973 resultados para Extração de características
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abstract
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This paper proposes a method based on the theory of electromagnetic waves reflected to evaluate the behavior of these waves and the level of attenuation caused in bone tissue. For this, it was proposed the construction of two antennas in microstrip structure with resonance frequency at 2.44 GHz The problem becomes relevant because of the diseases osteometabolic reach a large portion of the population, men and women. With this method, the signal is classified into two groups: tissue mass with bony tissues with normal or low bone mass. For this, techniques of feature extraction (Wavelet Transform) and pattern recognition (KNN and ANN) were used. The tests were performed on bovine bone and tissue with chemicals, the methodology and results are described in the work
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The need to implement a software architecture that promotes the development of a SCADA supervisory system for monitoring industrial processes simulated with the flexibility of adding intelligent modules and devices such as CLP, according to the specifications of the problem, it was the motivation for this work. In the present study, we developed an intelligent supervisory system on a simulation of a distillation column modeled with Unisim. Furthermore, OLE Automation was used as communication between the supervisory and simulation software, which, with the use of the database, promoted an architecture both scalable and easy to maintain. Moreover, intelligent modules have been developed for preprocessing, data characteristics extraction, and variables inference. These modules were fundamentally based on the Encog software
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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A monitorização ambulatorial do eletrocardiograma (ECG) permite seguir as atividades cotidianas do paciente durante períodos de 24 horas (ou ainda maiores) possibilitando o estudo de casos que pudessem ter episódios arrítmicos fatais. Entretanto, o maior desafio tecnológico que este tipo de monitorização enfrenta é a perda de informação pela presença de ruídos e artefatos quando o paciente se move. A análise do intervalo QT de despolarização e repolarização ventricular do eletrocardiograma superficial é uma técnica não invasiva com um grande valor para a diagnose e prognósticos de cardiopatias e neuropatias, assim como para a predição da morte cardíaca súbita. A análise do desvio padrão do intervalo QT proporciona informação sobre a dispersão (temporal ou espacial) da repolarização ventricular, entretanto a influencia do ruído provoca erros na detecção do final da onda T que são apreciáveis devido ao fato dos valores pequenos do desvio padrão do QT tanto para sujeitos patológicos e quanto para os sãos. O objetivo geral desta tese é melhorar os métodos de processamento do sinal de ECG ambulatorial usando inteligência computacional, especificamente os métodos relacionados com a detecção do final da onda T, e os de reconhecimento morfológico de batimentos que invalidam a análise da variabilidade do intervalo QT. É proposto e validado (em termos de exatidão e precisão) um novo método e algoritmo para estimar o final da onda T baseado no calculo de áreas de trapézios, empregando sinais da base de dados QT da Physionet. O desempenho do método proposto foi testado e comparado com um dos métodos mais usados para detectar o final da onda T: o método baseado no limiar na primeira derivada. O método de inteligência computacional sugerido combina a extração de características usando o método de análise de componentes principais não lineares e a rede neural de tipo perceptron multicamada. O método de áreas de trapézios teve um bom desempenho em condições ruidosas e não depende de nenhum limiar empírico, sendo adequado para situações com níveis de elevados de ruído de banda larga. O método de reconhecimento morfológico de batimentos foi avaliado com sinais ambulatoriais com e sem artefatos pertencentes a bases de dados de prestigio internacional, e mostrou um bom desempenho.
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The use of mobile robots in the agriculture turns out to be interesting in tasks of cultivation and application of pesticides in minute quantities to reduce environmental pollution. In this paper we present the development of a system to control an autonomous mobile robot navigation through tracks in plantations. Track images are used to control robot direction by preprocessing them to extract image features, and then submitting such characteristic features to a support vector machine to find out the most appropriate route. As the overall goal of the project to which this work is connected is the robot control in real time, the system will be embedded onto a hardware platform. However, in this paper we report the software implementation of a support vector machine, which so far presented around 93% accuracy in predicting the appropriate route.
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Given the widespread use of computers, the visual pattern recognition task has been automated in order to address the huge amount of available digital images. Many applications use image processing techniques as well as feature extraction and visual pattern recognition algorithms in order to identify people, to make the disease diagnosis process easier, to classify objects, etc. based on digital images. Among the features that can be extracted and analyzed from images is the shape of objects or regions. In some cases, shape is the unique feature that can be extracted with a relatively high accuracy from the image. In this work we present some of most important shape analysis methods and compare their performance when applied on three well-known shape image databases. Finally, we propose the development of a new shape descriptor based on the Hough Transform.
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Diversas atividades nos dias atuais podem ser beneficiadas pela da análise automatizada de imagens como o reconhecimento biométrico de pessoas, a busca de imagens por conteúdo e o diagnóstico médico. Dentre as principais características que podem ser analisadas em uma imagem a fim de obter informações sobre seu conteúdo encontra-se a forma de objetos e regiões da mesma. Neste trabalho propõe-se um novo descritor de formas denominado HTS (Hough Transform Statistics) o qual se baseia no espaço de Hough para representar e reconhecer objetos em imagens por suas formas. Os resultados obtidos sobre algumas bases de imagens públicas mostram que o HTS, além de apresentar altas taxas de acerto, é muito rápido. Discute-se também uma adaptação na etapa de extração de características do descritor a qual fez com que os resultados melhorassem bastante sem deixar o método muito mais lento.