parallel implementation in hardware, the SVM is validated by simulation. Finally, analysis associated with the temporal performance of the proposed structure, as well as analysis associated with FPGA?s area usage are performed.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-02-22T21:43:01Z No. of bitstreams: 1 MarcioAlvesDeMacedo_DISSERT.pdf: 2923226 bytes, checksum: e6a66719b01ddee0f70ac0a7f964923e (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-02-23T23:10:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MarcioAlvesDeMacedo_DISSERT.pdf: 2923226 bytes, checksum: e6a66719b01ddee0f70ac0a7f964923e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-23T23:10:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarcioAlvesDeMacedo_DISSERT.pdf: 2923226 bytes, checksum: e6a66719b01ddee0f70ac0a7f964923e (MD5) Previous issue date: 2015-02-26 / M?quinas de redu??o de grafos, s?o tradicionalmente utilizadas na implementa??o de linguagens de programa??o. Elas permitem executar programas (representados como grafos), atrav?s da aplica??o sucessiva de regras de redu??o. A composi??o de servi?os web permite a cria??o de novos servi?os web a partir de servi?os web j? existentes. BPEL ? a linguagem padr?o para criar composi??es de servi?os web como fluxos de trabalho. No entanto, o uso de BPEL para definir composi??es que usem outras tecnologias, al?m dos servi?os web n?o ? imediato. Na maioria dos casos, quando opera??es que n?o fazem parte do dom?nio dos servi?os web precisam ser executadas nas regras de neg?cio de uma empresa, parte do trabalho ? realizado de forma ad-hoc. Permitir que opera??es oriundas de diferentes tecnologias possam fazer parte de um mesmo fluxo de trabalho auxilia a cria??o de fluxos de trabalho mais adequados ?s necessidades das organiza??es. Esta disserta??o define uma variante da linguagem BPEL para a cria??o de composi??es com opera??es de servi?os web, tarefas de big data ou opera??es definidas pelo usu?rio. O suporte a esta linguagem ? dado mediante a defini??o de uma m?quina de redu??o de grafos extens?vel, a qual permite a execu??o de programas definidos na linguagem proposta. Esta m?quina ? implementada como prova de conceito. A proposta deste trabalho ? avaliada mediante a apresenta??o de resultados experimentais. / Graph Reduction Machines, are a traditional technique for implementing functional programming languages. They allow to run programs by transforming graphs by the successive application of reduction rules. Web service composition enables the creation of new web services from existing ones. BPEL is a workflow-based language for creating web service compositions. It is also the industrial and academic standard for this kind of languages. As it is designed to compose web services, the use of BPEL in a scenario where multiple technologies need to be used is problematic: when operations other than web services need to be performed to implement the business logic of a company, part of the work is done on an ad hoc basis. To allow heterogeneous operations to be part of the same workflow, may help to improve the implementation of business processes in a principled way. This work uses a simple variation of the BPEL language for creating compositions containing not only web service operations but also big data tasks or user-defined operations. We define an extensible graph reduction machine that allows the evaluation of BPEL programs and implement this machine as proof of concept. We present some experimental results.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-07-22T15:28:33Z No. of bitstreams: 1 RamonAugustoSousaLins_DISSERT.pdf: 3798892 bytes, checksum: 0a5d06ff47c763499839e741148b3dcb (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-07-27T22:14:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RamonAugustoSousaLins_DISSERT.pdf: 3798892 bytes, checksum: 0a5d06ff47c763499839e741148b3dcb (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-27T22:14:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RamonAugustoSousaLins_DISSERT.pdf: 3798892 bytes, checksum: 0a5d06ff47c763499839e741148b3dcb (MD5) Previous issue date: 2015-12-04 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / Neste trabalho ? proposto o desenvolvimento de um sistema inteligente capaz de segmentar, contar e classificar individualmente dentes a partir de imagens fotogr?ficas digitais intraorais oclusais.O sistema proposto faz uso combinado das t?cnicas de aprendizagem de m?quina no caso a m?quina de vetor de suporte e processamento digital de imagens. Primeiramente ? feita uma segmenta??o baseada nas cores dos dentes e n?o dentes presentes na imagem atrav?s do uso de m?quina de vetores de suporte. A partir da identifica??o das regi?es de interesse, dentes e n?o dentes, os dados s?o representados de modo que a contagem, detec??o de fronteiras e classifica??o dos dentes possa ser feita. Para contagem e detec??o de fronteiras s?o utilizadas t?cnicas baseadas em operadores morfol?gicos, eros?o e transformada watershed, respectivamente. A classifica??o quanto aos tipos de dentes ? baseada na utiliza??o dos descritores de posi??o e forma, sendo esse ?ltimo definido por descritores de Fourier. O sistema portanto ? capaz de realizar a segmenta??o, a contagem e a classifica??o de dentes presentes nas imagens. / Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it?s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoseAP.pdf: 3661698 bytes, checksum: ce1565573ad07f2677ac0b9d8cde09d8 (MD5) Previous issue date: 2007-12-07 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / This work describes the study and the implementation of the vector speed control for a three-phase Bearingless induction machine with divided winding of 4 poles and 1,1 kW using the neural rotor flux estimation. The vector speed control operates together with the radial positioning controllers and with the winding currents controllers of the stator phases. For the radial positioning, the forces controlled by the internal machine magnetic fields are used. For the radial forces optimization , a special rotor winding with independent circuits which allows a low rotational torque influence was used. The neural flux estimation applied to the vector speed controls has the objective of compensating the parameter dependences of the conventional estimators in relation to the parameter machine s variations due to the temperature increases or due to the rotor magnetic saturation. The implemented control system allows a direct comparison between the respective responses of the speed and radial positioning controllers to the machine oriented by the neural rotor flux estimator in relation to the conventional flux estimator. All the system control is executed by a program developed in the ANSI C language. The DSP resources used by the system are: the Analog/Digital channels converters, the PWM outputs and the parallel and RS-232 serial interfaces, which are responsible, respectively, by the DSP programming and the data capture through the supervisory system / Este trabalho descreve o estudo e a implementa??o do controle vetorial de velocidade de uma m?quina de indu??o sem mancais trif?sica com bobinado dividido de 4 p?los e 1.1kW utilizando estima??o neural de fluxo do rotor. O controle vetorial de velocidade opera em conjunto com os controles de posicionamento radial e das correntes nos enrolamentos de cada fase do estator. Para o posicionamento radial utilizam-se as for?as controladas pelos campos magn?ticos no interior da m?quina. Para a otimiza??o das for?as radiais operando com influ?ncia m?nima do torque rotacional, foi utilizado um modelo especial de bobinado do rotor com circuitos independentes. A estima??o neural de fluxo aplicada ao controle vetorial de velocidade tem o objetivo de compensar a depend?ncia dos estimadores convencionais em rela??o ?s varia??es nos par?metros da m?quina devido a aumentos de temperatura ou satura??o magn?tica do rotor. O sistema de controle implementado possibilita uma compara??o direta dos respectivos desempenhos de velocidade e posi??o radial da m?quina sob orienta??o do estimador neural em rela??o ao estimador convencional de fluxo. Todo o controle do sistema ? realizado por um programa desenvolvido em linguagem padr?o ANSI C. Os recursos do DSP utilizados pelo sistema s?o: os canais de convers?o A/D, as sa?das PWM e as interfaces paralela e serial RS-232, as quais s?o respons?veis, respectivamente, pela programa??o do DSP e a captura de dados atrav?s de um sistema de supervis?o