Análise discriminante paramétrica para reconhecimento de defeitos em tábuas de eucalipto utilizando imagens digitais

A indústria de madeira tem dispensado especial atenção às etapas de classificação e seleção de madeira serrada. Sistemas de Visão Artificial têm sido propostos para automação dessas etapas na indústria. A identificação de características apropriadas para discriminar os defeitos da madeira em imagens digitais é um dos maiores desafios no desenvolvimento desta tecnologia. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de técnicas de análise multivariada, a capacidade de discriminar defeitos em tábuas de eucalipto, utilizando-se as características de percentis de imagens coloridas. Foram realizadas análises discriminantes linear e quadrática para classificação de defeitos e madeira limpa em imagens digitais de tábuas de eucaliptos. As características de percentis do histograma das bandas do vermelho, verde e azul, retiradas de dois tamanhos de blocos de imagens, foram utilizadas para desenvolvimento e teste das funções discriminantes. Foram usados 492 blocos, contendo os 12 defeitos estudados e madeira limpa, retirados das imagens de 40 tábuas amostradas aleatoriamente. As características foram analisadas com seus valores originais, escores dos componentes principais e escores das variáveis canônicas. Os menores erros globais de classificação foram 19 e 24% para funções discriminantes lineares com os escores das variáveis canônicas para tamanho de bloco de 64 x 64 e 32 x 32 pixels, respectivamente. Tendo em vista a magnitude desses erros, as características de percentis foram consideradas adequadas para discriminar defeitos e madeira limpa em imagens digitais.

Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.

Seleção, caracterização e clonagem dos genes fljB e groEL agonistas dos receptores de reconhecimento de padrão do sistema imune inato das aves

A produção recombinante de agonistas dos receptores do reconhecimento de padrão do sistema imune inato tem fornecido uma nova ferramenta para a produção de imunoestimulantes para animais. O padrão molecular associado ao patógeno (PAMP), flagelina, codificado pelo gene fljB de Salmonella Typhimurium e o padrão molecular associado ao dano (DAMP) HSP60, codificado pelo gene groEL da S. Typhimurium e S. Enteritidis, são reconhecidos por receptores de reconhecimento de padrões (RRPs) do sistema imune inato das aves. No presente estudo, foi feita a clonagem de fragmentos genéticos dos genes fljB de S. Typhimurium e groEL de S. Typhimurium e S. Enteritidis inseridos no vetor de expressão pET100/D-TOPO e transformados em células de E. coli TOP10. Os clones foram avaliados pela PCR de colônia, PCR de DNA plasmidial e sequenciamento genômico para a confirmação da presença desses genes. Na PCR de colônia, foram identificadas em 80%, 60% e 80% das colônias transformadas, a presença dos genes groEL (S. Enteritidis), groEL (S. Typhimurium) e fljB (S. Typhimurium) respectivamente. O sistema de clonagem adotado possibilitou a produção de clones dos fragmentos genéticos da HSP60 e flagelina das cepas de Salmonella, permitindo a utilização posterior desses clones em ensaios de expressão gênica, com potencial futuro de serem utilizados como imunoestimulante inespecífico das aves.

Analisando o desempenho do ClassAge: um sistema multiagentes para classificação de padrões

The use of multi-agent systems for classification tasks has been proposed in order to overcome some drawbacks of multi-classifier systems and, as a consequence, to improve performance of such systems. As a result, the NeurAge system was proposed. This system is composed by several neural agents which communicate and negotiate a common result for the testing patterns. In the NeurAge system, a negotiation method is very important to the overall performance of the system since the agents need to reach and agreement about a problem when there is a conflict among the agents. This thesis presents an extensive analysis of the NeurAge System where it is used all kind of classifiers. This systems is now named ClassAge System. It is aimed to analyze the reaction of this system to some modifications in its topology and configuration

Estudo de métodos para classificação e localização precisa de padrões usando um sistema de luz estruturada

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Autenticação biométrica de usuários em sistemas de E-learning baseada em reconhecimento de faces a partir de vídeo

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Reconhecimento de pessoas por meio da região interna da íris

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Reconhecimento de fragmentos de impressões digitais baseado em cristas e poros

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Uso de Redes Neurais ARTMAP Nebulosas para a classificação de padrões em sinais ECoG relacionados ao movimento dos dedos

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando padrões mapeados localmente em multiescala

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicação de técnicas inteligentes com análise no domínio do tempo para reconhecimento de defeitos em motores de indução trifásicos

Os motores de indução trifásicos são os principais elementos de conversão de energia elétrica em mecânica motriz aplicados em vários setores produtivos. Identificar um defeito no motor em operação pode fornecer, antes que ele falhe, maior segurança no processo de tomada de decisão sobre a manutenção da máquina, redução de custos e aumento de disponibilidade. Nesta tese são apresentas inicialmente uma revisão bibliográfica e a metodologia geral para a reprodução dos defeitos nos motores e a aplicação da técnica de discretização dos sinais de correntes e tensões no domínio do tempo. É também desenvolvido um estudo comparativo entre métodos de classificação de padrões para a identificação de defeitos nestas máquinas, tais como: Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine (Sequential Minimal Optimization), Rede Neural Artificial (Perceptron Multicamadas), Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction e C4.5 Decision Tree. Também aplicou-se o conceito de Sistemas Multiagentes (SMA) para suportar a utilização de múltiplos métodos concorrentes de forma distribuída para reconhecimento de padrões de defeitos em rolamentos defeituosos, quebras nas barras da gaiola de esquilo do rotor e curto-circuito entre as bobinas do enrolamento do estator de motores de indução trifásicos. Complementarmente, algumas estratégias para a definição da severidade dos defeitos supracitados em motores foram exploradas, fazendo inclusive uma averiguação da influência do desequilíbrio de tensão na alimentação da máquina para a determinação destas anomalias. Os dados experimentais foram adquiridos por meio de uma bancada experimental em laboratório com motores de potência de 1 e 2 cv acionados diretamente na rede elétrica, operando em várias condições de desequilíbrio das tensões e variações da carga mecânica aplicada ao eixo do motor.

Metodologia para reconhecimento de perfil cognitivo: uma abordagem computacional pautada pela teoria das inteligências múltiplas.

A área da Tecnologia da Informação no Brasil sofre um problema latente com a falta de planejamento e atrasos constantes em projetos, determinando para os profissionais vinculados a ela um ambiente altamente desmotivador para a condução de seus trabalhos. Supõe-se que o que possa corroborar para tal problema seja a formação educacional deficitária dos indivíduos que atuam neste segmento, principalmente aqueles relacionados a cargos executivos e que estejam exercendo atividades de gestão. De acordo com teóricos como Edgard Morin (2004), em se tratando de educação fundamental, média ou superior os aspectos educacionais podem ser considerados deficitários justamente porque, ao segmentar o conhecimento, eles promovem uma alienação do indivíduo, eliminando sua capacidade criativa e reflexiva. Seria interessante, portanto, que ao avaliar a capacidade cognitiva de uma pessoa, a inteligência a ser mensurada não seja abordada através de um único espectro de conhecimento, mas através de muitos deles. A teoria das Inteligências Múltiplas, desenvolvida por Howard Gardner vem de encontro a essa necessidade, pois de acordo com o autor, a inteligência de um indivíduo deve ser mensurada através de uma gama de nove espectros: Linguística, Musical, Lógico-Matemática, Espacial, Corporal Cinestésica, Interpessoal, Intrapessoal, Naturalista e Existencial. Isto posto, este trabalho aborda uma metodologia computacional para classificação e descoberta de padrões em indivíduos, sejam esses alunos ou profissionais graduados, de uma determinada área. Além da metodologia, foi proposto um estudo de caso, considerando cursos superiores relacionados à área de Computação no Brasil.

Diversidade cromossômica e padrões ecomorfológicos em Gobiidae (Perciformes) no litoral e ilhas oceânicas do Brasil

A família Gobiidae é a mais diversificada no ambiente marinho, onde tamanha diversidade parece ter sido acompanhada por alterações cromossômicas significativas, a tornando um modelo biológico importante. Em geral apresentam ampla distribuição geográfica com características comportamentais e reprodutivas que as tornam propícias aos efeitos de barreiras biogeográficas. Comparados a outros representantes da ordem Perciformes apresenta características morfológicas reduzidas, com simplificações e perdas que dificultam estudos filogenéticos e tornam imprescindível a associação de novas metodologias para melhor entendimento dos processos ecológicos e evolutivos que garantiram tamanha diversificação. Dados citogenéticos para espécies presentes no litoral brasileiro são ínfimos. Os resultados aqui apresentados, abrangendo um maior espectro taxonômico e profundidade de análises, identificaram marcante diversidade cariotípica estrutural interespecífica para Coryphopterus glaucofraenum, Bathygobius mystacium, Bathygobius soporator, Bathygobius sp., Ctenogobius smaragdus, Ctenogobius boleosoma, Gobionellus oceanicus, Gobionellus stomatus, Microgobius meeki e Evorthodus lyricus. As espécies estudadas fazem parte de uma fauna críptica pouco percebida e estudada, frequentemente impactadas, mesmo por eventos locais estocásticos. Análises por morfometria geométrica indicaram variação significante na morfologia corporal de espécies do gênero Bathygobius e o reconhecimento de padrões de variação de forma corporal referentes ao sexo, com populações mais dimórficas em menores latitudes. Técnicas citogenéticas moleculares resolutivas aplicadas em estudos populacionais no litoral e em ilhas oceânicas identificaram diferenciações locais e reconheceram uma nova espécie para o gênero Bathygobius, residente no Atol das Rocas e Arquipélago de Fernando de Noronha. As análises ainda possibilitaram a descrição de cromossomos sexuais XY nas duas espécies do gênero Gobionellus e a participação de elementos repetitivos na diferenciação deste sistema. Os dados aqui apresentados dão suporte ao alto grau de diversificação evolutiva da família, ampliam o conhecimento citogenético para o grupo, permitem identificar estruturações populacionais e respostas evolutivas das espécies às variações geográficas. Como modelo biológico a família Gobiidae representa um útil contraponto evolutivo em relação aos padrões genéticos vigentes às espécies de grande vagilidade.

Reconstrução e reconhecimento de imagens binárias utilizando o algoritmo Máquina de Boltzmann

The objective of this work is to use algorithms known as Boltzmann Machine to rebuild and classify patterns as images. This algorithm has a similar structure to that of an Artificial Neural Network but network nodes have stochastic and probabilistic decisions. This work presents the theoretical framework of the main Artificial Neural Networks, General Boltzmann Machine algorithm and a variation of this algorithm known as Restricted Boltzmann Machine. Computer simulations are performed comparing algorithms Artificial Neural Network Backpropagation with these algorithms Boltzmann General Machine and Machine Restricted Boltzmann. Through computer simulations are analyzed executions times of the different described algorithms and bit hit percentage of trained patterns that are later reconstructed. Finally, they used binary images with and without noise in training Restricted Boltzmann Machine algorithm, these images are reconstructed and classified according to the bit hit percentage in the reconstruction of the images. The Boltzmann machine algorithms were able to classify patterns trained and showed excellent results in the reconstruction of the standards code faster runtime and thus can be used in applications such as image recognition.