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‣ "Recuperação de imagens por conteúdo através de análise multiresolução por Wavelets" ; "Content based image retrieval through multiresolution wavelet analysis

Castañon, Cesar Armando Beltran
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 28/02/2003 Português
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88.43951%
Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR -Content-based Image Retrieval) possuem a habilidade de retornar imagens utilizando como chave de busca outras imagens. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema CBIR é pesquisar no banco de dados as "n" imagens mais similares à imagem de consulta de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado na geração de vetores de características para um sistema CBIR considerando bancos de imagens médicas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica sucinta de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor "n"-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem pode ser armazenada em uma base de dados, e assim, agilizar o processo de recuperação de imagens. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema CBIR é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. Recentemente, pesquisadores das áreas de matemática aplicada e de processamento de sinais desenvolveram técnicas práticas de "wavelet" para a representação multiescala e análise de sinais. Estas novas ferramentas diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente...

‣ Extração de características de imagens de faces humanas através de wavelets, PCA e IMPCA; Features extraction of human faces images through wavelets, PCA and IMPCA

Bianchi, Marcelo Franceschi de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 10/04/2006 Português
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98.50554%
Reconhecimento de padrões em imagens é uma área de grande interesse no mundo científico. Os chamados métodos de extração de características, possuem as habilidades de extrair características das imagens e também de reduzir a dimensionalidade dos dados gerando assim o chamado vetor de características. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema de reconhecimento de imagens de faces humanas é pesquisar em um banco de imagens, a imagem mais similar à imagem de consulta, de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado para a geração de vetores de características para um sistema de reconhecimento de imagens, considerando bancos de imagens de faces humanas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor n-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem propicia vantagens ao processo de reconhecimento de imagens, pela redução da dimensionalidade dos dados. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema de reconhecimento de imagens de faces humanas é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é a sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. As wavelets diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente...

‣ Proposta de um histograma perceptual de cores como característica para recuperação de imagens baseada em conteúdo ; Proposal of a perception color histogram as characteristic for content-based image retrieval

Silva, Katia Veloso
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 14/09/2006 Português
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88.12671%
Este trabalho foi desenvolvido com o intuito de se estabelecer uma metodologia para a classificação das cores de imagens digitais em cores perceptuais para se gerar um vetor de características que permita recuperar imagens através de seu conteúdo em uma base de dados. Em trabalhos e estudos correlatos analisados, as metodologias de agrupamento das diversas cores possíveis de uma imagem não permitem uma associação entre a cor digitalizada e a cor percebida por seres humanos. Estudos mostram que a maioria das culturas humanas associam às cores apenas onze termos: vermelho, amarelo, violeta, azul, verde, rosa, marrom, preto, branco, laranja e cinza. Este trabalho propõe, portanto, uma metodologia baseada em regras da lógica fuzzy, que permite associar a todas as possíveis cores de imagens digitais uma das onze cores culturais definidas, criando assim um histograma perceptual de cores. Isso permitiu a geração de um vetor de características para a recuperação de imagens baseada em conteúdo em uma base de dados.; This work aims at establishing a digital image classification methodology based on perceptual colors, by generating a feature vector that allows retrieving images from a database by their content. In related works the methodologies of grouping the diverse possible colors of an image do not allow associate digitized colors and those colors perceived by human beings. Studies show that the majority of human being culture associates only eleven terms to all the possible colors: red...

‣ Análise e reconhecimento digital de formas biológicas para o diagnóstico automático de parasitas do gênero Eimeria; Biological shape analysis and digital recognition for the automatic diagnosis of parasites of the genus Eimeria

Castañon, Cesar Armando Beltran
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 16/01/2007 Português
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77.611807%
O gênero Eimeria compreende um grupo de protozoários da classe Coccidia que infecta uma grande variedade de hospedeiros. Um total de sete espécies distintas Eimeria podem infectar a galinha doméstica causando enterites com graves prejuízos econômicos. A identificação das espécies pode ser feita através da análise microscópica das diferentes características morfológicas dos oocistos, um dos estágios de desenvolvimento do parasita. Alternativamente, ensaios moleculares baseados na amplificação de alvos específicos de DNA também podem ser utilizados. Em ambos os casos, requer-se um laboratório especializado e, principalmente, pessoal altamente treinado. Neste trabalho é relatada uma abordagem computacional para a extração automática de características para a representação da forma das distintas espécies de Eimeria. Foram utilizadas imagens digitais do protozoário nas quais aplicou-se técnicas de processamento de imagens e visão computacional para sua representação morfológica, formando três grupos de características: medidas geométricas, caracterização da curvatura, e quantificação da estrutura interna. A morfologia dos protozoários foi representada por um vetor de características constituído por 14 dimensões...

‣ Extração de características de imagens médicas utilizando wavelets para mineração de imagens e auxílio ao diagnóstico; Feature extraction of medical images through wavelets aiming at image mining and diagnosis support

Silva, Carolina Yukari Veludo Watanabe da
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/12/2007 Português
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88.08236%
Sistemas PACS (Picture Archieving and Communication Systems) têm sido desenvolvidos para armazenar de maneira integrada tanto os dados textuais e temporais dos pacientes quanto as imagens dos exames médicos a que eles se submetem para ampliar o uso das imagens no auxílio ao diagnóstico. Outra ferramenta valiosa para o auxílio ao diagnóstico médico são os sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis), para os quais pesquisas recentes mostram que o seu uso melhora significativamente a performance dos radiologistas em detectar corretamente anomalias. Dentro deste contexto, muitos trabalhos têm buscado métodos que possam reduzir o problema do "gap semântico", que refere-se ao que é perdido pela descrição sucinta da imagem e o que o usuário espera recuperar/reconhecer utilizando tal descrição. A grande maioria dos sistemas CBIR (do inglês Content-based image retrieval ) utiliza características primárias (baixo nível) para descrever elementos relevantes da imagem e proporcionar recuperação baseada em conteúdo. É necessário "fundir" múltiplos vetores com uma caracterí?stica em um vetor composto de características que possui baixa dimensionalidade e que ainda preserve, dentro do possível, as informações necessárias para a recuperação de imagens. O objetivo deste trabalho é propor novos extratores de características...

‣ Segmentação de tumores de encéfalo em imagens por ressonância magnética baseada em informações texturais.; Brain tumor segmentation in magnetic resonance images based on texture information.

Alegro, Maryana de Carvalho
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 24/04/2009 Português
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77.128154%
As imagens por ressonância magnéticas não indispensáveis no diagnóstico e tratamento de tumores do encéfalo devido ao seu alto grau de detalhamento anatômico. A tarefa de segmenta¸cão da região tumoral, nestas, permite uma análise quantitativa mais precisa, viabilizando um melhor acompanhamento da evolução/regressão da doença. Porém, a realização manual de tal trabalho é cansativa e apresenta diversas desvantagens que a tornam proibitiva, fazendo com que nao haja muitos médicos dispostos a realizá-la rotineiramente. Neste trabalho é proposto um sistema para segmenta¸cão automática de tumores do encéfalo. O sistema emprega parâmetros de textura de naturezas diversas, como estatísticos, baseados em modelo, e baseados em transformada, os quais são extraídos de diferentes tipos de imagem comuns à pratica médica (T1, T1 com contraste e FLAIR). As técnicas de análise de textura são capazes de detectar alterações mínimas nos tecidos, às vezes imperceptíveis à visão humana, fato que motiva sua adoção; e podem ser complementadas por informações adicionais como valores de intensidade. O sistema proposto conta com quatro etapas básicas: pré-processamento, extração de características, segmentação e pós-processamento; e baseia-se no uso de uma máquina de vetor de suporte para classificação dos pixeis. Os resultados obtidos mostram que o sistema apresenta uma taxa média de acerto elevada...

‣ Detecção de potenciais evocados P300 para ativação de uma interface cérebro-máquina.; Brain-computer interface based on P300 event-related potential detection.

Godói, Antônio Carlos Bastos de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 20/07/2010 Português
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77.555093%
Interfaces cérebro-computador ou Interfaces cérebro-máquina (BCIs/BMIs do inglês Brain-computer interface/Brain-machine interface) são dispositivos que permitem ao usuário interagir com o ambiente ao seu redor sem que seja necessário ativar seus músculos esqueléticos. Estes dispositivos são de extrema valia para indivíduos portadores de deficiências motoras. Esta dissertação ambiciona revisar a literatura acerca de BMIs e expor diferentes técnicas de pré-processamento, extração de características e classificação de sinais neurofisiológicos. Em particular, uma maior ênfase será dada à Máquina de vetor de suporte (SVM do inglês Support-Vector machine), método de classificação baseado no princípio da minimização do risco estrutural. Será apresentado um estudo de caso, que ilustra o funcionamento de uma BMI, a qual permite ao usuário escolher um dentre seis objetos mostrados em uma tela de computador. Esta capacidade da BMI é conseqüência da implementação, através da SVM de um sistema capaz de detectar o potencial evocado P300 nos sinais de eletroencefalograma (EEG). A simulação será realizada em Matlab usando, como sinais de entrada, amostras de EEG de quatro indivíduos saudáveis e quatro deficientes. A análise estatística mostrou que o bom desempenho obtido pela BMI (80...

‣ Seleção de características por meio de algoritmos genéticos para aprimoramento de rankings e de modelos de classificação; Feature selection by genetic algorithms to improve ranking and classification models

Silva, Sérgio Francisco da
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 25/04/2011 Português
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88.16825%
Sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (Content-based image retrieval { CBIR) e de classificação dependem fortemente de vetores de características que são extraídos das imagens considerando critérios visuais específicos. É comum que o tamanho dos vetores de características seja da ordem de centenas de elementos. Conforme se aumenta o tamanho (dimensionalidade) do vetor de características, também se aumentam os graus de irrelevâncias e redundâncias, levando ao problema da "maldição da dimensionalidade". Desse modo, a seleção das características relevantes é um passo primordial para o bom funcionamento de sistemas CBIR e de classificação. Nesta tese são apresentados novos métodos de seleção de características baseados em algoritmos genéticos (do inglês genetic algorithms - GA), visando o aprimoramento de consultas por similaridade e modelos de classificação. A família Fc ("Fitness coach") de funções de avaliação proposta vale-se de funções de avaliação de ranking, para desenvolver uma nova abordagem de seleção de características baseada em GA que visa aprimorar a acurácia de sistemas CBIR. A habilidade de busca de GA considerando os critérios de avaliação propostos (família Fc) trouxe uma melhora de precisão de consultas por similaridade de até 22% quando comparado com métodos wrapper tradicionais para seleção de características baseados em decision-trees (C4.5)...

‣ Seleção supervisionada de características por ranking para processar consultas por similaridade em imagens médicas; Supervised feature selection by ranking to process similarity queries in medical images

Mamani, Gabriel Efrain Humpire
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/12/2012 Português
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87.75822%
Obter uma representação sucinta e representativa de imagens médicas é um desafio que tem sido perseguido por pesquisadores da área de processamento de imagens médicas com o propósito de apoiar o diagnóstico auxiliado por computador (Computer Aided Diagnosis - CAD). Os sistemas CAD utilizam algoritmos de extração de características para representar imagens, assim, diferentes extratores podem ser avaliados. No entanto, as imagens médicas contêm estruturas internas que são importantes para a identificação de tecidos, órgãos, malformações ou doenças. É usual que um grande número de características sejam extraídas das imagens, porém esse fato que poderia ser benéfico, pode na realidade prejudicar o processo de indexação e recuperação das imagens com problemas como a maldição da dimensionalidade. Assim, precisa-se selecionar as características mais relevantes para tornar o processo mais eficiente e eficaz. Esse trabalho desenvolveu o método de seleção supervisionada de características FSCoMS (Feature Selection based on Compactness Measure from Scatterplots) para obter o ranking das características, contemplando assim, o que é necessário para o tipo de imagens médicas sob análise. Dessa forma, produziu-se vetores de características mais enxutos e eficientes para responder consultas por similaridade. Adicionalmente...

‣ Metáforas visuais alternativas para layouts gerados por projeções multidimensionais: um estudo de caso na visualização de músicas; Alternative visual metaphors for layouts generated by multidimensional projections: a case study in visualization of music

Vargas, Aurea Rossy Soriano
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 09/05/2013 Português
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77.47967%
Os layouts gerados por técnicas de projeção multidimensional podem ser a base para diferentes metáforas de visualização que são aplicáveis a diversos tipos de dados. Existe muito interesse em investigar metáforas alternativas à comumente usada, nuvem de pontos usada para exibir layouts gerados por projeções multidimensionais. Neste trabalho, foi estudado este problema, com foco no domínio da visualização de músicas. Existem muitas dimensões envolvidas na percepção e manipulação de músicas e portanto é difícil encontrar um modelo computacional intuitivo para representá-las. Nosso objetivo neste trabalho foi investigar as representações visuais capazes de transmitir a estrutura de uma música, assim como exibir uma coleção de músicas de modo a ressaltar as similaridades. A solução proposta consiste em uma representação icônica de músicas individuais, que é associada ao posicionamento espacial dos grupos ou coleções de músicas gerado por uma técnica de projeção multidimensional que reflete suas similaridades estruturais. Tanto a projeção quanto o ícone requerem um vetor de características para representar a música. As características são extraídas a partir de arquivos MIDI, já que a própria natureza das descrições MIDI permite a identificação das estruturas musicais relevantes. Estas características proporcionam a entrada tanto para a comparação de dissimilaridades quanto para a construção do ícone da música. Os posicionamentos espaciais são obtidos usando a técnica de projeção multidimensional Least Square Projection (LSP)...

‣ Classificadores e aprendizado em processamento de imagens e visão computacional; Classifiers and machine learning techniques for image processing and computer vision

Anderson de Rezende Rocha
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 03/03/2009 Português
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77.610366%
Neste trabalho de doutorado, propomos a utilizaçãoo de classificadores e técnicas de aprendizado de maquina para extrair informações relevantes de um conjunto de dados (e.g., imagens) para solução de alguns problemas em Processamento de Imagens e Visão Computacional. Os problemas de nosso interesse são: categorização de imagens em duas ou mais classes, detecçãao de mensagens escondidas, distinção entre imagens digitalmente adulteradas e imagens naturais, autenticação, multi-classificação, entre outros. Inicialmente, apresentamos uma revisão comparativa e crítica do estado da arte em análise forense de imagens e detecção de mensagens escondidas em imagens. Nosso objetivo é mostrar as potencialidades das técnicas existentes e, mais importante, apontar suas limitações. Com esse estudo, mostramos que boa parte dos problemas nessa área apontam para dois pontos em comum: a seleção de características e as técnicas de aprendizado a serem utilizadas. Nesse estudo, também discutimos questões legais associadas a análise forense de imagens como, por exemplo, o uso de fotografias digitais por criminosos. Em seguida, introduzimos uma técnica para análise forense de imagens testada no contexto de detecção de mensagens escondidas e de classificação geral de imagens em categorias como indoors...

‣ Linear dimensionality reduction applied to SIFT and SURF feature descriptors; Redução linear de dimensionalidade aplicada aos descritores de características SIFT e SURF

Ricardo Eugenio González Valenzuela
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 20/02/2014 Português
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77.67227%
Descritores locais robustos normalmente compõem-se de vetores de características de alta dimensionalidade para descrever atributos discriminativos em imagens. A alta dimensionalidade de um vetor de características implica custos consideráveis em termos de tempo computacional e requisitos de armazenamento afetando o desempenho de várias tarefas que utilizam descritores de características, tais como correspondência, recuperação e classificação de imagens. Para resolver esses problemas, pode-se aplicar algumas técnicas de redução de dimensionalidade, escencialmente, construindo uma matrix de projeção que explique adequadamente a importancia dos dados em outras bases. Esta dissertação visa aplicar técnicas de redução linear de dimensionalidade aos descritores SIFT e SURF. Seu principal objetivo é demonstrar que, mesmo com o risco de diminuir a precisão dos vetores de caraterísticas, a redução de dimensionalidade pode resultar em um equilíbrio adequado entre tempo computacional e recursos de armazenamento. A redução linear de dimensionalidade é realizada por meio de técnicas como projeções aleatórias (RP), análise de componentes principais (PCA), análise linear discriminante (LDA) e mínimos quadrados parciais (PLS)...

‣ Gráfico de controle MCMAX para o monitoramento simultâneo do vetor de médias e da matriz de covariâncias

Costa,Antônio Fernando Branco; Machado,Marcela Aparecida Guerreiro; Claro,Fernando Antônio Elias
Fonte: Universidade Federal de São Carlos Publicador: Universidade Federal de São Carlos
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2010 Português
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78.01381%
O gráfico T² de Hotelling e o gráfico |S| da variância generalizada são utilizados para monitorar o vetor de médias e a matriz de covariâncias de processos multivariados. Neste artigo, propõe-se o uso de um único gráfico de controle para o monitoramento de processos bivariados, isto é, o gráfico de controle MCMAX cujo valor da estatística de monitoramento corresponde ao maior valor em módulo de quatro medidas amostrais das duas características de qualidade sob monitoramento, isto é, as suas médias e variâncias padronizadas. O usuário de gráficos de controle já está bem familiarizado com médias e variâncias amostrais; o mesmo não pode ser dito a respeito da estatística de Hotelling ou da variância generalizada. Conseqüentemente, ele preferirá usar o gráfico de controle proposto ao invés dos gráficos conjuntos de T² e |S|. Além disso, o usuário, em geral, se sente mais seguro em intervir no processo somente após a ocorrência de um segundo ponto na região de ação do gráfico. Se o sinal for dado por dois pontos, não necessariamente vizinhos, porém próximos e na região de ação, o gráfico proposto terá um desempenho geral superior ao dos gráficos conjuntos de T² e |S| na detecção de desajustes do processo...

‣ Estudo morfuncional do músculo ancôeno através da observação em humanos e eletroneuromiografia de superfície

Coriolano, Maria das Graças Wanderley de Sales
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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77.47967%
Introdução: O músculo ancôneo, que apresenta características peculiares, é mencionado escassamente na literatura científica. Ele é considerado por alguns autores um prolongamento vestigial do m. tríceps braquial, com o qual pode estar fundido, enquanto outros autores o consideram um músculo independente. O m. ancôneo está ativo durante a extensão do cotovelo, porém sua ação extensora efetiva é pequena, sendo o m. tríceps braquial o principal responsável por este movimento. O m. ancôneo parece atuar também como um estabilizador da articulação do cotovelo. Há poucos estudos abordando os aspectos da arquitetura muscular do ancôneo. Objetivo: Este trabalho visou (1) estudar as características morfológicas e arquiteturais do ancôneo, (2) analisar alguns aspectos cinesiológicos que ajudem a clarificar a função do músculo e (3) mapear a sua área de placa motora. Material e Método: Para o estudo morfológico e arquitetural do m. ancôneo dissecamos vinte membros superiores de cadáveres fixados em formol, adultos, sem distinção de sexo, idade ou grupo étnico. Para analisarmos a ação do ancôneo na articulação do cotovelo modelamos sua ação decompondo o vetor de força do músculo em dois componentes funcionais ortogonais: um componente tangencial (único efetivo na produção de movimento rotatório) e um componente radial (estabilizador ou de coaptação). O mapeamento da área de placa motora do m. ancôneo foi realizado a partir do registro do potencial de ação composto do músculo sobre a pele que recobre o m. ancôneo. Resultados e conclusões: O ancôneo é um músculo independente que apresenta origem e inserção distinta do m. tríceps braquial. Do ponto de vista arquitetural o ancôneo é um músculo penado com fibras musculares medindo cerca de um terço do comprimento total do músculo. Portanto...

‣ Análise e classificação de imagens de lesões da pele por atributos de cor, forma e textura utilizando máquina de vetor de suporte

Soares, Heliana Bezerra
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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78.35158%
The skin cancer is the most common of all cancers and the increase of its incidence must, in part, caused by the behavior of the people in relation to the exposition to the sun. In Brazil, the non-melanoma skin cancer is the most incident in the majority of the regions. The dermatoscopy and videodermatoscopy are the main types of examinations for the diagnosis of dermatological illnesses of the skin. The field that involves the use of computational tools to help or follow medical diagnosis in dermatological injuries is seen as very recent. Some methods had been proposed for automatic classification of pathology of the skin using images. The present work has the objective to present a new intelligent methodology for analysis and classification of skin cancer images, based on the techniques of digital processing of images for extraction of color characteristics, forms and texture, using Wavelet Packet Transform (WPT) and learning techniques called Support Vector Machine (SVM). The Wavelet Packet Transform is applied for extraction of texture characteristics in the images. The WPT consists of a set of base functions that represents the image in different bands of frequency, each one with distinct resolutions corresponding to each scale. Moreover...

‣ Reconhecimento de voz através de unidades menores do que a palavra, utilizando Wavelet Packet e SVM, em uma nova estrutura hierárquica de decisão

Bresolin, Adriano de Andrade
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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87.55925%
The automatic speech recognition by machine has been the target of researchers in the past five decades. In this period have been numerous advances, such as in the field of recognition of isolated words (commands), which has very high rates of recognition, currently. However, we are still far from developing a system that could have a performance similar to the human being (automatic continuous speech recognition). One of the great challenges of searches for continuous speech recognition is the large amount of pattern. The modern languages such as English, French, Spanish and Portuguese have approximately 500,000 words or patterns to be identified. The purpose of this study is to use smaller units than the word such as phonemes, syllables and difones units as the basis for the speech recognition, aiming to recognize any words without necessarily using them. The main goal is to reduce the restriction imposed by the excessive amount of patterns. In order to validate this proposal, the system was tested in the isolated word recognition in dependent-case. The phonemes characteristics of the Brazil s Portuguese language were used to developed the hierarchy decision system. These decisions are made through the use of neural networks SVM (Support Vector Machines). The main speech features used were obtained from the Wavelet Packet Transform. The descriptors MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient) are also used in this work. It was concluded that the method proposed in this work...

‣ Sistema inteligente para diagnóstico de patologias na laringe utilizando máquinas de vetor de suporte

Almeida, Náthalee Cavalcanti de
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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88.01625%
The human voice is an important communication tool and any disorder of the voice can have profound implications for social and professional life of an individual. Techniques of digital signal processing have been used by acoustic analysis of vocal disorders caused by pathologies in the larynx, due to its simplicity and noninvasive nature. This work deals with the acoustic analysis of voice signals affected by pathologies in the larynx, specifically, edema, and nodules on the vocal folds. The purpose of this work is to develop a classification system of voices to help pre-diagnosis of pathologies in the larynx, as well as monitoring pharmacological treatments and after surgery. Linear Prediction Coefficients (LPC), Mel Frequency cepstral coefficients (MFCC) and the coefficients obtained through the Wavelet Packet Transform (WPT) are applied to extract relevant characteristics of the voice signal. For the classification task is used the Support Vector Machine (SVM), which aims to build optimal hyperplanes that maximize the margin of separation between the classes involved. The hyperplane generated is determined by the support vectors, which are subsets of points in these classes. According to the database used in this work, the results showed a good performance...

‣ Extensão do SGBD PostgreSQL para suportar recuperação de imagens por conteúdo

Melo, Ernani Viriato de
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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87.60379%
Este projeto descreve uma extensão para o SGBDR PostgreSQL para suportar recuperação de imagens por conteúdo. Esta extensão, denominada PostgreSQL-IE, é independente de aplicação e possui as vantagens de ser portável e de ter o código aberto. A linguagem SQL estendida (SQL-IE), disponibilizada pelo PostgreSQL-IE, é composta por um conjunto de funções que inclui comandos para criar novas funções de extração do conteúdo das imagens, novos vetores de características com uma combinação de extratores de características previamente definidos, e novos métodos de acesso para dados multimídia. SQL-IE também inclui recursos para definir consultas combinando dados convencionais e dados visuais. O PostgreSQL-IE disponibiliza um novo tipo de dados para imagens que permite associar várias imagens em um único atributo. Este recurso permite a combinação de características visuais de diferentes imagens em um mesmo vetor de características. Para ilustrar as facilidades e os recursos da extensão do SGBDR proposta, este trabalho descreve o SISPRIM, um sistema de pesquisa que permite a recuperação de mamografias associadas ao histórico clínico e estilo de vida da paciente. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT; This work presents an extension to RDBMS PostgreSQL for supporting content-based image retrieval. This extension...

‣ Separação em duas ou mais classes utilizando o classificador polinomial

Martins, Alessandro Santana
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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77.90786%
O aperfeiçoamento dos sistemas computacionais tem beneficiado o desenvolvimento de muitas áreas de pesquisa na medicina. A interpretação e a análise de imagens médicas representam uma parte importante em visão computacional e no reconhecimento de padrões. Está se tornando essencial para muitos pesquisadores e centros clínicos o desenvolvimento de um sistema de diagnóstico auxiliado por computador para doenças como o câncer de mama, com a finalidade de auxiliar médicos em hospitais. O classificador polinomial desenvolvido neste trabalho é um método de classificação supervisionado e pode classificar duas ou mais classes. Esse classificador expande o vetor de características projetado no espaço Rd para um espaço de dimensão superior onde é possível a classificação. O classificador polinomial se mostra um importante método de classificação principalmente em tratamento com classes não linearmente separáveis. Nesta tese, esse classificador foi utilizado para reconhecer padrões da base de dados IRIS de Fisher de 1936, que é composta das flores setosa, versicolor e virginica. Vários testes foram realizados com essa base e ao usar três ou quatro características, o classificador polinomial conseguiu classificar todas essas flores. Também foi realizada uma aplicação com o classificador polinomial na identificação de pixels parciais em regiões de interesse de imagens mamográficas. Comparados com os classificadores SVM e árvore de decisão...

‣ Gráfico de controle MCMAX para o monitoramento simultâneo do vetor de médias e da matriz de covariâncias

Costa, Antônio Fernando Branco; Machado, Marcela Aparecida Guerreiro; Claro, Fernando Antônio Elias
Fonte: Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) Publicador: Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 149-156
Português
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78.01497%
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); O gráfico T² de Hotelling e o gráfico |S| da variância generalizada são utilizados para monitorar o vetor de médias e a matriz de covariâncias de processos multivariados. Neste artigo, propõe-se o uso de um único gráfico de controle para o monitoramento de processos bivariados, isto é, o gráfico de controle MCMAX cujo valor da estatística de monitoramento corresponde ao maior valor em módulo de quatro medidas amostrais das duas características de qualidade sob monitoramento, isto é, as suas médias e variâncias padronizadas. O usuário de gráficos de controle já está bem familiarizado com médias e variâncias amostrais; o mesmo não pode ser dito a respeito da estatística de Hotelling ou da variância generalizada. Conseqüentemente, ele preferirá usar o gráfico de controle proposto ao invés dos gráficos conjuntos de T² e |S|. Além disso, o usuário, em geral, se sente mais seguro em intervir no processo somente após a ocorrência de um segundo ponto na região de ação do gráfico. Se o sinal for dado por dois pontos, não necessariamente vizinhos, porém próximos e na região de ação...