801 resultados para Content-based image retrieval


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It is accepted that ventilator-associated pneumonia is a frequent cause of morbidity and mortality in intensive care patients. This study describes the physicochemical properties of novel surfactant coatings of the endotracheal tube and the resistance to microbial adherence of surfactant coated endotracheal tube polyvinylchloride (PVC). Organic solutions of surfactants containing a range of ratios of cholesterol and lecithin (0:100, 25:75, 50:50, 75:25, dissolved in dichloromethane) were prepared and coated onto endotracheal tube PVC using a multiple dip-coating process. Using modulated temperature differential scanning calorimetry it was confirmed that the binary surfactant systems existed as physical mixtures. The surface properties of both surfactant-coated and uncoated PVC, following treatment with either pooled human saliva or phosphate-buffered saline (PBS), were characterised using dynamic contact angle analysis. Following treatment with saliva, the contact angles of PVC decreased; however, those of the coated biomaterials were unaffected, indicating different rates and extents of macromolecular adsorption from saliva onto the coated and uncoated PVC. The advancing and receding contact angles of the surfactant-coated PVC were unaffected by sonication, thereby providing evidence of the durability of the coatings. The cell surface hydrophobicity and zeta potentials of isolates of Staphylococcus aureus and Pseudomonas aeruginosa, following treatment with either saliva or PBS, and their adherence to uncoated and surfactant-coated PVC (that had been pre-treated with saliva) were examined. Adherence of S. aureus and Ps. aeruginosa to surfactant-coated PVC at each successive time period (0.5, 1, 2, 4, 8 h) was significantly lower than to uncoated PVC, the extent of the reduction frequently exceeding 90%. Interestingly, the microbial anti-adherent properties of the coatings were dependent on the lecithin content. Based on the impressive microbial anti-adherence properties and durability of the surfactant coating on PVC following dip coatings, it is proposed that these systems may usefully reduce the incidence of ventilator-associated pneumonia when employed as luminal coatings of the endotracheal tube.

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A novel, fast automatic motion segmentation approach is presented. It differs from conventional pixel or edge based motion segmentation approaches in that the proposed method uses labelled regions (facets) to segment various video objects from the background. Facets are clustered into objects based on their motion and proximity details using Bayesian logic. Because the number of facets is usually much lower than the number of edges and points, using facets can greatly reduce the computational complexity of motion segmentation. The proposed method can tackle efficiently the complexity of video object motion tracking, and offers potential for real-time content-based video annotation.

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We investigated and characterized the effect of externally applied electric fields (EF) on retinal pigment epithelial (RPE) cells by exposing primary cultures of human RPE cells (hRPE) and those from the ARPE19 immortalized cell line to various strengths of EF (EF-treated cells) or to no EF (control cells) under different conditions including presence or absence of serum and gelatin and following wounding. We evaluated changes in RPE cell behavior in response to EF by using a computer based image capture and analysis system (Metamorph). We found that RPE cells responded to externally applied EFs by preferential orientation perpendicular to the EF vector, directed migration towards the anode, and faster translocation rate than control, untreated cells. These responses were voltage-dependent. Responses were observed even at low voltages, of 50-300 mV. Furthermore, the migration of hRPE cell sheets generated by wounding of confluent monolayers of cells at early and late confluence could be manipulated by the application of EF, with directed migration towards the anode observed at both sides of the wounded hRPE. In conclusion, RPE cell behaviour can be controlled by an externally applied EF. The potential for externally applied EF to be used as a therapeutic strategy in the management of selected retinal diseases warrants further investigation. © 2010 Elsevier Ltd.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

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Grande parte do tráfego online tem origem em páginas de resultados de motores de de pesquisa. Estes constituem hoje uma ferramenta fundamental de que os turistas se socorrem para pesquisar e filtrar a informação necessária ao planeamento das suas viagens, sendo, por isso, bastante tidos em conta pelas entidades ligadas ao turismo no momento da definição das suas estratégias de marketing. No presente documento é descrita a investigação feita em torno do modo de funcionamento do motor de pesquisa Google e das métricas que utiliza para avaliação de websites e páginas web. Desta investigação resultou a implementação de um website de conteúdos afetos ao mercado de turismo e viagens em Portugal, focado no mercado do turismo externo – All About Portugal. A implementação do website pretende provar, sustentando-se em orientações da área do SEO, que a propagação de conteúdos baseada unicamente nos motores de pesquisa é viável, confirmando, deste modo, a sua importância. Os dados de utilização desse mesmo website introduzem novos elementos que poderão servir de base a novos estudos.

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In this paper, theoretical pedagogical approaches and practical pedagogical approaches are investigated by drawing on English as a Second Language (ESL) teachers’ pedagogical principles and practices, and ESL Chinese students’ second language acquisition and learning needs as they related to improving ESL pedagogy in one university ELP in Ontario. Three experienced ESL teachers were inquired by interviews and 30 ESL Chinese students were surveyed by questionnaires. Based on the mix-method exploratory research design, communicative, task-based, and content-based language teaching approaches are identified and discussed in the light of the interview and questionnaire data.

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Depuis quelques années, Internet est devenu un média incontournable pour la diffusion de ressources multilingues. Cependant, les différences linguistiques constituent souvent un obstacle majeur aux échanges de documents scientifiques, culturels, pédagogiques et commerciaux. En plus de cette diversité linguistique, on constate le développement croissant de bases de données et de collections composées de différents types de documents textuels ou multimédias, ce qui complexifie également le processus de repérage documentaire. En général, on considère l’image comme « libre » au point de vue linguistique. Toutefois, l’indexation en vocabulaire contrôlé ou libre (non contrôlé) confère à l’image un statut linguistique au même titre que tout document textuel, ce qui peut avoir une incidence sur le repérage. Le but de notre recherche est de vérifier l’existence de différences entre les caractéristiques de deux approches d’indexation pour les images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne, en vocabulaire contrôlé et en vocabulaire libre, et entre les résultats obtenus au moment de leur repérage. Cette étude suppose que les deux approches d’indexation présentent des caractéristiques communes, mais également des différences pouvant influencer le repérage de l’image. Cette recherche permet de vérifier si l’une ou l’autre de ces approches d’indexation surclasse l’autre, en termes d’efficacité, d’efficience et de satisfaction du chercheur d’images, en contexte de repérage multilingue. Afin d’atteindre le but fixé par cette recherche, deux objectifs spécifiques sont définis : identifier les caractéristiques de chacune des deux approches d’indexation de l’image ordinaire représentant des objets de la vie quotidienne pouvant influencer le repérage, en contexte multilingue et exposer les différences sur le plan de l’efficacité, de l’efficience et de la satisfaction du chercheur d’images à repérer des images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne indexées à l’aide d’approches offrant des caractéristiques variées, en contexte multilingue. Trois modes de collecte des données sont employés : l’analyse des termes utilisés pour l’indexation des images, la simulation du repérage d’un ensemble d’images indexées selon chacune des formes d’indexation à l’étude réalisée auprès de soixante répondants, et le questionnaire administré aux participants pendant et après la simulation du repérage. Quatre mesures sont définies pour cette recherche : l’efficacité du repérage d’images, mesurée par le taux de succès du repérage calculé à l’aide du nombre d’images repérées; l’efficience temporelle, mesurée par le temps, en secondes, utilisé par image repérée; l’efficience humaine, mesurée par l’effort humain, en nombre de requêtes formulées par image repérée et la satisfaction du chercheur d’images, mesurée par son autoévaluation suite à chaque tâche de repérage effectuée. Cette recherche montre que sur le plan de l’indexation de l’image ordinaire représentant des objets de la vie quotidienne, les approches d’indexation étudiées diffèrent fondamentalement l’une de l’autre, sur le plan terminologique, perceptuel et structurel. En outre, l’analyse des caractéristiques des deux approches d’indexation révèle que si la langue d’indexation est modifiée, les caractéristiques varient peu au sein d’une même approche d’indexation. Finalement, cette recherche souligne que les deux approches d’indexation à l’étude offrent une performance de repérage des images ordinaires représentant des objets de la vie quotidienne différente sur le plan de l’efficacité, de l’efficience et de la satisfaction du chercheur d’images, selon l’approche et la langue utilisées pour l’indexation.

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Quand le E-learning a émergé il ya 20 ans, cela consistait simplement en un texte affiché sur un écran d'ordinateur, comme un livre. Avec les changements et les progrès dans la technologie, le E-learning a parcouru un long chemin, maintenant offrant un matériel éducatif personnalisé, interactif et riche en contenu. Aujourd'hui, le E-learning se transforme de nouveau. En effet, avec la prolifération des systèmes d'apprentissage électronique et des outils d'édition de contenu éducatif, ainsi que les normes établies, c’est devenu plus facile de partager et de réutiliser le contenu d'apprentissage. En outre, avec le passage à des méthodes d'enseignement centrées sur l'apprenant, en plus de l'effet des techniques et technologies Web2.0, les apprenants ne sont plus seulement les récipiendaires du contenu d'apprentissage, mais peuvent jouer un rôle plus actif dans l'enrichissement de ce contenu. Par ailleurs, avec la quantité d'informations que les systèmes E-learning peuvent accumuler sur les apprenants, et l'impact que cela peut avoir sur leur vie privée, des préoccupations sont soulevées afin de protéger la vie privée des apprenants. Au meilleur de nos connaissances, il n'existe pas de solutions existantes qui prennent en charge les différents problèmes soulevés par ces changements. Dans ce travail, nous abordons ces questions en présentant Cadmus, SHAREK, et le E-learning préservant la vie privée. Plus précisément, Cadmus est une plateforme web, conforme au standard IMS QTI, offrant un cadre et des outils adéquats pour permettre à des tuteurs de créer et partager des questions de tests et des examens. Plus précisément, Cadmus fournit des modules telles que EQRS (Exam Question Recommender System) pour aider les tuteurs à localiser des questions appropriées pour leur examens, ICE (Identification of Conflits in Exams) pour aider à résoudre les conflits entre les questions contenu dans un même examen, et le Topic Tree, conçu pour aider les tuteurs à mieux organiser leurs questions d'examen et à assurer facilement la couverture des différent sujets contenus dans les examens. D'autre part, SHAREK (Sharing REsources and Knowledge) fournit un cadre pour pouvoir profiter du meilleur des deux mondes : la solidité des systèmes E-learning et la flexibilité de PLE (Personal Learning Environment) tout en permettant aux apprenants d'enrichir le contenu d'apprentissage, et les aider à localiser nouvelles ressources d'apprentissage. Plus précisément, SHAREK combine un système recommandation multicritères, ainsi que des techniques et des technologies Web2.0, tels que le RSS et le web social, pour promouvoir de nouvelles ressources d'apprentissage et aider les apprenants à localiser du contenu adapté. Finalement, afin de répondre aux divers besoins de la vie privée dans le E-learning, nous proposons un cadre avec quatre niveaux de vie privée, ainsi que quatre niveaux de traçabilité. De plus, nous présentons ACES (Anonymous Credentials for E-learning Systems), un ensemble de protocoles, basés sur des techniques cryptographiques bien établies, afin d'aider les apprenants à atteindre leur niveau de vie privée désiré.

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Pendant la dernière décennie nous avons vu une transformation incroyable du monde de la musique qui est passé des cassettes et disques compacts à la musique numérique en ligne. Avec l'explosion de la musique numérique, nous avons besoin de systèmes de recommandation de musique pour choisir les chansons susceptibles d’être appréciés à partir de ces énormes bases de données en ligne ou personnelles. Actuellement, la plupart des systèmes de recommandation de musique utilisent l’algorithme de filtrage collaboratif ou celui du filtrage à base de contenu. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme hybride et original qui combine le filtrage collaboratif avec le filtrage basé sur étiquetage, amélioré par la technique de filtrage basée sur le contexte d’utilisation afin de produire de meilleures recommandations. Notre approche suppose que les préférences de l'utilisateur changent selon le contexte d'utilisation. Par exemple, un utilisateur écoute un genre de musique en conduisant vers son travail, un autre type en voyageant avec la famille en vacances, un autre pendant une soirée romantique ou aux fêtes. De plus, si la sélection a été générée pour plus d'un utilisateur (voyage en famille, fête) le système proposera des chansons en fonction des préférences de tous ces utilisateurs. L'objectif principal de notre système est de recommander à l'utilisateur de la musique à partir de sa collection personnelle ou à partir de la collection du système, les nouveautés et les prochains concerts. Un autre objectif de notre système sera de collecter des données provenant de sources extérieures, en s'appuyant sur des techniques de crawling et sur les flux RSS pour offrir des informations reliées à la musique tels que: les nouveautés, les prochains concerts, les paroles et les artistes similaires. Nous essayerons d’unifier des ensembles de données disponibles gratuitement sur le Web tels que les habitudes d’écoute de Last.fm, la base de données de la musique de MusicBrainz et les étiquettes des MusicStrands afin d'obtenir des identificateurs uniques pour les chansons, les albums et les artistes.

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The application of computer vision based quality control has been slowly but steadily gaining importance mainly due to its speed in achieving results and also greatly due to its non- destnictive nature of testing. Besides, in food applications it also does not contribute to contamination. However, computer vision applications in quality control needs the application of an appropriate software for image analysis. Eventhough computer vision based quality control has several advantages, its application has limitations as to the type of work to be done, particularly so in the food industries. Selective applications, however, can be highly advantageous and very accurate.Computer vision based image analysis could be used in morphometric measurements of fish with the same accuracy as the existing conventional method. The method is non-destructive and non-contaminating thus providing anadvantage in seafood processing.The images could be stored in archives and retrieved at anytime to carry out morphometric studies for biologists.Computer vision and subsequent image analysis could be used in measurements of various food products to assess uniformity of size. One product namely cutlet and product ingredients namely coating materials such as bread crumbs and rava were selected for the study. Computer vision based image analysis was used in the measurements of length, width and area of cutlets. Also the width of coating materials like bread crumbs was measured.Computer imaging and subsequent image analysis can be very effectively used in quality evaluations of product ingredients in food processing. Measurement of width of coating materials could establish uniformity of particles or the lack of it. The application of image analysis in bacteriological work was also done

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We investigate whether dimensionality reduction using a latent generative model is beneficial for the task of weakly supervised scene classification. In detail, we are given a set of labeled images of scenes (for example, coast, forest, city, river, etc.), and our objective is to classify a new image into one of these categories. Our approach consists of first discovering latent ";topics"; using probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature here applied to a bag of visual words representation for each image, and subsequently, training a multiway classifier on the topic distribution vector for each image. We compare this approach to that of representing each image by a bag of visual words vector directly and training a multiway classifier on these vectors. To this end, we introduce a novel vocabulary using dense color SIFT descriptors and then investigate the classification performance under changes in the size of the visual vocabulary, the number of latent topics learned, and the type of discriminative classifier used (k-nearest neighbor or SVM). We achieve superior classification performance to recent publications that have used a bag of visual word representation, in all cases, using the authors' own data sets and testing protocols. We also investigate the gain in adding spatial information. We show applications to image retrieval with relevance feedback and to scene classification in videos

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Recommender systems attempt to predict items in which a user might be interested, given some information about the user's and items' profiles. Most existing recommender systems use content-based or collaborative filtering methods or hybrid methods that combine both techniques (see the sidebar for more details). We created Informed Recommender to address the problem of using consumer opinion about products, expressed online in free-form text, to generate product recommendations. Informed recommender uses prioritized consumer product reviews to make recommendations. Using text-mining techniques, it maps each piece of each review comment automatically into an ontology

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Large scale image mosaicing methods are in great demand among scientists who study different aspects of the seabed, and have been fostered by impressive advances in the capabilities of underwater robots in gathering optical data from the seafloor. Cost and weight constraints mean that lowcost Remotely operated vehicles (ROVs) usually have a very limited number of sensors. When a low-cost robot carries out a seafloor survey using a down-looking camera, it usually follows a predetermined trajectory that provides several non time-consecutive overlapping image pairs. Finding these pairs (a process known as topology estimation) is indispensable to obtaining globally consistent mosaics and accurate trajectory estimates, which are necessary for a global view of the surveyed area, especially when optical sensors are the only data source. This thesis presents a set of consistent methods aimed at creating large area image mosaics from optical data obtained during surveys with low-cost underwater vehicles. First, a global alignment method developed within a Feature-based image mosaicing (FIM) framework, where nonlinear minimisation is substituted by two linear steps, is discussed. Then, a simple four-point mosaic rectifying method is proposed to reduce distortions that might occur due to lens distortions, error accumulation and the difficulties of optical imaging in an underwater medium. The topology estimation problem is addressed by means of an augmented state and extended Kalman filter combined framework, aimed at minimising the total number of matching attempts and simultaneously obtaining the best possible trajectory. Potential image pairs are predicted by taking into account the uncertainty in the trajectory. The contribution of matching an image pair is investigated using information theory principles. Lastly, a different solution to the topology estimation problem is proposed in a bundle adjustment framework. Innovative aspects include the use of fast image similarity criterion combined with a Minimum spanning tree (MST) solution, to obtain a tentative topology. This topology is improved by attempting image matching with the pairs for which there is the most overlap evidence. Unlike previous approaches for large-area mosaicing, our framework is able to deal naturally with cases where time-consecutive images cannot be matched successfully, such as completely unordered sets. Finally, the efficiency of the proposed methods is discussed and a comparison made with other state-of-the-art approaches, using a series of challenging datasets in underwater scenarios