Uma abordagem para otimização do período de sensoriamento em rádio cognitivo com algoritmo genético multiobjetivo

A eficiência espectral em redes baseadas na tecnologia de Rádio Cognitivo (RC) pode ser comprometida caso o rádio seja utilizado por muito tempo para a detecção em vez da transmissão de dados. Por isso, tornam-se necessários esquemas de sensoriamento que tenham o objetivo de obter o máximo possível de utilização do espectro, evitando sensoriamento desnecessário, bem como, obtendo o mínimo de interferência na transmissão do usuário primário decorrente de detecção incorreta de sua transmissão. Neste trabalho, propomos a utilização de Algoritmos Genéticos para realizar a adaptação do período de sensoriamento. O objetivo é obter um período de sensoriamento ótimo para os canais com vistas a maximizar a descoberta de oportunidades no espectro e minimizar o overhead decorrente do sensoriamento. A maioria dos trabalhos relacionados a este assunto considera que o overhead de sensoriamento é fixo, não levando em conta que alguns canais podem ter menor tolerância à interferência que outros. A proposta apresentada neste trabalho pode adaptar-se aos requisitos de tolerância à interferência no canal licenciado por meio da determinação de um período de sensoriamento que otimize as oportunidades para qualquer valor de overhead definido. Nossa proposta consegue obter um ganho de até 90% em relação às técnicas não otimizadas no número de oportunidades encontradas, até 40,9% no ganho de transmissão útil e obteve uma redução no tempo de interferência de 66,83%, bem como resultados similares aos obtidos por uma proposta otimizada presente na literatura, com a vantagem de permitir a adaptação do overhead de sensoriamento.

OntoSPARES: da linguagem natural às ontologias. Contributos para a classificação automática de dados históricos (séc. XVI-XVIII)

O processamento de linguagem natural e as ontologias são ferramentas cuja interação permite uma melhor compreensão dos dados armazenados. Este trabalho, ao associar estas duas áreas aos elementos disponíveis numa base de dados prosopográfica, tornou possível identificar e classificar relacionamentos entre setores de ocupação na forma como eram designados na época, setores de atividade num formato mais próximo do de hoje e o estatuto social que essas incumbências tinham na sociedade coeva. Os dados utilizados são sobretudo de membros do Santo Ofício – do século XVI ao século XVIII. Para atingir este objetivo utilizaram-se algumas descrições textuais de ocorrências da época e outras pouco estruturadas, disponíveis no repositório SPARES. A aplicação de processamento de linguagem natural (remoção de stopwords e aplicação de stemming), conjugada com a construção de duas ontologias, tornou possível classificar esses dados, permitindo consultas mais eficazes. Ao contribuir para a classificação automática de dados históricos, propõem-se metodologias que podem ser aplicadas em dados de qualquer outra área do conhecimento, especialmente as que lidam com as variáveis de tempo e espaço de forma mais intensa; Abstract: OntoSPARES: from natural language to ontologies Contributions to the automatic classification of historical data (16th-18th centuries) The interaction between the natural language processing and ontologies are tools allowing a better understanding of the data stored. This work, by combining these two areas to the elements available in a prosopographic database, has made possible to identify and classify relationships between occupations of many individuals (in general Holy Office members of the 16th-18th centuries). To achieve this goal the data used was gathered in SPARES repository, including some textual descriptions of the time occurrences. They are all few structured. The application of natural language processing (stopwords removal and stemming application), combined with the construction of two ontologies, made possible to classify those data, allowing a more effective search. By contributing to the automatic classification of historical data, this thesis proposes methodologies that can be applied to data from any other field of knowledge, specially data dealing with time and space variables.

Deteção Automática de Conteúdos Explícitos em Sequências de Vídeo

Nos últimos anos, o fácil acesso em termos de custos, ferramentas de produção, edição e distribuição de conteúdos audiovisuais, contribuíram para o aumento exponencial da produção diária deste tipo de conteúdos. Neste paradigma de superabundância de conteúdos multimédia existe uma grande percentagem de sequências de vídeo que contém material explícito, sendo necessário existir um controlo mais rigoroso, de modo a não ser facilmente acessível a menores. O conceito de conteúdo explícito pode ser caraterizado de diferentes formas, tendo o trabalho descrito neste documento incidido sobre a deteção automática de nudez feminina presente em sequências de vídeo. Este processo de deteção e classificação automática de material para adultos pode constituir uma ferramenta importante na gestão de um canal de televisão. Diariamente podem ser recebidas centenas de horas de material sendo impraticável a implementação de um processo manual de controlo de qualidade. A solução criada no contexto desta dissertação foi estudada e desenvolvida em torno de um produto especifico ligado à área do broadcasting. Este produto é o mxfSPEEDRAIL F1000, sendo este uma solução da empresa MOG Technologies. O objetivo principal do projeto é o desenvolvimento de uma biblioteca em C++, acessível durante o processo de ingest, que permita, através de uma análise baseada em funcionalidades de visão computacional, detetar e sinalizar na metadata do sinal, quais as frames que potencialmente apresentam conteúdo explícito. A solução desenvolvida utiliza um conjunto de técnicas do estado da arte adaptadas ao problema a tratar. Nestas incluem-se algoritmos para realizar a segmentação de pele e deteção de objetos em imagens. Por fim é efetuada uma análise critica à solução desenvolvida no âmbito desta dissertação de modo a que em futuros desenvolvimentos esta seja melhorada a nível do consumo de recursos durante a análise e a nível da sua taxa de sucesso.

SleepLab V.2.0: plataforma integrada de teste de algoritmos para classificação não supervisionada do sono

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Classificação de sons urbanos usando motifs e MFCC

A classificação automática de sons urbanos é importante para o monitoramento ambiental. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para classificar sons urbanos, que se baseia na descoberta de padrões frequentes (motifs) nos sinais sonoros e utiliza-los como atributos para a classificação. Para extrair os motifs é utilizado um método de descoberta multi-resolução baseada em SAX. Para a classificação são usadas árvores de decisão e SVMs. Esta nova metodologia é comparada com outra bastante utilizada baseada em MFCC. Para a realização de experiências foi utilizado o dataset UrbanSound disponível publicamente. Realizadas as experiências, foi possível concluir que os atributos motif são melhores que os MFCC a discriminar sons com timbres semelhantes e que os melhores resultados são conseguidos com ambos os tipos de atributos combinados. Neste trabalho foi também desenvolvida uma aplicação móvel para Android que permite utilizar os métodos de classificação desenvolvidos num contexto de vida real e expandir o dataset.

Aplicação da transformada Wavelet Packet na análise e classificação de sinais de vozes patológicas

o exame para o diagnóstico de doenças da laringe é usualmente realizado através da videolaringoscopia e videoestroboscopia. A maioria das doenças na laringe provoca mudanças na voz do paciente. Diversos índices têm sido propostos para avaliar quantitativamente a qualidade da voz. Também foram propostos vários métodos para classificação automática de patologias da laringe utilizando apenas a voz do paciente. Este trabalho apresenta a aplicação da Transformada Wavelet Packet e do algoritmo Best Basis [COI92] para a classificação automática de vozes em patológicas ou normais. Os resultados obtidos mostraram que é possível classificar a voz utilizando esta Transformada. Tem-se como principal conclusão que um classificador linear pode ser obtido ao se empregar a Transformada Wavelet Packet como extrator de características. O classificador é linear baseado na existência ou não de nós na decomposição da Transformada Wavelet Packet. A função Wavelet que apresentou os melhores resultados foi a sym1et5 e a melhor função custo foi a entropia. Este classificador linear separa vozes normais de vozes patológicas com um erro de classificação de 23,07% para falsos positivos e de 14,58%para falsos negativos.

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

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, the characteristics of color of the injury are also computed that are dependants of a visual context, influenced for the existing colors in its surround, and the attributes of form through the Fourier describers. The Support Vector Machine is used for the classification task, which is based on the minimization principles of the structural risk, coming from the statistical learning theory. The SVM has the objective to construct optimum hyperplanes that represent the separation between classes. The generated hyperplane is determined by a subset of the classes, called support vectors. For the used database in this work, the results had revealed a good performance getting a global rightness of 92,73% for melanoma, and 86% for non-melanoma and benign injuries. The extracted describers and the SVM classifier became a method capable to recognize and to classify the analyzed skin injuries

SIRCo: uma arquitetura para Sensoriamento Inteligente de Rádios Cognitivos

The increased demand for using the Industrial, Scientific and Medical (ISM) unlicensed frequency spectrum has caused interference problems and lack of resource availability for wireless networks. Cognitive radio (CR) have emerged as an alternative to reduce interference and intelligently use the spectrum. Several protocols were proposed aiming to mitigate these problems, but most have not been implemented in real devices. This work presents an architecture for Intelligent Sensing for Cognitive Radios (ISCRa), and a spectrum decision model (SDM) based on Artificial Neural Networks (ANN), which uses as input a database with local spectrum behavior and a database with primary users information. For comparison, a spectrum decision model based on AHP, which employs advanced techniques in its spectrum decision method was implemented. Another spectrum decision model that considers only a physical parameter for channel classification was also implemented. Spectrum decision models evaluated, as well as ISCRa's architecture were developed in GNU-Radio framework and implemented on real nodes. Evaluation of SDMs considered metrics of: delivery rate, latency (Round Trip Time - RTT) and handoff. Experiments on real nodes showed that ISCRa architecture with ANN based SDM increased packet delivery rate and presented fewer frequency variation (handoff) while maintaining latency. Considering higher bandwidth as application's Quality of Service requirement, ANN-SDM obtained the best results when compared to other SDM for cognitive radio networks (CRN).

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Classificação de nódulos pulmonares em imagens tomográficas utilizando redes neurais artificiais em cascata

Lung cancer is the most common of malignant tumors, with 1.59 million new cases worldwide in 2012. Early detection is the main factor to determine the survival of patients affected by this disease. Furthermore, the correct classification is important to define the most appropriate therapeutic approach as well as suggest the prognosis and the clinical disease evolution. Among the exams used to detect lung cancer, computed tomography have been the most indicated. However, CT images are naturally complex and even experts medical are subject to fault detection or classification. In order to assist the detection of malignant tumors, computer-aided diagnosis systems have been developed to aid reduce the amount of false positives biopsies. In this work it was developed an automatic classification system of pulmonary nodules on CT images by using Artificial Neural Networks. Morphological, texture and intensity attributes were extracted from lung nodules cut tomographic images using elliptical regions of interest that they were subsequently segmented by Otsu method. These features were selected through statistical tests that compare populations (T test of Student and U test of Mann-Whitney); from which it originated a ranking. The features after selected, were inserted in Artificial Neural Networks (backpropagation) to compose two types of classification; one to classify nodules in malignant and benign (network 1); and another to classify two types of malignancies (network 2); featuring a cascade classifier. The best networks were associated and its performance was measured by the area under the ROC curve, where the network 1 and network 2 achieved performance equal to 0.901 and 0.892 respectively.

Aplicação de técnicas de mineração de textos para classificação de documentos : um estudo da automatização da triagem de denúncias na CGU

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2015.

Análise de aspectos socioeconômicos e tecnológicos da agropecuária na Bacia Hidrográfica do Rio Mogi Guaçu

Currently, owing to the occurrence of environmental problems, along with the need of environmental preservation, both the territory management of Hydrographic Basin and the conservation of natural resources have proven to have remarkable importance. Thus, the mean goal of the research is to raise and scrutinize social-economic and technologic data from the Mogi Guaçu River Hydrographic Basin (São Paulo, Brazil). The aim is to group municipalities with similar characteristics regarding the collected data, which may direct joint actions in the Hydrographic Basin Management. There were used both the methods of factorial analysis and automatic hierarchical classifications. Additionally, there is going to be applied a Geographical Information System to represent the outcomes of the methods aforementioned, through the evolvement of a geo-referenced database, which will allow the obtainment of information categorically distributed including theme maps of interest. The main characteristics adopted to group the municipalities were: agricultural area, sugar cane production, small farms, animal production, number of agriculture machinery and equipments and agricultural income. The methodology adopted in the Mogi Guaçu River Hydrographic Basin will be analyzed vis-à-vis its appropriateness on basin management, as well as the possibility of assisting the studies on behalf of the São Paulo Hydrographic Basin groups, to regional development.

Mortalidade infantil por causas no Estado de São Paulo (Brasil) em 1983: análise sob a perspectiva das causas múltiplas de morte

Objetivou-se apresentar a mortalidade infantil por causas no Estado de São Paulo, Brasil, com base nos dados de 1983 obtidos a partir da classificação por causas múltiplas de morte, disponíveis desde a implantação do Sistema de Classificação Automática de Causas de Morte. Detectaram-se dois tipos de casos bem definidos: os óbitos ocorridos predominantemente no período neonatal, e cujo processo mórbido envolve quase que exclusivamente as afecções pertencentes ao Capítulo das Perinatais da Classificação Internacional de Doenças; e os óbitos ocorridos principalmente no período pós-neonatal, em cujo processo mórbido aparecem mencionadas significativamente as infecções intestinais, a septicemia, a desnutrição, a desidratação e a broncopneumonia. O estudo da associação entre as principais causas de morte mostrou, por um lado, a imaturidade e a prematuridade fortemente relacionadas com as afecções respiratórias do recém-nascido e com as infecções específicas do período perinatal; e por outro lado, um complexo inter-relacionamento entre as outras cinco causas mencionadas.

Automatic email organization

Introdução Actualmente, as mensagens electrónicas são consideradas um importante meio de comunicação. As mensagens electrónicas – vulgarmente conhecidas como emails – são utilizadas fácil e frequentemente para enviar e receber o mais variado tipo de informação. O seu uso tem diversos fins gerando diariamente um grande número de mensagens e, consequentemente um enorme volume de informação. Este grande volume de informação requer uma constante manipulação das mensagens de forma a manter o conjunto organizado. Tipicamente esta manipulação consiste em organizar as mensagens numa taxonomia. A taxonomia adoptada reflecte os interesses e as preferências particulares do utilizador. Motivação A organização manual de emails é uma actividade morosa e que consome tempo. A optimização deste processo através da implementação de um método automático, tende a melhorar a satisfação do utilizador. Cada vez mais existe a necessidade de encontrar novas soluções para a manipulação de conteúdo digital poupando esforços e custos ao utilizador; esta necessidade, concretamente no âmbito da manipulação de emails, motivou a realização deste trabalho. Hipótese O objectivo principal deste projecto consiste em permitir a organização ad-hoc de emails com um esforço reduzido por parte do utilizador. A metodologia proposta visa organizar os emails num conjunto de categorias, disjuntas, que reflectem as preferências do utilizador. A principal finalidade deste processo é produzir uma organização onde as mensagens sejam classificadas em classes apropriadas requerendo o mínimo número esforço possível por parte do utilizador. Para alcançar os objectivos estipulados, este projecto recorre a técnicas de mineração de texto, em especial categorização automática de texto, e aprendizagem activa. Para reduzir a necessidade de inquirir o utilizador – para etiquetar exemplos de acordo com as categorias desejadas – foi utilizado o algoritmo d-confidence. Processo de organização automática de emails O processo de organizar automaticamente emails é desenvolvido em três fases distintas: indexação, classificação e avaliação. Na primeira fase, fase de indexação, os emails passam por um processo transformativo de limpeza que visa essencialmente gerar uma representação dos emails adequada ao processamento automático. A segunda fase é a fase de classificação. Esta fase recorre ao conjunto de dados resultantes da fase anterior para produzir um modelo de classificação, aplicando-o posteriormente a novos emails. Partindo de uma matriz onde são representados emails, termos e os seus respectivos pesos, e um conjunto de exemplos classificados manualmente, um classificador é gerado a partir de um processo de aprendizagem. O classificador obtido é então aplicado ao conjunto de emails e a classificação de todos os emails é alcançada. O processo de classificação é feito com base num classificador de máquinas de vectores de suporte recorrendo ao algoritmo de aprendizagem activa d-confidence. O algoritmo d-confidence tem como objectivo propor ao utilizador os exemplos mais significativos para etiquetagem. Ao identificar os emails com informação mais relevante para o processo de aprendizagem, diminui-se o número de iterações e consequentemente o esforço exigido por parte dos utilizadores. A terceira e última fase é a fase de avaliação. Nesta fase a performance do processo de classificação e a eficiência do algoritmo d-confidence são avaliadas. O método de avaliação adoptado é o método de validação cruzada denominado 10-fold cross validation. Conclusões O processo de organização automática de emails foi desenvolvido com sucesso, a performance do classificador gerado e do algoritmo d-confidence foi relativamente boa. Em média as categorias apresentam taxas de erro relativamente baixas, a não ser as classes mais genéricas. O esforço exigido pelo utilizador foi reduzido, já que com a utilização do algoritmo d-confidence obteve-se uma taxa de erro próxima do valor final, mesmo com um número de casos etiquetados abaixo daquele que é requerido por um método supervisionado. É importante salientar, que além do processo automático de organização de emails, este projecto foi uma excelente oportunidade para adquirir conhecimento consistente sobre mineração de texto e sobre os processos de classificação automática e recuperação de informação. O estudo de áreas tão interessantes despertou novos interesses que consistem em verdadeiros desafios futuros.

Reconfigurable antenna for mobile terminal

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestrado em Engenharia Electrónica e Telecomunicações