[pt] A dissertação examina a relação entre a intenção de consumo de entretenimento por um grupo de indivíduos e as gerações Brasileiras. Um estudo empírico é conduzido para determinar a relação entre gerações e a probabilidade da realização de atividades de lazer. Dependendo da forma de lazer, os resultados apontam relação entre gerações e a intenção de consumo de entretenimento, contribuindo para o estudo do comportamento do consumidor através do marketing geracional e auxiliando empresas na determinação de seu público alvo e no desenvolvimento de suas campanhas. / [en] The study examines the relationship between the Brazilian generations and their intentions for the consumption of entertainment. An empirical study was conducted to determine this relationship. Depending on the activity of leisure, the results point to the relations among the generations and the probability of them consuming entertainment. These results contributed to the consumer behavior study through generational marketing and can help companies in determining their target market and developing their future campaigns.

[pt] A segmentação textual é uma tarefa de Processamento de Linguagem Natural muito relevante, e consiste na divisão de uma sentença em sequências disjuntas de palavras sintaticamente relacionadas. Um dos fatores que contribuem fortemente para sua importância é que seus resultados são usados como significativos dados de entrada para problemas linguísticos mais complexos. Dentre esses problemas estão a análise sintática completa, a identificação de orações, a análise sintática de dependência, a identificação de papéis semânticos e a tradução automática. Em particular, abordagens de Aprendizado de Máquina para estas tarefas beneficiam-se intensamente com o uso de um atributo de segmentos textuais. Um número respeitável de eficazes estratégias de extração de segmentos para o inglês foi apresentado ao longo dos últimos anos. No entanto, até onde podemos determinar, nenhum estudo abrangente foi feito sobre a segmentação textual para o português, de modo a demonstrar seus benefícios. O escopo deste trabalho é a língua portuguesa, e seus objetivos são dois. Primeiramente, analisamos o impacto de diferentes definições de segmentação, utilizando uma heurística para gerar segmentos que depende de uma análise sintática completa previamente anotada. Em seguida, propomos modelos de Aprendizado de Máquina para a extração de segmentos textuais baseados na técnica Aprendizado de Transformações Guiado por Entropia. Fazemos uso do corpus Bosque, do projeto Floresta Sintá(c)tica, nos nossos experimentos. Utilizando os valores determinados diretamente por nossa heurística, um atributo de segmentos textuais aumenta a métrica F beta igual 1 de um sistema de identificação de orações para o português em 6.85 e a acurácia de um sistema de análise sintática de dependência em 1.54. Ademais, nosso melhor extrator de segmentos apresenta um F beta igual 1 de 87.95 usando anotaçoes automáticas de categoria gramatical. As descobertas indicam que, de fato, a informação de segmentação textual derivada por nossa heurística é relevante para tarefas mais elaboradas cujo foco é o português. Além disso, a eficácia de nossos extratores é comparável à dos similares do estado-da-arte para o inglês, tendo em vista que os modelos propostos são razoavelmente simples. / [en] Text chunking is a very relevant Natural Language Processing task, and consists in dividing a sentence into disjoint sequences of syntactically correlated words. One of the factors that highly contribute to its importance is that its results are used as a significant input to more complex linguistic problems. Among those problems we have full parsing, clause identification, dependency parsing, semantic role labeling and machine translation. In particular, Machine Learning approaches to these tasks greatly benefit from the use of a chunk feature. A respectable number of effective chunk extraction strategies for the English language has been presented during the last few years. However, as far as we know, no comprehensive study has been done on text chunking for Portuguese, showing its benefits. The scope of this work is the Portuguese language, and its objective is twofold. First, we analyze the impact of different chunk definitions, using a heuristic to generate chunks that relies on previous full parsing annotation. Then, we propose Machine Learning models for chunk extraction based on the Entropy Guided Transformation Learning technique. We employ the Bosque corpus, from the Floresta Sintá(c)tica project, for our experiments. Using golden values determined by our heuristic, a chunk feature improves the F beta equal 1 score of a clause identification system for Portuguese by 6.85 and the accuracy of a dependency parsing system by 1.54. Moreover, our best chunk extractor achieves a F beta equal 1 of 87.95 when automatic part-of-speech tags are applied. The empirical findings indicate that, indeed, chunk information derived by our heuristic is relevant to more elaborate tasks targeted on Portuguese. Furthermore, the effectiveness of our extractors is comparable to the state-of-the-art similars for English, taking into account that our proposed models are reasonably simple.

[pt] Este trabalho apresenta uma proposta de solução do problema de deteção de tomada de câmera de vídeos MPEG-1 e MPEG-2. A abordagem proposta está baseada na aplicação de diversas heurísticas para eliminação de quadros semelhantes, de forma a extrair um conjunto de quadros que representam os cortes entre tomadas de câmera vizinhas. Essas heurí­sticas analisam informações no domínio compactado, obtidas diretamente do fluxo de dados codificado dos ví­deos, como forma de eliminar o processo de descompressão MPEG e diminuir o volume de dados manipulados durante a análise. A observação dos valores assumidos pelas diversas métricas utilizadas demonstrou a existência de padrões falsos de corte relacionados à história do processo de codificação do ví­deo. Por esta razões, as análises das informações codificadas para detecção das tomadas de câmera procuram identificar padrões estabelecidos pelo processo de codificação, considerados assinaturas dos codificadores. Para distinção entre quadros com características de corte, de quadros com características influenciadas pelo codificador, são propostas filtragens para suavizar a influência dessas assinaturas nos valores obtidos pelas métricas de caracterização de similaridade. / [en] This works presents a proposal for finding shot cuts in MPEG-1 and MPEG-2 videos. The proposed approach is based on heuristics for eliminating similar frames and thus extracting a set of frames positioned at cuts points. These heuristics analyze the compressed data, retrieved from MPEG video streams, without any decompression, thus saving time and space during the shot finding process. The existence of false cut patterns is noticed by studying the data returned by the chosen metrics. In face of such false positives (related to choices made during the history of the video encoding process), the analysis of the compressed data tries to identify patterns in the encoded stream, considered as compressor signatures. To distinguish between cut frames and frames characterized by the encoding process, some filters are proposed in order to alleviate the compressor influence on the similarity metrics results.

[pt] O propósito deste trabalho foi analisar as características relevantes de um sistema de distribuição eletrônica para hotéis usando diretrizes baseadas no mercado e explorando variantes para diferentes segmentos de mercado. Neste estudo, foram entrevistados 116 indivíduos, usuários de Internet. Os entrevistados responderam um questionário aplicado pela Internet. Este questionário subsidiou a composição do serviço, utilizando o método de análise conjunta. Posteriormente, os respondentes foram segmentados, a partir de suas utilidades, utilizando a análise de clusters. Os entrevistados também avaliaram afirmativas que buscavam corroborar os resultados obtidos nas análises e levantar informações adicionais. Na segmentação também foram utilizados dados demográficos e psicográficos dos respondentes. Os resultados revelaram os atributos relevantes para a composição do serviço e forneceram subsídios para a segmentação do serviço para diferentes mercados. / [en] The propose of this work was to analyze the optimal combination of attributes for an electronic distribution system for hotels. The study was based on consumer´s interviews and variations for different market segments were explored. In this study, 116 individuals had been interviewed and the questionnaire was applied by the Internet. The questionnaire subsidized the composition of the service using the method of Conjoint Analysis. The utilities obtained in this first part were used to segment the respondents using Clusters Analysis. The respondents had also evaluated some affirmations with the objective to corroborate the previous results and to obtain additional information. Demographics and psychographics data had also been used in the segmentation part. The results had showed the optimal combination of attributes for the composition of the service and allowed the segmentation of service for different markets.

[pt] Imprescindível para quaisquer aplicações de visão computacional ou realidade aumentada, a calibração de câmera é o processo no qual se obtém os parâmetros intrínsecos e extrínsecos da câmera, tais como distância focal, ponto principal e valores que mensuram a distorção ótica da lente. Atualmente o método mais utilizado para calibrar uma câmera envolve o uso de imagens de um padrão planar em diferentes perspectivas, a partir das quais se extrai pontos de controle para montar um sistema de equações lineares cuja solução representa os parâmetros da câmera, que são otimizados com base no erro de reprojeção 2D. Neste trabalho, foi escolhido o padrão de calibração aneliforme por oferecer maior precisão na detecção dos pontos de controle. Ao aplicarmos técnicas como transformação frontal-paralela, refinamento iterativo dos pontos de controle e segmentação adaptativa de elipses, nossa abordagem apresentou melhoria no resultado do processo de calibração. Além disso, propomos estender o modelo de otimização ao redefinir a função objetivo, considerando não somente o erro de reprojeção 2D, mas também o erro de colinearidade 2D. / [en] Crucial for any computer vision or augmented reality application, the camera calibration is the process in which one gets the intrinsics and the extrinsics parameters of a camera, such as focal length, principal point and distortions values. Nowadays, the most used method to deploy the calibration comprises the use of images of a planar pattern in different perspectives, in order to extract control points to set up a system of linear equations whose solution represents the camera parameters, followed by an optimization based on the 2D reprojection error. In this work, the ring calibration pattern was chosen because it offers higher accuracy on the detection of control points. Upon application of techniques such as fronto-parallel transformation, iterative refinement of the control points and adaptative segmentation of ellipses, our approach has reached improvements in the result of the calibration process. Furthermore, we proposed extend the optimization model by modifying the objective function, regarding not only the 2D reprojection error but also the 2D collinearity error.

[pt] Redes neurais profundas são responsáveis pelo grande progresso em diversas tarefas perceptuais, especialmente nos campos da visão computacional,reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. Estes resultados produziram uma mudança de paradigma nas técnicas de reconhecimentode padrões, deslocando a demanda do design de extratores de característicaspara o design de arquiteturas de redes neurais. No entanto, o design de novas arquiteturas de redes neurais profundas é bastante demandanteem termos de tempo e depende fortemente da intuição e conhecimento de especialistas,além de se basear em um processo de tentativa e erro. Neste contexto, a idea de automatizar o design de arquiteturas de redes neurais profundas tem ganhado popularidade, estabelecendo o campo da busca por arquiteturas neurais(NAS - Neural Architecture Search). Para resolver o problema de NAS, autores propuseram diversas abordagens envolvendo o espaço de buscas, a estratégia de buscas e técnicas para mitigar o consumo de recursos destes algoritmos. O Q-NAS (Quantum-inspired Neural Architecture Search) é uma abordagem proposta para endereçar o problema de NAS utilizando um algoritmo evolucionário com inspiração quântica como estratégia de buscas. Este método foi aplicado de forma bem sucedida em classificação de imagens, superando resultados de arquiteturas de design manual nos conjuntos de dados CIFAR-10 e CIFAR-100 além de uma aplicação de mundo real na área da sísmica. Motivados por este sucesso, propõe-se nesta Dissertação o SegQNAS (Quantum-inspired Neural Architecture Search applied to Semantic Segmentation), uma adaptação do Q-NAS para a tarefa de segmentação semântica. Diversos experimentos foram realizados com objetivo de verificar a aplicabilidade do SegQNAS em dois conjuntos de dados do desafio Medical Segmentation Decathlon. O SegQNAS foi capaz de alcançar um coeficiente de similaridade dice de 0.9583 no conjunto de dados de baço, superando os resultados de arquiteturas tradicionais como U-Net e ResU-Net e atingindo resultados comparáveis a outros trabalhos que aplicaram NAS a este conjunto de dados, mas encontrando arquiteturas com muito menos parãmetros. No conjunto de dados de próstata, o SegQNAS alcançou um coeficiente de similaridade dice de 0.6887 superando a U-Net, ResU-Net e o trabalho na área de NAS que utilizamos como comparação. / [en] Deep neural networks are responsible for great progress in performance for several perceptual tasks, especially in the fields of computer vision, speech recognition, and natural language processing. These results produced a paradigm shift in pattern recognition techniques, shifting the demand from feature extractor design to neural architecture design. However, designing novel deep neural network architectures is very time-consuming and heavily relies on experts intuition, knowledge, and a trial and error process. In that context, the idea of automating the architecture design of deep neural networks has gained popularity, establishing the field of neural architecture search (NAS). To tackle the problem of NAS, authors have proposed several approaches regarding the search space definition, algorithms for the search strategy, and techniques to mitigate the resource consumption of those algorithms. Q-NAS (Quantum-inspired Neural Architecture Search) is one proposed approach to address the NAS problem using a quantum-inspired evolutionary algorithm as the search strategy. That method has been successfully applied to image classification, outperforming handcrafted models on the CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets and also on a real-world seismic application. Motivated by this success, we propose SegQNAS (Quantum-inspired Neural Architecture Search applied to Semantic Segmentation), which is an adaptation of Q-NAS applied to semantic segmentation. We carried out several experiments to verify the applicability of SegQNAS on two datasets from the Medical Segmentation Decathlon challenge. SegQNAS was able to achieve a 0.9583 dice similarity coefficient on the spleen dataset, outperforming traditional architectures like U-Net and ResU-Net and comparable results with a similar NAS work from the literature but with fewer parameters network. On the prostate dataset, SegQNAS achieved a 0.6887 dice similarity coefficient, also outperforming U-Net, ResU-Net, and outperforming a similar NAS work from the literature.

[pt] Breakouts são zonas colapsadas nas paredes de poços causadas por falhas de compressão. A identificação desses artefatos é fundamental para estimar a estabilidade das perfurações e para obter a orientação e magnitude da tensão horizontal máxima presente na formação rochosa. Tradicionalmente, os intérpretes caracterizam os breakouts manualmente em perfis de imagem, o que pode ser considerado uma tarefa muito demorada e trabalhosa por conta do tamanho massivo dos dados. Outros aspectos que dificultam a interpretação estão associados à complexidade das estruturas e a presença de diversos artefatos ruidosos nos dados de perfil. Sendo assim, métodos tradicionais de processamento de imagem tornam-se ineficientes para solucionar essa tarefa de detecção. Nos últimos anos, soluções baseadas em aprendizado profundo tem se tornado cada vez mais promissoras para problemas de visão computacional, tais como, detecção e segmentação de objetos em imagens. O presente trabalho tem como objetivo a classificação pixel a pixel das regiões de breakouts em dados de perfil de imagem. Para isso foi empregado a rede neural convolucional DC-UNet de forma supervisionada. Essa arquitetura é uma variação do modelo clássico U-Net, a qual é uma rede consagrada na segmentação de dados médicos. A metodologia proposta atingiu uma média de 72.3por cento de F1-Score e, em alguns casos, os resultados qualitativos mostraram-se melhores que a interpretação de referência. Após avaliação dos resultados junto a especialistas da área, o método pode ser considerado promissor na caracterização e segmentação automática de estruturas em perfis de imagem de poços. / [en] Breakouts are collapsed zones on wellbore walls caused by compressive failure. Their identification is fundamental for estimating the borehole s stability and obtaining the direction and magnitude of the maximum horizontal stress in the rock formation. Traditionally, professional interpreters identify and characterize breakouts manually in image logs, which can be considered a very laborious and time-consuming task due to the massive size of the wellbore data. Other aspects that make the interpretation difficult are the complexity of the structures of interest and several noisy artifacts in the image log data. Therefore, more than traditional image processing methods are required to solve this detection task. In recent years, solutions based on deep learning have become increasingly promising for computer vision problems, such as object detection and image segmentation. This work explores using a convolutional neural network to create a pixel-by-pixel classification of the breakout regions in the image log data. The architecture model used in this work for the supervised training was the DC-UNet. This architecture is a variation of the classical U-Net, an acknowledged network for medical image segmentation. The proposed method reached an average F-Score of 72.3 percent and qualitative results with some prediction cases even better than ground truth. After evaluating the results, the work can be considered promising for automatically characterizing and segmenting borehole structures in well image logs.

[pt] O Processamento de Linguagem natural é uma área de pesquisa que explora como computadores podem entender e manipular textos em linguagem natural. Dentre as tarefas mais conhecidas em PLN está a de rotular sequências de texto. O problema de segmentação de texto em sintagmas é um dos problemas que pode ser abordado como rotulagem de sequências. Para isto, classificamos quais palavras pertencem a um sintagma, onde cada sintagma representa um grupo disjunto de palavras sintaticamente correlacionadas. Este tipo de segmentação possui importantes aplicações em tarefas mais complexas de processamento de linguagem natural, como análise de dependências, tradução automática, anotação de papéis semânticos, identificação de orações e outras. O objetivo deste trabalho é apresentar uma arquitetura de rede neural profunda para o problema de segmentação textual em sintagmas para a língua portuguesa. O corpus usado nos experimentos é o Bosque, do projeto Floresta Sintá(c)tica. Baseado em trabalhos recentes na área, nossa abordagem supera o estado-da-arte para o português ao alcançar um F(beta)=1 de 90,51, que corresponde a um aumento de 2,56 em comparação com o trabalho anterior. Além disso, como forma de comprovar a qualidade do segmentador, usamos os rótulos obtidos pelo nosso sistema como um dos atributos de entrada para a tarefa de análise de dependências. Esses atributos melhoraram a acurácia do analisador em 0,87. / [en] Natural Language Processing is a research field that explores how computers can understand and manipulate natural language texts. Sequence tagging is amongst the most well-known tasks in NLP. Text Chunking is one of the problems that can be approached as a sequence tagging problem. Thus, we classify which words belong to a chunk, where each chunk represents a disjoint group of syntactically correlated words. This type of chunking has important applications in more complex tasks of natural language processing, such as dependency parsing, machine translation, semantic role labeling, clause identification and much more. The goal of this work is to present a deep neural network archtecture for the Portuguese text chunking problem. The corpus used in the experiments is the Bosque, from the Floresta Sintá(c)tica project. Based on recent work in the field, our approach surpass the state-of-the-art for Portuguese by achieving a F(beta)=1 of 90.51, which corresponds to an increase of 2.56 in comparison with the previous work. In addition, in order to attest the chunker effectiveness we use the tags obtained by our system as feature for the depedency parsing task. These features improved the accuracy of the parser by 0.87.

[pt] Com o avanço recente do uso de aprendizagem profunda supervisionada (supervised deep learning) em aplicações no ramo da visão computacional, a indústria e a comunidade acadêmica vêm evidenciando que uma das principais dificuldades para o sucesso destas aplicações é a falta de datasets com a suficiente quantidade de dados anotados. Nesse sentido aponta-se a necessidade de alavancar grandes quantidades de dados rotulados para que estes modelos inteligentes possam solucionar problemas pertinentes ao seu contexto para atingir os resultados desejados. O uso de técnicas para gerar dados anotados de maneira mais eficiente está sendo cada vez mais explorado, juntamente com técnicas para o apoio à geração dos datasets que servem de insumos para o treinamento dos modelos de inteligência artificial. Este trabalho tem como propósito propor estratégias para otimizar processos de anotação e geração de datasets de segmentação semântica. Dentre as abordagens utilizadas neste trabalho destacamos o Interactive Segmentation e Active Learning. A primeira, tenta melhorar o processo de anotação de dados, tornando-o mais eficiente e eficaz do ponto de vista do anotador ou especialista responsável pela rotulagem dos dados com uso de um modelo de segmentação semântica que tenta imitar as anotações feitas pelo anotador. A segunda, consiste em uma abordagem que permite consolidar um modelo deep learning utilizando um critério inteligente, visando a seleção de dados não anotados mais informativos para o treinamento do modelo a partir de uma função de aquisição que se baseia na estimação de incerteza da rede para realizar a filtragem desses dados. Para aplicar e validar os resultados de ambas as técnicas, o trabalho os incorpora em um caso de uso relacionado em imagens de mamografia para segmentação de estruturas anatômicas. / [en] With the recent advancement of the use of supervised deep learning in applications in the field of computer vision, the industry and the academic community have been showing that one of the main difficulties for the success of these applications is the lack of datasets with a sufficient amount of annotated data. In this sense, there is a need to leverage large amounts of labeled data so that these intelligent models can solve problems relevant to their context to achieve the desired results. The use of techniques to generate annotated data more efficiently is being increasingly explored, together with techniques to support the generation of datasets that serve as inputs for the training of artificial intelligence models. This work aims to propose strategies to optimize annotation processes and generation of semantic segmentation datasets. Among the approaches used in this work, we highlight Interactive Segmentation and Active Learning. The first one tries to improve the data annotation process, making it more efficient and effective from the point of view of the annotator or specialist responsible for labeling the data using a semantic segmentation model that tries to imitate the annotations made by the annotator. The second consists of an approach that allows consolidating a deep learning model using an intelligent criterion, aiming at the selection of more informative unannotated data for training the model from an acquisition function that is based on the uncertainty estimation of the network to filter these data. To apply and validate the results of both techniques, the work incorporates them in a use case in mammography images for segmentation of anatomical structures.

[pt] A Segmentação de imagens representa uma etapa fundamental na análise de imagens e geralmente envolve um alto custo computacional, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Devido ao significativo aumento nas resoluções espaciais, espectrais e temporais das imagens de sensoriamento remoto nos últimos anos, as soluções sequenciais e paralelas atualmente empregadas não conseguem alcançar os níveis de desempenho e escalabilidade esperados. Este trabalho propõe um método de segmentação de imagens distribuída capaz de lidar, de forma escalável e eficiente, com imagens grandes de altíssima resolução. A solução proposta é baseada no modelo MapReduce, que oferece uma estrutura altamente escalável e confiável para armazenar e processar dados muito grandes em ambientes de computação em clusters e, em particular, também para nuvens privadas e comerciais. O método proposto é extensível a qualquer algoritmo de crescimento de regiões podendo também ser adaptado para outros modelos. A solução foi implementada e validada usando a plataforma Hadoop. Os resultados experimentais comprovam a viabilidade de realizar a segmentação distribuída sobre o modelo MapReduce por intermédio da computação na nuvem. / [en] Image segmentation is a critical step in image analysis, and generally involves a high computational cost, especially when dealing with large volumes of data. Given the significant increase in the spatial, spectral and temporal resolutions of remote sensing imagery in the last years, current sequential and parallel solutions fail to deliver the expected performance and scalability. This work proposes a distributed image segmentation method, capable of handling very large high-resolution images in an efficient and scalable way. The proposed solution is based on the MapReduce model, which offers a highly scalable and reliable framework for storing and processing massive data in cluster environments and in private and public computing clouds. The proposed method is extendable to any region-growing algorithm and can be adapted to other models. The solution was implemented and validated using the Hadoop platform. Experimental results attest the viability of performing distributed segmentation over the MapReduce model through cloud computing.