The construction of a juridical ontology

The need for the representation of both semantics and common sense and its organization in a lexical database or knowledge base has motivated the development of large projects, such as Wordnets, CYC and Mikrokosmos. Besides the generic bases, another approach is the construction of ontologies for specific domains. Among the advantages of such approach there is the possibility of a greater and more detailed coverage of a specific domain and its terminology. Domain ontologies are important resources in several tasks related to the language processing, especially in those related to information retrieval and extraction in textual bases. Information retrieval or even question and answer systems can benefit from the domain knowledge represented in an ontology. Besides embracing the terminology of the field, the ontology makes the relationships among the terms explicit. Copyright 2007 ACM.

Plant species identification using multi-scale fractal dimension applied to images of adaxial surface epidermis

This paper presents the study of computational methods applied to histological texture analysis in order to identify plant species, a very difficult task due to the great similarity among some species and presence of irregularities in a given species. Experiments were performed considering 300 ×300 texture windows extracted from adaxial surface epidermis from eight species. Different texture methods were evaluated using Linear Discriminant Analysis (LDA). Results showed that methods based on complexity analysis perform a better texture discrimination, so conducting to a more accurate identification of plant species. © 2009 Springer Berlin Heidelberg.

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.

A regularized nonlinear diffusion approach for texture image denoising

In this paper a new partial differential equation based method is presented with a view to denoising images having textures. The proposed model combines a nonlinear anisotropic diffusion filter with recent harmonic analysis techniques. A wave atom shrinkage allied to detection by gradient technique is used to guide the diffusion process so as to smooth and maintain essential image characteristics. Two forcing terms are used to maintain and improve edges, boundaries and oscillatory features of an image having irregular details and texture. Experimental results show the performance of our model for texture preserving denoising when compared to recent methods in literature. © 2009 IEEE.

Fast automatic microstructural segmentation of ferrous alloy samples using optimum-path forest

In this work we propose a novel automatic cast iron segmentation approach based on the Optimum-Path Forest classifier (OPF). Microscopic images from nodular, gray and malleable cast irons are segmented using OPF, and Support Vector Machines (SVM) with Radial Basis Function and SVM without kernel mapping. Results show accurate and fast segmented images, in which OPF outperformed SVMs. Our work is the first into applying OPF for automatic cast iron segmentation. © 2010 Springer-Verlag.

Fuzzy logic to predict thermal damages of ground parts

One of the critical problems in implementing an intelligent grinding process is the automatic detection of workpiece surface burn. This work uses fuzzy logic as a tool to classify and predict burn levels in the grinding process. Based on acoustic emission signals, cutting power, and the mean-value deviance (MVD), linguistic rules were established for the various burn situations (slight, intermediate, severe) by applying fuzzy logic using the Matlab Toolbox. Three practical fuzzy system models were developed. The first model with two inputs resulted only in a simple analysis process. The second and third models have an additional MVD statistic input, associating information and precision. These two models differ from each other in terms of the rule base developed. The three developed models presented valid responses, proving effective, accurate, reliable and easy to use for the determination of ground workpiece burn. In this analysis, fuzzy logic translates the operator's human experience associated with powerful computational methods.

A graph-based framework for thermal faceprint characterization

Thermal faceprint has been paramount in the last years. Since we can handle with face recognition using images acquired in the infrared spectrum, an unique individual's signature can be obtained through the blood vessels network of the face. In this work, we propose a novel framework for thermal faceprint extraction using a collection of graph-based techniques, which were never used to this task up to date. A robust method of thermal face segmentation is also presented. The experiments, which were conducted over the UND Collection C dataset, have showed promising results. © 2011 Springer-Verlag.

LUTS: A lightweight user-level transaction scheduler

Software Transactional Memory (STM) systems have poor performance under high contention scenarios. Since many transactions compete for the same data, most of them are aborted, wasting processor runtime. Contention management policies are typically used to avoid that, but they are passive approaches as they wait for an abort to happen so they can take action. More proactive approaches have emerged, trying to predict when a transaction is likely to abort so its execution can be delayed. Such techniques are limited, as they do not replace the doomed transaction by another or, when they do, they rely on the operating system for that, having little or no control on which transaction should run. In this paper we propose LUTS, a Lightweight User-Level Transaction Scheduler, which is based on an execution context record mechanism. Unlike other techniques, LUTS provides the means for selecting another transaction to run in parallel, thus improving system throughput. Moreover, it avoids most of the issues caused by pseudo parallelism, as it only launches as many system-level threads as the number of available processor cores. We discuss LUTS design and present three conflict-avoidance heuristics built around LUTS scheduling capabilities. Experimental results, conducted with STMBench7 and STAMP benchmark suites, show LUTS efficiency when running high contention applications and how conflict-avoidance heuristics can improve STM performance even more. In fact, our transaction scheduling techniques are capable of improving program performance even in overloaded scenarios. © 2011 Springer-Verlag.

A study on automatic methods based on mathematical morphology for Martian dust devil tracks detection

This paper presents three methods for automatic detection of dust devils tracks in images of Mars. The methods are mainly based on Mathematical Morphology and results of their performance are analyzed and compared. A dataset of 21 images from the surface of Mars representative of the diversity of those track features were considered for developing, testing and evaluating our methods, confronting their outputs with ground truth images made manually. Methods 1 and 3, based on closing top-hat and path closing top-hat, respectively, showed similar mean accuracies around 90% but the time of processing was much greater for method 1 than for method 3. Method 2, based on radial closing, was the fastest but showed worse mean accuracy. Thus, this was the tiebreak factor. © 2011 Springer-Verlag.

Improving image classification through descriptor combination

The efficiency in image classification tasks can be improved using combined information provided by several sources, such as shape, color, and texture visual properties. Although many works proposed to combine different feature vectors, we model the descriptor combination as an optimization problem to be addressed by evolutionary-based techniques, which compute distances between samples that maximize their separability in the feature space. The robustness of the proposed technique is assessed by the Optimum-Path Forest classifier. Experiments showed that the proposed methodology can outperform individual information provided by single descriptors in well-known public datasets. © 2012 IEEE.

Metrics to support the evaluation of association rule clustering

Many topics related to association mining have received attention in the research community, especially the ones focused on the discovery of interesting knowledge. A promising approach, related to this topic, is the application of clustering in the pre-processing step to aid the user to find the relevant associative patterns of the domain. In this paper, we propose nine metrics to support the evaluation of this kind of approach. The metrics are important since they provide criteria to: (a) analyze the methodologies, (b) identify their positive and negative aspects, (c) carry out comparisons among them and, therefore, (d) help the users to select the most suitable solution for their problems. Some experiments were done in order to present how the metrics can be used and their usefulness. © 2013 Springer-Verlag GmbH.

Optimizing feature selection through binary charged system search

Feature selection aims to find the most important information from a given set of features. As this task can be seen as an optimization problem, the combinatorial growth of the possible solutions may be inviable for a exhaustive search. In this paper we propose a new nature-inspired feature selection technique based on the Charged System Search (CSS), which has never been applied to this context so far. The wrapper approach combines the power of exploration of CSS together with the speed of the Optimum-Path Forest classifier to find the set of features that maximizes the accuracy in a validating set. Experiments conducted in four public datasets have demonstrated the validity of the proposed approach can outperform some well-known swarm-based techniques. © 2013 Springer-Verlag.

Análise de multirresolução baseada em polinômio potência de Sigmóide - Wavelet

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Lernen mit einer Hybride aus Lernendem Klassifizierendem System und Selbstorganisierender Karte

Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, hat sich eine ganze Reihe von Verfahren etabliert, die von biologischen Vorbildern inspiriert sind. Die prominentesten Vertreter derartiger Verfahren sind zum einen Evolutionäre Algorithmen, zum anderen Künstliche Neuronale Netze. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Systems zum maschinellen Lernen, das Charakteristika beider Paradigmen in sich vereint: Das Hybride Lernende Klassifizierende System (HCS) wird basierend auf dem reellwertig kodierten eXtended Learning Classifier System (XCS), das als Lernmechanismus einen Genetischen Algorithmus enthält, und dem Wachsenden Neuralen Gas (GNG) entwickelt. Wie das XCS evolviert auch das HCS mit Hilfe eines Genetischen Algorithmus eine Population von Klassifizierern - das sind Regeln der Form [WENN Bedingung DANN Aktion], wobei die Bedingung angibt, in welchem Bereich des Zustandsraumes eines Lernproblems ein Klassifizierer anwendbar ist. Beim XCS spezifiziert die Bedingung in der Regel einen achsenparallelen Hyperquader, was oftmals keine angemessene Unterteilung des Zustandsraumes erlaubt. Beim HCS hingegen werden die Bedingungen der Klassifizierer durch Gewichtsvektoren beschrieben, wie die Neuronen des GNG sie besitzen. Jeder Klassifizierer ist anwendbar in seiner Zelle der durch die Population des HCS induzierten Voronoizerlegung des Zustandsraumes, dieser kann also flexibler unterteilt werden als beim XCS. Die Verwendung von Gewichtsvektoren ermöglicht ferner, einen vom Neuronenadaptationsverfahren des GNG abgeleiteten Mechanismus als zweites Lernverfahren neben dem Genetischen Algorithmus einzusetzen. Während das Lernen beim XCS rein evolutionär erfolgt, also nur durch Erzeugen neuer Klassifizierer, ermöglicht dies dem HCS, bereits vorhandene Klassifizierer anzupassen und zu verbessern. Zur Evaluation des HCS werden mit diesem verschiedene Lern-Experimente durchgeführt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in einer Reihe von Lernproblemen aus den Bereichen der Klassifikation, der Funktionsapproximation und des Lernens von Aktionen in einer interaktiven Lernumgebung unter Beweis gestellt.

Abflusslose Senken – Instrumente in der Landschaftsanalyse und Indikatoren rezenter Krustenbewegungen

Innerhalb des Untersuchungsgebiets Schleswig-Holstein wurden 39.712 topographische Hohlformen detektiert. Genutzt wurden dazu ESRI ArcMap 9.3 und 10.0. Der Datenaufbereitung folgten weitere Kalkulationen in MATLAB R2010b. Jedes Objekt wurde räumlich mit seinen individuellen Eigenschaften verschnitten. Dazu gehörten Fläche, Umfang, Koordinaten (Zentroide), Tiefe und maximale Tiefe der Hohlform und Formfaktoren wie Rundheit, Konvexität und Elongation. Ziel der vorgestellten Methoden war die Beantwortung von drei Fragestellungen: Sind negative Landformen dazu geeignet Landschaftseinheiten und Eisvorstöße zu unterscheiden und zu bestimmen? Existiert eine Kopplung von Depressionen an der rezenten Topographie zu geologischen Tiefenstrukturen? Können Senken unterschiedlicher Entstehung anhand ihrer Formcharakteristik unterteilt werden? Die vorgenommene Klassifikation der großen Landschaftseinheiten basiert auf der Annahme, dass sowohl Jungmoränengebiete, ihre Vorflächen als auch Altmoränengebiete durch charakteristische, abflusslose Hohlformen, wie Toteislöcher, Seen, etc. abgegrenzt werden können. Normalerweise sind solche Depressionen in der Natur eher selten, werden jedoch für ehemalige Glaziallandschaften als typisch erachtet. Ziel war es, die geologischen Haupteinheiten, Eisvorstöße und Moränengebiete der letzten Vereisungen zu differenzieren. Zur Bearbeitung wurde ein Detektionsnetz verwendet, das auf quadratischen Zellen beruht. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die alleinige Nutzung von Depressionen zur Klassifizierung von Landschaftseinheiten Gesamtgenauigkeiten von bis zu 71,4% erreicht werden können. Das bedeutet, dass drei von vier Detektionszellen korrekt zugeordnet werden können. Jungmoränen, Altmoränen, periglazialeVorflächen und holozäne Bereiche können mit Hilfe der Hohlformen mit großer Sicherheit voneinander unterschieden und korrekt zugeordnet werden. Dies zeigt, dass für die jeweiligen Einheiten tatsächlich bestimmte Senkenformen typisch sind. Die im ersten Schritt detektierten Senken wurden räumlich mit weiterreichenden geologischen Informationen verschnitten, um zu untersuchen, inwieweit natürliche Depressionen nur glazial entstanden sind oder ob ihre Ausprägung auch mit tiefengeologischen Strukturen in Zusammenhang steht. 25.349 (63,88%) aller Senken sind kleiner als 10.000 m² und liegen in Jungmoränengebieten und können vermutlich auf glaziale und periglaziale Einflüsse zurückgeführt werden. 2.424 Depressionen liegen innerhalb der Gebiete subglazialer Rinnen. 1.529 detektierte Hohlformen liegen innerhalb von Subsidenzgebieten, von denen 1.033 innerhalb der Marschländer im Westen verortet sind. 919 große Strukturen über 1 km Größe entlang der Nordsee sind unter anderem besonders gut mit Kompaktionsbereichen elsterzeitlicher Rinnen zu homologisieren.344 dieser Hohlformen sind zudem mit Tunneltälern im Untergrund assoziiert. Diese Parallelität von Depressionen und den teils über 100 m tiefen Tunneltälern kann auf Sedimentkompaktion zurückgeführt werden. Ein Zusammenhang mit der Zersetzung postglazialen, organischen Materials ist ebenfalls denkbar. Darüber hinaus wurden in einer Distanz von 10 km um die miozän aktiven Flanken des Glückstadt-Grabens negative Landformen detektiert, die Verbindungen zu oberflächennahen Störungsstrukturen zeigen. Dies ist ein Anzeichen für Grabenaktivität während und gegen Ende der Vereisung und während des Holozäns. Viele dieser störungsbezogenen Senken sind auch mit Tunneltälern assoziiert. Entsprechend werden drei zusammenspielende Prozesse identifiziert, die mit der Entstehung der Hohlformen in Verbindung gebracht werden können. Eine mögliche Interpretation ist, dass die östliche Flanke des Glückstadt-Grabens auf die Auflast des elsterzeitlichen Eisschilds reagierte, während sich subglazial zeitgleich Entwässerungsrinnen entlang der Schwächezonen ausbildeten. Diese wurden in den Warmzeiten größtenteils durch Torf und unverfestigte Sedimente verfüllt. Die Gletschervorstöße der späten Weichselzeit aktivierten erneut die Flanken und zusätzlich wurde das Lockermaterial exariert, wodurch große Seen, wie z. B. der Große Plöner See entstanden sind. Insgesamt konnten 29 große Depressionen größer oder gleich 5 km in Schleswig-Holstein identifiziert werden, die zumindest teilweise mit Beckensubsidenz und Aktivität der Grabenflanken verbunden sind, bzw. sogar auf diese zurückgehen.Die letzte Teilstudie befasste sich mit der Differenzierung von Senken nach deren potentieller Genese sowie der Unterscheidung natürlicher von künstlichen Hohlformen. Dazu wurde ein DEM für einen Bereich im Norden Niedersachsens verwendet, das eine Gesamtgröße von 252 km² abdeckt. Die Ergebnisse zeigen, dass glazial entstandene Depressionen gute Rundheitswerte aufweisen und auch Elongation und Exzentrizität eher kompakte Formen anzeigen. Lineare negative Strukturen sind oft Flüsse oder Altarme. Sie können als holozäne Strukturen identifiziert werden. Im Gegensatz zu den potentiell natürlichen Senkenformen sind künstlich geschaffene Depressionen eher eckig oder ungleichmäßig und tendieren meist nicht zu kompakten Formen. Drei Hauptklassen topographischer Depressionen konnten identifiziert und voneinander abgegrenzt werden: Potentiell glaziale Senken (Toteisformen), Flüsse, Seiten- und Altarme sowie künstliche Senken. Die Methode der Senkenklassifikation nach Formparametern ist ein sinnvolles Instrument, um verschiedene Typen unterscheiden zu können und um bei geologischen Fragestellungen künstliche Senken bereits vor der Verarbeitung auszuschließen. Jedoch zeigte sich, dass die Ergebnisse im Wesentlichen von der Auflösung des entsprechenden Höhenmodells abhängen.