Decomposição aleatória de matrizes aplicada ao reconhecimento de faces

Métodos estocásticos oferecem uma poderosa ferramenta para a execução da compressão de dados e decomposições de matrizes. O método estocástico para decomposição de matrizes estudado utiliza amostragem aleatória para identificar um subespaço que captura a imagem de uma matriz de forma aproximada, preservando uma parte de sua informação essencial. Estas aproximações compactam a informação possibilitando a resolução de problemas práticos de maneira eficiente. Nesta dissertação é calculada uma decomposição em valores singulares (SVD) utilizando técnicas estocásticas. Esta SVD aleatória é empregada na tarefa de reconhecimento de faces. O reconhecimento de faces funciona de forma a projetar imagens de faces sobre um espaço de características que melhor descreve a variação de imagens de faces conhecidas. Estas características significantes são conhecidas como autofaces, pois são os autovetores de uma matriz associada a um conjunto de faces. Essa projeção caracteriza aproximadamente a face de um indivíduo por uma soma ponderada das autofaces características. Assim, a tarefa de reconhecimento de uma nova face consiste em comparar os pesos de sua projeção com os pesos da projeção de indivíduos conhecidos. A análise de componentes principais (PCA) é um método muito utilizado para determinar as autofaces características, este fornece as autofaces que representam maior variabilidade de informação de um conjunto de faces. Nesta dissertação verificamos a qualidade das autofaces obtidas pela SVD aleatória (que são os vetores singulares à esquerda de uma matriz contendo as imagens) por comparação de similaridade com as autofaces obtidas pela PCA. Para tanto, foram utilizados dois bancos de imagens, com tamanhos diferentes, e aplicadas diversas amostragens aleatórias sobre a matriz contendo as imagens.

O comércio intra-industrial brasileiro de 1990 a 2013: mensuração, decomposição e os determinantes

Em uma relação de bilateral,o comérciointra-industrial (CII)acontece quando os dois países exportam e importam produtos pertencentes a uma mesma indústria. Conforme apontam diversas pesquisas relacionadas a esse assunto, o intercâmbio intra-indústriade produtos tem aumentado sua participação nas transações bilaterais. Não obstante, os resultados mensurados para o comércio entre o Brasil e o resto do mundo revelam a predominância do engajamento inter-industrial em detrimento do intra-industrial. Observando dados de comércio que abrangem todos os produtos catalogados com seis dígitos no Sistema Harmonizado, esta dissertação investiga o comércio intra-industrial brasileiro entre o período de 1990 a 2013 sob suas duas formas: o intercâmbio de bens diferenciados horizontalmente e verticalmente. Ademais, a pesquisa de mensuração do CII vertical se dedica a definição dos lados superior e inferior, a fim de verificar se o Brasil é exportador ou importador líquido de bens verticalmente diferenciados de qualidade relativamente superior. Dentre a amostra de 57 países, as relações bilaterais em que o índice de Grubel e Lloyd (GL) se mostrou mais expressivo foram Argentina, Estados Unidos, México, Alemanha, Suécia, Uruguai, França, Itália, Reino Unido e Colômbia. Com relação aos setores que mais contribuíram para o índice que mensura o shareintra-industrial do comércio, destacam-se os ramos produtores de materiais de transporte e máquinas e materiais elétricos, também merecendo menção o setor de produtos químicos.Utilizando técnicas econométricas usuais da abordagem de dados em painel, a investigação dos determinantes do CII nos leva à aceitação da hipótese que relaciona o CII à presença de economias de escala. Além disso, os parâmetros estimados revelam que a distância geográfica que separa o Brasil de seu parceiro comercial prejudica mais o comércio intra-industrial vis-à-vis o inter-industrial. O processo de integração desencadeado pelo MERCOSUL, por sua vez, mostrou efeito positivo sobre o comércio intra-industrialvertical.