Em direção a agentes pedagógicos com dimensões afetivas

O contexto desta tese é a Inteligência Artificial aplicada à Educação, especificamente a área dos Sistemas Tutores Inteligentes (STI). Apesar das características multidisciplinares e interdisciplinares, a preocupação maior do trabalho se dá quanto aos aspectos computacionais. A multidisciplinaridade está na relação entre os aspectos educacionais, filosóficos e psicológicos inerentes a toda construção de um software educacional, e a interdisciplinaridade acontece no relacionamento da IA com a Informática na Educação. Esta tese propõe o uso de aspectos afetivos como apoio à decisão de ação por parte de um STI. As nossas hipóteses fundamentais são: um sistema de ensino e aprendizagem computacional deve levar em consideração fatores afetivos tornando mais flexível a interação; e a arquitetura de um sistema computacional de interação em tempo real com agentes humanos deve prever explicitamente, em sua arquitetura básica, as crenças e o raciocínio afetivos. Para demonstrar essas idéias, foi definida uma arquitetura para apoiar um STI de modo a reconhecer alguns fatores afetivos, representativos de estratégias de ação de agentes humanos em interação com sistemas. Esse reconhecimento é realizado através de construções retiradas dos comportamentos observáveis do agente humano em contextos determinados. A arquitetura prevê um Sistema Multiagente para executar a percepção de fatores afetivos e da conduta do aluno em interação e de um agente pedagógico, representando o tutor. O agente tutor é modelado através de estados mentais e é responsável pelo raciocínio de alto nível. O modelo computacional de agentes de Móra [MÓR2000] foi utilizado para implementar o “kernel cognitivo” (termo cunhado por Móra e Giraffa [GIR99] que designa a parte responsável pela deliberação). O “kernel cognitivo” decide que ações tomar para um conjunto de características de uma avaliação pedagógica. A utilização de fatores afetivos e da avaliação cognitiva de situações emocionais permite a flexibilização das estratégias quanto à adaptabilidade a agentes humanos. Particularmente, foi adotado o enfoque cognitivo para análise de situações, baseado em teorias cognitivistas sobre emoções. O uso de tecnologia multiagente, no enfoque mentalístico, especificamente BDI (Belief, Desire, Intention) e da ferramenta X-BDI, permite a formalização e construção de um tutor atuante na avaliação pedagógica. A modelagem do aluno passa a ser constituída de aspectos qualitativos e quantitativos. Estudos de casos são apresentados, em situações que consideram os fatores afetivos e nas mesmas situações sem estas considerações. As decisões do tutor para agir são analisadas e confrontadas. Os resultados mostram um impacto positivo na adaptabilidade e ação pedagógica do tutor, sendo coerente com as teorias modernas [SAL97],[DAM2000] sobre as emoções que as consideram partes fundamentais para agir. A maior contribuição desta tese está na agregação de raciocínio sobre a afetividade envolvida em situações de ensino aprendizagem de agentes humanos e artificiais e avança dentro da perspectiva de pesquisa do grupo de IA da UFRGS, quanto ao desenvolvimento de Ambientes de Ensino e Aprendizagem modelados com tecnologia multiagente, com o uso da metáfora de estados mentais.

Para o reconhecimento da especificidade do termo jurídico

Este trabalho defende de que a idéia que critérios lingüísticos e pragmáticos contribuem para o reconhecimento da especificidade do termo jurídico. Desse modo, parte do princípio que a identificação de uma terminologia está vinculada ao reconhecimento da natureza e dos propósitos daqueles que a utilizam em uma dada área de conhecimento, o que, na área jurídica, se torna evidente na expressão da normatividade da lei. A pesquisa utiliza como referencial teórico as concepções de base da Teoria Comunicativa da Terminologia, da Teoria dos Atos de Fala, aportes da Teoria Semiótica do Texto no âmbito jurídico, bem como fundamentos gerais da ciência jurídica. O corpus de estudo, a partir do qual se demonstra a validade da idéia defendida, é formado por textos legislativos. A Constituição Brasileira de 1988 foi escolhida como campo preferencial de pesquisa e é examinado como objeto da comunicação que se estabelece entre o destinador e o destinatário no âmbito do universo sócio-cultural da área jurídica. Descrevem-se os mecanismos que tecem a rede modal que estrutura esse tipo de texto, considerando-se que a enunciação da norma constitucional configura um ato de fala jurídico. Esse ato de fala é analisado na manifestação de normas de três categorias: programáticas, de atribuição de poder e competência e de conduta, destacando-se o caráter performativo dos verbos que expressam tais normas. Após a identificação do padrão morfossintático e semântico que caracteriza a sua estrutura frasal, analisam-se os elementos que vinculam o verbo, seu sujeito e complementos aos propósitos da área temática, com destaque para sua implicação pragmática. Conforme a pesquisa demonstra, tais propósitos imprimem o caráter de imperatividade àquilo que é comunicado, conferindo especificidade às unidades lexicais que integram a estrutura frasal dos verbos focalizados. Conclui-se que o verbo performativo é fator primordial no processo de atualização da especificidade dos termos na linguagem jurídica, bem como se demonstra que alguns dos verbos analisados se constituem em genuínos candidatos a termo jurídico. Finalizando a investigação, são indicados parâmetros para a marcação de elementos lingüísticos, tanto morfossintáticos como semânticos e de natureza pragmática, para o processamento informatizado da linguagem usada no Direito.

Reconhecimento de caracteres alfanuméricos de placas em imagens de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos a realizar diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Técnicas de visão computacional têm encontrado crescente aplicação em estudos e sistemas de controle e monitoração de tráfego de automóveis. Uma das áreas de pesquisa que tem sido objeto de estudo por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrículas como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados ou efetuar estudos de origem/destino [BAR99]. Com o constante crescimento do volume de tráfego de automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais, especialistas da área recorrem a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders e a utilização de técnicas de visão computacional [INI85] . Estas são essencialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os motoristas a instalar transponders em seus automóveis. No entanto, essas técnicas são mais sensíveis às condições atmosféricas e de iluminação tais como nevoeiros, chuva intensa, luz noturna, reflexos em superfícies, etc. Este trabalho apresenta um estudo de diversas técnicas de processamento de imagem objetivando o aperfeiçoamento de um sistema de identificação automática de placas de veículos. Este aperfeiçoamento está relacionado com a diminuição do tempo de execução necessário à localização e reconhecimento dos caracteres contidos nas placas dos veículos bem como a melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento. A primeira versão do sistema de identificação da placas de veículos descrito em [SOU2000], desenvolvido no CPG-EE da UFRGS, denominado SIAV 1.0, localiza e extrai 91,3% das placas corretamente mas apresenta uma taxa de reconhecimento das placas de 37,3%, assim como um tempo de processamento não satisfatório. Neste trabalho, cujo sistema desenvolvido é denominado SIAV 2.0, a imagem é previamente processada através da aplicação de técnicas de realce da imagem. O principal objetivo das técnicas de realce é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original [GON93]. O sistema busca melhorar a qualidade da imagem eliminando ou suavizando sombras e reflexos presentes na cena em virtude da iluminação não controlada. Visando um menor tempo de execução durante o tratamento e análise da imagem um estudo estatístico baseado na distribuição gaussiana foi realizado de maneira a restringir a área de análise a ser processada. O SIAV possui duas redes neurais como ferramentas de reconhecimento de caracteres. A partir da análise dos diferentes modelos de redes neurais empregados na atualidade, foi desenvolvida uma nova arquitetura de rede a ser utilizada pelo SIAV 2.0 que oferece uma taxa de reconhecimento superior a rede neural usada no SIAV 1.0. Visando um melhor tempo de execução, a implementação em hardware dedicado para este modelo é abordado. Os testes foram realizados com três bancos de imagens obtidas por câmeras diferentes, inclusive por dispositivo "pardal" comercial. Estes testes foram realizados para verificar a efetividade dos algoritmos aperfeiçoados.

Desenvolvimento de arquitetura para sistemas de reconhecimento automático de voz baseados em modelos ocultos de Markov

Este trabalho foi realizado dentro da área de reconhecimento automático de voz (RAV). Atualmente, a maioria dos sistemas de RAV é baseada nos modelos ocultos de Markov (HMMs) [GOM 99] [GOM 99b], quer utilizando-os exclusivamente, quer utilizando-os em conjunto com outras técnicas e constituindo sistemas híbridos. A abordagem estatística dos HMMs tem mostrado ser uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para a modelagem acústica e temporal do sinal de voz. A melhora da taxa de reconhecimento exige algoritmos mais complexos [RAV 96]. O aumento do tamanho do vocabulário ou do número de locutores exige um processamento computacional adicional. Certas aplicações, como a verificação de locutor ou o reconhecimento de diálogo podem exigir processamento em tempo real [DOD 85] [MAM 96]. Outras aplicações tais como brinquedos ou máquinas portáveis ainda podem agregar o requisito de portabilidade, e de baixo consumo, além de um sistema fisicamente compacto. Tais necessidades exigem uma solução em hardware. O presente trabalho propõe a implementação de um sistema de RAV utilizando hardware baseado em FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e otimizando os algoritmos que se utilizam no RAV. Foi feito um estudo dos sistemas de RAV e das técnicas que a maioria dos sistemas utiliza em cada etapa que os conforma. Deu-se especial ênfase aos Modelos Ocultos de Markov, seus algoritmos de cálculo de probabilidades, de treinamento e de decodificação de estados, e sua aplicação nos sistemas de RAV. Foi realizado um estudo comparativo dos sistemas em hardware, produzidos por outros centros de pesquisa, identificando algumas das suas características mais relevantes. Foi implementado um modelo de software, descrito neste trabalho, utilizado para validar os algoritmos de RAV e auxiliar na especificação em hardware. Um conjunto de funções digitais implementadas em FPGA, necessárias para o desenvolvimento de sistemas de RAV é descrito. Foram realizadas algumas modificações nos algoritmos de RAV para facilitar a implementação digital dos mesmos. A conexão, entre as funções digitais projetadas, para a implementação de um sistema de reconhecimento de palavras isoladas é aqui apresentado. A implementação em FPGA da etapa de pré-processamento, que inclui a pré-ênfase, janelamento e extração de características, e a implementação da etapa de reconhecimento são apresentadas finalmente neste trabalho.

AFRODITE: ambiente de simulação baseado em agentes com emoções

Este trabalho está relacionado às áreas de Sistemas Multiagentes, Simulação Computacional e Emoções. A partir do estudo destas áreas de pesquisa, foi proposto e desenvolvido um protótipo para um ambiente de simulação baseado em agentes com emoções. Os sistemas multiagentes têm sido utilizados nas mais diversas áreas de pesquisa, não apenas para a área acadêmica, mas também para fins comerciais. Isso ocorre devido a características importantes que estes possuem, como flexibilidade e cooperação. Estas características são úteis para um grande número de aplicações, como para simulação de situações reais, pois os modelos de simulação desenvolvidos utilizando a tecnologia de agentes são muito eficazes e versáteis no estudo dos mais diferentes problemas. Emoções vêm sendo estudadas há algum tempo, pois elas influenciam a tomada de decisão de todas as suas atividades. A tentativa de expressar emoções é algo complexo, dependendo de diversos fatores, tanto sociais como fisiológicos. Objetivando a abrangência das pesquisas na área de sistemas multiagentes, este trabalho propõe o desenvolvimento de um protótipo para um ambiente de simulação baseado em agentes com emoções, utilizando como base para a estruturação das emoções o modelo OCC. Este novo ambiente é chamado AFRODITE. De forma a melhor definir como o AFRODITE seria implementado, foram estudados quatro ambientes de simulação baseados em agentes existentes - SIEME, SWARM, SeSAm e SIMULA, e alguns aspectos destes foram utilizados na construção do novo ambiente. Para demonstrar como o AFRODITE é utilizado, três exemplos de aplicações de áreas de conhecimentos diferentes foram modelados: o IPD (Iterated Prisoner’s Dilemma), da área de Teoria dos Jogos; Simulação de Multidões, da área de Engenharia de Segurança; e Venda de aparelhos celulares com serviço WAP, da área de Telecomunicações. Através dos três exemplos modelados foi possível demonstrar que o ambiente proposto é de fácil utilização e que a tarefa de inserção de emoções nas regras de comportamento pode ser realizada pelo usuário de forma transparente.

Reconhecimento de voz para comandos de direcionamento por meio de redes neurais

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

Reconhecimento automático de locutor utilizando medidas de invariantes dinâmicas não-lineares

As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.

A expressão das emoções morais de crianças em situação de rua

A rua tem sido utilizada como contexto de desenvolvimento por crianças e adolescentes. É importante questionar como essa trajetória, permeada de eventos de risco, pode afetar ou influenciar o desenvolvimento moral e emocional dessa população. As emoções morais, como culpa, vergonha, orgulho, são constantes e universais. No entanto, as variações em seu conteúdo moral resultam da interação com o contexto histórico e cultural. Dessa forma, o presente estudo teve como objetivo investigar e descrever a expressão das emoções morais de crianças e adolescentes em situação de rua a partir da aplicação de uma entrevista semi-estruturada e do instrumento psicológico Scripted Cartoon Narrative Bullying. Através da inserção ecológica no contexto da rua, foram selecionadas 17 participantes, de ambos os sexos, com idades variando entre 11 e 16 anos (M= 14,05 ; DP = 1,24), para participarem da pesquisa. Os resultados apresentam uma descrição da expressão das emoções morais de crianças e adolescentes no contexto ecológico da rua. Integrando os resultados encontrados pode-se afirmar que as crianças e os adolescentes em situação de rua possuem e expressam emoções morais que refletem suas vivências cotidianas. Ou seja, a rua e a trajetória de vida dessa população não impede o desenvolvimento moral e emocional, mas essas vivências oferecem diferentes conceitos e interesses morais e afetivos. Pode-se concluir que esses meninos e meninas apresentam respostas diferentes, de forma mais significativa, na organização das suas expressões afetivas e emocionais às transgressões. Os achados sugerem que essas respostas e expressões são construídas nas suas experiências sociais, incluindo as de maltrato, violência e vitimização.

Uma Proposta de modelo fisiológico de emoções

Este trabalho apresenta o Modelo Fisiológico de Emoções. Este modelo trata a inteligência através de um ponto de vista biológico. O comportamento de cada componente é avaliado de forma independente e evitando abstrações que não estão de acordo com o funcionamento do corpo. O Modelo Fisiológico de Emoções contém um organismo simplificado incluindo apenas um restrito grupo de órgãos e tecidos constantemente gerando diferentes estímulos a agindo como geradores de intenção. O modelo também difere de abordagens cognitivas e considera um restrito grupo de estados emocionais com manifestações fisiológicas diferentes influenciando a tomada de decisão. O pequeno grupo de órgãos pode produzir diferentes estados fisiológicos quando o organismo está comendo, correndo ou mostrando algum estado emocional específico. O trabalho ainda mostra a implementação de um agente construído com base no modelo.

Interação heparina-antitrombina : reconhecimento molecular caracterizado por ferramentas de modelagem molecular

A heparina foi isolada no início do século XX e permanece, até os dias atuais, como um dos mais importantes e eficientes agentes terapêuticos de ação antitrombótica. Sua atividade anticoagulante deve-se à ativação da antitrombina (AT), uma serpina responsável pela inibição fisiológica de serino-proteinases plasmáticas, tais como fIIa e fXa. Os esforços no sentido da elucidação dos aspectos estruturais e dinâmicos associados ao reconhecimento molecular da heparina pela AT, em nível atômico, vêm encontrando diversas dificuldades, principalmente associadas aos compostos sacarídicos. Em decorrência de sua elevada polaridade e flexibilidade, glicosaminoglicanos como a heparina são difíceis de estudar e modelar. Soma-se a isto o fato de que os resíduos de iduronato presentes na heparina (IdoA) apresentam um incomum equilíbrio conformacional entre estados de cadeira (1C4) e bote-torcido (2SO), sendo esta última estrutura postulada como a possível conformação bioativa. Sendo assim, este trabalho apresenta um estudo de modelagem molecular do perfil conformacional da heparina, tanto em solução quanto complexada à AT, utilizando cálculos ab initio e simulações de dinâmica molecular (DM) Em decorrência da ausência de parâmetros capazes de descrever polissacarídeos nos campos de força atualmente disponíveis, cargas atômicas foram geradas, utilizando-se os esquemas de Mulliken, Löwdin e cargas ajustadas ao Potencial Eletrostático, através de cálculos quantum-mecânicos na base 6-31G** e testadas na simulação de DM da heparina. Diversas condições de simulação, tais como modelos de água, concentrações de sais e as conformações 1C4 e 2SO do IdoA, foram avaliadas de forma a identificar as melhores condições para a descrição conformacional da heparina em solução. O protocolo de DM obtido foi então utilizado no estudo do complexo AT-heparina. Os resultados obtidos estão de acordo com os dados experimentais atualmente disponíveis acerca da conformação da heparina e da contribuição energética de cada resíduo de aminoácido da AT para a formação do complexo com a heparina. A partir dos cálculos ab initio realizados, foi proposto um refinamento na estrutura da heparina determinada por RMN, enquanto que as simulações de DM permitiram reinterpretar aspectos da estrutura tridimensional da AT determinada por cristalografia de raios-X. Adicionalmente, os dados obtidos sugerem que não há requerimento conformacional para a interação do IdoA com a AT Globalmente, os dados indicam que simulações de DM podem ser utilizadas para representar adequadamente a conformação da heparina, assim como para caracterizar e quantificar suas interações com a AT. Assim sendo, propomos o uso de simulações de DM do complexo entre a AT e a heparina, ou entre a AT e compostos derivados da heparina, como uma ferramenta útil no processo de desenvolvimento de novos agentes antitrombóticos e anticoagulantes.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Hierarquia, igualdade e diferença : lutas por reconhecimento no sul do Brasil

Este estudo busca investigar as lógicas da ação em cooperativas de produção e associações de catadores de lixo no bojo de processos de reestruturação econômica que não somente precarizam as condições de emprego, mas também implicam em processos de desassalariamento da força de trabalho. Tomando como perspectiva analítica a sociologia da experiência de François Dubet, decompomos as lógicas da ação de trabalhadores com inserção social distinta, ou seja, um primeiro grupo caracterizado por uma cultura operária e sindical e um segundo grupo caracterizado por um processo de dissociação em relação ao mundo do trabalho formal. Neste sentido, procurou-se investigar: a) as formas de inserção e integração sociais configuradas pelas relações de solidariedade, b) a dimensão da racionalidade estratégica de cada grupo traduzida nas lutas por reconhecimento, e, c) os processos de subjetivação expressos na afirmação identitária de cada coletivo de trabalhadores. Ou seja, quais as condições de possibilidade da ruptura com as hierarquias que organizam e estruturam o universo de coletivos de trabalhadores com origens sociais tão diversas quando confrontados com o princípio meta-social da igualdade? Noutras palavras, quando compelidos com a necessidade de organizar uma cooperativa ou associação, enquanto alternativa palpável de subsistência, os trabalhadores se deparam com um contexto bem diverso da situação de assalariamento. Com efeito, a experiência associativa irá implicar que a adesão à cooperativa ou associação deve ser livre e voluntária e que a gestão e os processos de deliberação devem ser democráticos. A partir da pesquisa de campo verificou-se um processo de subjetivação marcado por estratégias distintas nas cooperativas e associações: enquanto nas cooperativas a adesão dos trabalhadores era caracterizada por uma certa ambivalência entre o compromisso com o projeto de construção da cooperativa e uma postura pautada por um certo pragmatismo tipificado por um campo de possíveis restrito no tocante as alternativas de inserção social, nas associações de catadores de lixo verificou-se um processo de ruptura com os padrões de sociabilidade primária acentuadamente hierarquizados a partir da participação das mulheres nas associações, bem como um efetivo compromisso com o projeto associativo. Na esfera da ação coletiva, a constituição de cooperativas a partir de empresas em situação falimentar revelou uma nova estratégia sindical marcada por uma ação defensiva ante os processos de reestruturação econômica que eliminam postos de trabalho. Já, na ação coletiva das associações constatou-se um movimento de luta pelo reconhecimento de direitos e recuperação da cidadania. Tal movimento é caracterizado por uma lógica do respeito possuindo uma dupla inflexão, ou seja, por um lado busca romper no âmbito da esfera privada com a dominação masculina expressa num código de honra, cuja conseqüência mais dramática se traduz na violência doméstica, e por outro lado se constata um movimento em direção à esfera pública a partir da articulação de uma associação com um movimento social traduzindo desta maneira a reivindicação pelo reconhecimento da dignidade de indivíduos sujeitos a todo tipo de reconhecimento recusado.

Utilização de semivariogramas como redutor de dimensionalidade no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectrais

Com o advento dos sensores hiperespectrais se tornou possível em sensoriamento remoto, uma serie de diferentes aplicações. Uma delas, é a possibilidade de se discriminar classes com comportamentos espectrais quase idênticas. Porém um dos principais problemas encontrados quando se trabalha com dados de alta dimensionalidade, é a dificuldade em estimar os inúmeros parâmetros que se fazem necessários. Em situações reais é comum não se ter disponibilidade de tamanho de amostra suficiente, por exemplo, para se estimar a matriz de covariâncias de forma confiável. O sensor AVIRIS fornece uma riqueza de informações sobre os alvos, são 224 bandas cobrindo o espectro eletromagnético, o que permite a observação do comportamento espectral dos alvos de forma muito detalhada. No entanto surge a dificuldade de se contar com uma amostra suficiente para se estimar a matriz de covariâncias de uma determinada classe quando trabalhamos com dados do sensor AVIRIS, para se ter uma idéia é preciso estimar 25.200 parâmetros somente na matriz de covariâncias, o que necessitaria de uma amostra praticamente impraticável na realidade. Surge então a necessidade de se buscar formas de redução da dimensionalidade, sem que haja perda significativa de informação. Esse tipo de problema vem sendo alvo de inúmeros estudos na comunidade acadêmica internacional. Em nosso trabalho pretendemos sugerir a redução da dimensionalidade através do uso de uma ferramenta da geoestatística denominada semivariograma. Investigaremos se os parâmetros calculados para determinadas partições do transecto de bandas do sensor AVIRIS são capazes de gerar valores médios distintos para classes com comportamentos espectrais muito semelhantes, o que por sua vez, facilitaria a classificação/discriminação destas classes.