Epstein-Barr Virus (EBV) detection and typing by PCR: a contribution to diagnostic screening of EBV-positive Burkitt's lymphoma

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Optimum-Path Forest Classifier for Large Scale Biometric Applications

This paper addresses biometric identification using large databases, in particular, iris databases. In such applications, it is critical to have low response time, while maintaining an acceptable recognition rate. Thus, the trade-off between speed and accuracy must be evaluated for processing and recognition parts of an identification system. In this paper, a graph-based framework for pattern recognition, called Optimum-Path Forest (OPF), is utilized as a classifier in a pre-developed iris recognition system. The aim of this paper is to verify the effectiveness of OPF in the field of iris recognition, and its performance for various scale iris databases. The existing Gauss-Laguerre Wavelet based coding scheme is used for iris encoding. The performance of the OPF and two other - Hamming and Bayesian - classifiers, is compared using small, medium, and large-scale databases. Such a comparison shows that the OPF has faster response for large-scale databases, thus performing better than the more accurate, but slower, classifiers.

A Fast Large Scale Iris Database Classification with Optimum-Path Forest Technique: A Case Study

Majority of biometric researchers focus on the accuracy of matching using biometrics databases, including iris databases, while the scalability and speed issues have been neglected. In the applications such as identification in airports and borders, it is critical for the identification system to have low-time response. In this paper, a graph-based framework for pattern recognition, called Optimum-Path Forest (OPF), is utilized as a classifier in a pre-developed iris recognition system. The aim of this paper is to verify the effectiveness of OPF in the field of iris recognition, and its performance for various scale iris databases. This paper investigates several classifiers, which are widely used in iris recognition papers, and the response time along with accuracy. The existing Gauss-Laguerre Wavelet based iris coding scheme, which shows perfect discrimination with rotary Hamming distance classifier, is used for iris coding. The performance of classifiers is compared using small, medium, and large scale databases. Such comparison shows that OPF has faster response for large scale database, thus performing better than more accurate but slower Bayesian classifier.

Application of dissociation curve analysis to radiation hybrid panel marker scoring: generation of a map of river buffalo (B-bubalis) chromosome 20

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Towards an intelligent graphical interface for linear programming modelling

The increase of computing power of the microcomputers has stimulated the building of direct manipulation interfaces that allow graphical representation of Linear Programming (LP) models. This work discusses the components of such a graphical interface as the basis for a system to assist users in the process of formulating LP problems. In essence, this work proposes a methodology which considers the modelling task as divided into three stages which are specification of the Data Model, the Conceptual Model and the LP Model. The necessity for using Artificial Intelligence techniques in the problem conceptualisation and to help the model formulation task is illustrated.

Infrared face recogniton by optimum-path forest

This paper presents a novel, fast and accurate appearance-based method for infrared face recognition. By introducing the Optimum-Path Forest classifier, our objective is to get good recognition rates and effectively reduce the computational effort. The feature extraction procedure is carried out by PCA, and the results are compared to two other well known supervised learning classifiers; Artificial Neural Networks and Support Vector Machines. The achieved performance asserts the promise of the proposed framework. ©2009 IEEE.

Automatic visual dictionary generation through Optimum-Path Forest clustering

Image categorization by means of bag of visual words has received increasing attention by the image processing and vision communities in the last years. In these approaches, each image is represented by invariant points of interest which are mapped to a Hilbert Space representing a visual dictionary which aims at comprising the most discriminative features in a set of images. Notwithstanding, the main problem of such approaches is to find a compact and representative dictionary. Finding such representative dictionary automatically with no user intervention is an even more difficult task. In this paper, we propose a method to automatically find such dictionary by employing a recent developed graph-based clustering algorithm called Optimum-Path Forest, which does not make any assumption about the visual dictionary's size and is more efficient and effective than the state-of-the-art techniques used for dictionary generation. © 2012 IEEE.

Alterações genômicas em tumores de glândulas salivares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A transformada wavelet na fusão de imagens de sensoriamento remoto

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Fusão de métodos baseados em minúcias e em cristas para reconhecimento de impressões digitais

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Composição de dicionários visuais utilizando agrupamento de dados por Florestas de Caminhos Ótimos

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Otimização multiobjetivo na análise da integração de geração distribuída às redes de distribuição

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise de ligação e associação no genoma com gagueira desenvolvimental persistente em famílias do Estado de São Paulo-Brasil

Pós-graduação em Ciências Biológicas (Genética) - IBB

Criopreservação, indução de poliploidia e avaliação da estabilidade genética de orquídeas

Pós-graduação em Agronomia (Genética e Melhoramento de Plantas) - FCAV

Programa computacional com interface gráfica para identificação estocástica de parâmetros modais de estruturas civis: aplicação em pontes e torres de linha de transmissão

O interesse no comportamento dinâmico de estruturas metálicas vem crescendo nas últimas décadas no Brasil, em decorrência de acidentes com colapso total de algumas estruturas devido às vibrações ambientes em diversas regiões do país. Na região amazônica, por exemplo, onde esse tipo de estrutura deve vencer obstáculos como florestas e rios de grande largura, casos de colapso total de estruturas metálicas também são relatados. O foco principal dessa dissertação é o estudo do comportamento modal de estruturas metálicas submetidas às vibrações ambientes cuja magnitude das forças de excitação é desconhecida. Dois estudos de caso são apresentados: no primeiro deles, o comportamento modal de uma torre de linha de transmissão de energia elétrica é investigado; e no segundo caso, tanto o comportamento modal como os níveis de desconforto de uma ponte são estudados. Os estudos realizados neste último caso visam avaliar os níveis de desconforto da ponte quando submetida às excitações ambientes como rajadas de vento e o tráfego de veículo de acordo a norma brasileira NBR 8800 (1986). Em ambos os estudos de caso foram realizadas análises experimentais e computacionais. Na etapa experimental, ambas as estruturas foram monitoradas com emprego de um conjunto de acelerômetros de baixa freqüência e também de um sistema de aquisição apropriados para ensaios de vibração de estruturas civis. Como é muito difícil medir a magnitude das forças de excitação ambientes, foram utilizados os métodos de identificação estocásticos SSI-DATA e SSI-COV para extração de parâmetros modais de estruturas civis a partir somente dos dados de resposta coletados nos ensaios de vibração. Entre as atividades desenvolvidas nessa etapa, destaca-se a criação de um programa computacional com recursos do Graphical User Interface (GUI) da plataforma Matlab®, destinado à identificação modal de estruturas civis com o emprego dos referidos métodos estocásticos. Esse programa é constituído de três módulos: o primeiro é destinado ao processamento e tratamento dos sinais coletados nos ensaios de vibração; o segundo é utilizado para adicionar as informações do posicionamento dos acelerômetros utilizados nos arquivos dos sinais de resposta; e o terceiro e último módulo é destinado à identificação a partir dos arquivos de dados de resposta processados nos dois primeiros módulos. Na etapa das análises teóricas, foram criados modelos numéricos utilizando o método dos elementos finitos para simular o comportamento dinâmico das estruturas analisadas. Comparando os resultados obtidos em ambas as etapas de análise, verifica-se que resultados experimentais e teóricos apresentaram parâmetros bastante próximos entre si nos primeiros modos de vibração. Os resultados experimentais mostraram que ambos os métodos estocásticos foram muito eficientes na identificação das estruturas ensaiadas.