Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-21T00:07:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 192677.pdf: 3608759 bytes, checksum: 4c068f6bc821694341dc54e8c259b422 (MD5) / No presente trabalho, é desenvolvido um estudo comparativo entre duas técnicas de detecção facial baseadas em projeções vetoriais: Autofaces e Antifaces. O método de Autofaces tem sido significativamente estudado nos últimos anos, enquanto o de Antifaces é ainda considerado o estado-da-arte para a detecção de objetos. Ambos os métodos são descritos de forma detalhada e, para o método de Antifaces, é proposto um procedimento que permite obter os detectores subótimos. Ambos os métodos são avaliados em condições idênticas de teste. Tais avaliações consideram detecções de características faciais, de objetos tridimensionais e de uma face específica, vista de um ângulo frontal. Finalmente, é feita uma análise de sensibilidade dos métodos ao ruído branco Gaussiano aditivo, a distorções no foco e a alterações na cena em que se apresenta o objeto de interesse. Através dos resultados obtidos, é possível constatar que, no método de Antifaces, os critérios para a determinação de algumas variáveis de projeto não estão ainda bem estabelecidos. Além disso, esse método apresenta alta seletividade durante o processo de detecção. O método de Autofaces possui maior capacidade de generalização e menor sensibilidade à adição de ruído, distorções no foco e alterações na cena.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-21T08:16:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 195834.pdf: 1407544 bytes, checksum: 433aa62c87a6acc3c58976fc21164eee (MD5) / Este trabalho propõe um modelo de avaliação de instituições de ensino técnico, através do uso de indicadores, que foi desenvolvido após estudos de referenciais teóricos. Através da organização do referencial teórico e da identificação do perfil dos profissionais procurou-se definir os indicadores da qualidade que melhor contribuíssem para a avaliação dos currículos dos cursos técnicos. Este modelo de avaliação propõe a verificação de cursos técnicos, através do uso de indicadores on-line, visando a adequação dos currículos ao mercado de trabalho. O modelo procura nortear as instituições de ensino técnico na obtenção de avaliação dos resultados obtidos pelos seus currículos de uma maneira rápida e eficaz para que os alunos consigam absorvê-los e repassá-los a comunidade que irão trabalhar. Com os indicadores levantados, elaborou-se um modelo de avaliação, através de questionários que foram aplicados nos segmentos propostos: alunos, professores e empresas, que após aplicação possibilitam às instituições de ensino definirem sua atuação e avaliarem os resultados atingidos pelos indicadores e estabelecerem novas estratégias para o encaminhamento da melhoria contínua. Este modelo foi aplicado no Centro Federal de Educação Tecnológica de Goiás, e gerou os resultados esperados.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-22T06:49:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 235272.pdf: 3593057 bytes, checksum: 40eb2ddebccdf616468ffea049ce4fc9 (MD5) / A análise dos comportamentos animais e de seus substratos neurais dependem de metodologias sistemáticas para classificação, registro e análise das diversas categorias comportamentais emitidas. O registro simultâneo de dados comportamentais e parâmetros fisiológicos é interessante, pois permite correlacionar a expressão externa do animal com mudanças funcionais subjacentes. Para a realização desses registros simultâneos, propôs-se um sistema que realiza o armazenamento de sinais fisiológicos e sinais de imagem (vídeo digital), o sincronismo destes sinais e ferramentas para análise dos mesmos pelo usuário. Um módulo para aquisição de variáveis fisiológicas foi acoplado a instrumentos digitais de registros comportamentais (webcam), permitindo a associação dos sinais de vídeo com dados de temperatura corporal e registros eletrográficos (ECG, EEG, EMG). A análise comportamental é realizada por um módulo já existente, o Etógrafo, e associada aos outros módulos, concretizando um sistema que realiza a integração e análise dos sinais de imagem e sinais fisiológicos: o Etofisiógrafo. O desenvolvimento deste sistema possibilitou a realização do sincronismo temporal entre os sinais, de forma a permitir a análise do relacionamento entre os fenômenos comportamentais e fisiológicos emitidos pelo animal. Este sistema oferece ferramentas interativas (e.g. filtros, decomposição espectral, freqüência cardíaca instantânea e cálculo do RMS - Root Mean Square relacionado aos sinais eletromiográficos) para a análise dos dados adquiridos. Dessa forma, permite-se ao usuário a obtenção de resultados mais consistentes sobre os efeitos comportamentais das manipulações farmacológicas, neurais e/ou ambientais causadas no animal durante o experimento. Assim, o usuário dispõe da visualização dos sinais sincronizados e ferramentas subjacentes, além de ter acesso a um relatório final possibilitando maior consistência à análise etológica.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-19T15:33:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 222487.pdf: 22267573 bytes, checksum: dfd97ef3c44c080bb7b0d23670af7c4e (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T23:03:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 199290.pdf: 1325174 bytes, checksum: 3094d3b3e17a79ab356b5ed9fcb99427 (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T10:29:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 191750.pdf: 3818241 bytes, checksum: 4c7a7e9739e5e7fdbd3219aec3dba7fe (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:20:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 195648.pdf: 1284504 bytes, checksum: 2a7fb65da36931b1c5c0fe34e0285396 (MD5) / Técnicas de reconhecimento de padrões são importantes ferramentas dentro da inteligência artificial, sendo aplicáveis em áreas como análise de imagens, reconhecimento de caracteres, reconhecimento de fala, auxílio a diagnósticos médicos, identificação de pessoas, inspeção industrial. Neste trabalho foram desenvolvidas quatro técnicas de reconhecimento de padrões baseadas no cálculo de distância, sendo três delas não paramétricas (PID, SID, MID) e a quarta técnica, a elipsoidal, paramétrica. Esta última técnica pode ser considerada a otimização das três primeiras. Para verificar a validade das técnicas desenvolvidas fez-se um estudo das técnicas de reconhecimento de padrões. Aqui, são apresentadas as principais técnicas: regra de Bayes, máxima verossimilhança, aproximação bayesiana, vizinhança mais próxima (k-NN), Parzen window, perceptron multicamadas, redes RBF e mapas de Kohonen. Em seguida, algumas dessas técnicas foram comparadas com as desenvolvidas aqui. Para fazer essa comparação, foi criado o software classificador, que mostrou ser uma ferramenta útil para o projeto de sistemas de reconhecimento de padrões, pois possibilita testar diferentes técnicas, verificando qual a técnica é mais adequada para cada problema. Essa comparação mostra que as técnicas PID, SID, MID e elipsoidal têm bom desempenho e que podem ser alternativas a considerar-se em projetos de sistemas de reconhecimento de padrões.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eléterica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:24:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 195649.pdf: 2032524 bytes, checksum: 4928bc780d56bb20b440fdfaa16165be (MD5) / O registro e a análise do comportamento locomotor e não-locomotor em animais de laboratório são usados em vários estudos de mecanismos farmacológicos/fisiológicos dos efeitos comportamentais de drogas neuroativas. Estas informações de comportamento têm sido registradas cada vez mais através de sistemas automáticos. Embora eficazes, os sistemas disponíveis comercialmente são caros, inflexíveis, e focalizados para estreita gama de características comportamentais. O atual trabalho apresenta um sistema automatizado baseado em processamento de vídeo para o estudo do comportamento locomotor e não-locomotor. Experimentos comportamentais com ratos e pombos, realizados no teste de campo aberto, foram gravados em meio digital com câmera de baixo custo, tipo WEBCAM. O uso de um software, desenvolvido com técnicas de processamento de imagens, possibilita extrair destes registros alguns atributos da imagem do animal (posição do centro de massa, posição angular, e área), com o processamento individual de cada quadro de vídeo. Um pós-processamento dos dados obtidos é realizado para obter atributos de interesse relativos ao comportamento, incluindo a descrição do rastreamento, a velocidade, distância e orientação do deslocamento, e o tempo de permanência em áreas predeterminadas, entre outros. O usuário final pode controlar a maioria dos critérios de detecção e classificação destes atributos. Uma tabela com os dados resultantes é gravada como arquivo tipo CSV, permitindo sua representação gráfica e análise estatística na maioria dos softwares estatísticos disponíveis comercialmente. Este sistema foi testado em circunstâncias reais de experimento (um estudo sobre os efeitos comportamentais de duas drogas neuroativas, cafeína e haloperidol, administradas em ratos e em pombos de laboratório), provando ser uma ferramenta precisa e útil para laboratórios de neurobiologia comportamental.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-18T09:40:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 181851.pdf: 6814911 bytes, checksum: 20fcc70967ad6c5fe6eb6aa67a7cfe21 (MD5) / O presente trabalho teve por objetivo avaliar as potencialidades de sensores ópticos e de microondas para a elaboração de mapas temáticos e classificação de reflorestamentos no município de Sengés, Estado do Paraná. Foram utilizadas imagens dos sensores JERS1-SAR e LANDSAT-5 TM, ambas de dezembro de 1995. A área de estudo, equivalente a aproximadamente 5000 ha, é constituída por povoamentos de Eucalyptus spp e Pinus spp, com diversas idades e submetidos a diferentes regimes de manejo. Foram efetuadas três abordagens distintas analisando o desempenho de técnicas de processamento digital de imagens na classificação e elaboração de mapas de vegetação dessas áreas, a partir de imagens dos sensores de microondas e ópticos, isoladamente e, depois, dos produtos de sua fusão. A imagem de radar foi ortorretificada considerando-se as informações obtidas do modelo do satélite e do modelo digital do terreno (DEM). A imagem LANDSAT TM foi corrigida geometricamente empregando-se transformações polinomiais. Para o registro entre as duas imagens foi empregada a técnica "mestre-escravo", adotando-se como referência a imagem de radar ortorretificada. Entre os processos de fusão aplicados incluíram-se a combinação simples de bandas dos dois sensores, a transformação estatística por componentes principais e a transformação IHS. Nesta pesquisa a combinação simples de bandas envolvendo a imagem de radar e as componentes principais da imagem LANDSAT foi considerada a melhor técnica para a fusão de imagens. Embora a transformação IHS não tenha produzido os resultados esperados, alguns dos produtos híbridos obtidos por esta técnica foram úteis na discriminação de alvos pontuais, tais como talhões cortados em diferentes épocas, talhões de diferentes idades e espécies do gênero Pinus e áreas com gramíneas e mata nativa. A segmentação de imagens revelou-se bastante promissora com relação ao processamento de imagens JERS, sendo que o mapa temático foi elaborado a partir de um procedimento combinado envolvendo a atribuição de classes temáticas aos polígonos gerados pela segmentação. Na classificação temática o algoritmo de Bhattacharyya produziu os melhores resultados em todas as abordagens, indistintamente. Verificou-se um aumento da acurácia temática com a integração das imagens ópticas e de radar, tendo-se obtido valores de acurácia geral iguais a 60,19%, 73,30% e 82,53% para as classificações efetuadas sobre a imagem JERS1-SAR, LANDSAT-5 TM e híbrida, respectivamente.

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