Aproximação fisionômica pericial através de função de base radial hermitiana

A aproximação fisionômica é o método que busca, a partir do crânio, simular a fotografia de um indivíduo quando em vida. Deve ser empregada como último recurso, na busca de desaparecidos, quando não houver possibilidade de aplicação de um método válido de identificação. O objetivo deste estudo foi obter a aproximação fisionômica, a partir de um crânio seco e de tomografia computadorizada multislice de indivíduos vivos, através da função de base radial hermitiana (FBRH). Constituiu-se também em avaliar o resultado da mesma quanto ao reconhecimento. Na primeira etapa do estudo, foi utilizada a imagem escaneada de um crânio seco, de origem desconhecida, com o intuito de avaliar se a quantidade de pontos obtidos seria suficiente para aplicação da FBRH e consequente reconstrução da superfície facial. Na segunda fase, foram utilizadas três tomografias de indivíduos vivos, para análise da semelhança alcançada entre a face escaneada e as aproximações faciais. Nesta etapa, foi aplicada uma associação de diferentes metodologias já publicadas, para reconstrução de uma mesma região da face, a partir de um mesmo crânio. Na última etapa, foram simuladas situações de reconhecimento com familiares e amigos dos indivíduos doadores das tomografias. Observou-se que a metodologia de FBRH pode ser empregada em aproximação fisionômica. Houve reconhecimento positivo nos três sujeitos estudados, sendo que, em dois deles, os resultados foram ainda mais significativos. Desta forma, conclui-se que a metodologia é rápida, objetiva e proporciona o reconhecimento. Esta permite a criação de múltiplas versões de aproximações fisionômicas a partir do mesmo crânio, o que amplia as possibilidades de reconhecimento. Observou-se ainda que a técnica não exige habilidade artística do profissional.

Uso de hipermídia adaptativa no desenvolvimento de cursos virtuais de computação gráfica

O Ensino à distância (EaD) procura utilizar propostas pedagógicas para desenvolver sistemas inclusivos de ensino e aprendizagem. Estas propostas tem colaborado no sucesso que a EaD tem alcançado no meio empresarial corporativo. Neste meio, a demanda por cursos de formação técnica tem sido tão alta, que as empresas envolvidas no design instrucional de EaD criaram a noção de cursos à distância expressos, ou seja, cursos cuja a concepção e elaboração devem atender as tradicionais necessidades de rapidez do mercado de trabalho. Esta dissertação procura soluções para um tipo de ensino à distância ainda pouco explorado. O cenário que procuramos equacionar é o do ensino de ferramentas (softwares) para desenho vetorial, onde a metodologia de ensino é parte do processo de ensino corporativo. No processo atual de ensino de ferramentas de computação gráfica, o aluno submete ao professor, normalmente pela internet, o seu trabalho para que uma avaliação seja feita. Nesta dissertação sugerimos que este processo seja modificado de duas formas. Primeiro, no design instrucional para esta situação, trabalhamos constantemente a questão de avaliação não só na sua forma tradicional (atribuição de graus e valores) mas também como aperfeiçoamento do processo de ensino. A hipermídia adaptativa entra nesta proposta como facilitador da relação alunoprofessor-conhecimento, permitindo individualização de um ensino voltado para as massas. Em segundo lugar, propomos que a avaliação das tarefas sejam automatizada. O aluno oferece as partes (objetos) da solução que são avaliadas individualmente através de algoritmos computacionais. Isto permite uma menor participação do professor, o que é compatível com a proposta de cursos expressos. Para que isto seja possível a tarefa proposta pelo professor é dividida em objetos componentes, sendo o aluno estimulado a criar cada objeto segundo o modelo padrão oferecido. A comparaçào de cada objeto criado pelo aluno com o padrão a ser alcançado pode ser feita por diversos algoritmos computacionais existentes ou criados especificamente pelo autor do curso. Neste trabalho apresentamos exemplos desta abordagem e um protótipo que demonstra a viabilidade da proposta.

Paralelização do algoritmo FDK para reconstrução 3D de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e CUDA-C

A obtenção de imagens usando tomografia computadorizada revolucionou o diagnóstico de doenças na medicina e é usada amplamente em diferentes áreas da pesquisa científica. Como parte do processo de obtenção das imagens tomográficas tridimensionais um conjunto de radiografias são processadas por um algoritmo computacional, o mais usado atualmente é o algoritmo de Feldkamp, David e Kress (FDK). Os usos do processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado têm mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de processamento. No presente trabalho é apresentada a paralelização do algoritmo de reconstrução de imagens tridimensionais FDK usando unidades gráficas de processamento (GPU) e a linguagem CUDA-C. São apresentadas as GPUs como uma opção viável para executar computação paralela e abordados os conceitos introdutórios associados à tomografia computadorizada, GPUs, CUDA-C e processamento paralelo. A versão paralela do algoritmo FDK executada na GPU é comparada com uma versão serial do mesmo, mostrando maior velocidade de processamento. Os testes de desempenho foram feitos em duas GPUs de diferentes capacidades: a placa NVIDIA GeForce 9400GT (16 núcleos) e a placa NVIDIA Quadro 2000 (192 núcleos).