A contribution to semantic description of images and videos: an application of soft biometrics

Humans have a high ability to extract visual data information acquired by sight. Trought a learning process, which starts at birth and continues throughout life, image interpretation becomes almost instinctively. At a glance, one can easily describe a scene with reasonable precision, naming its main components. Usually, this is done by extracting low-level features such as edges, shapes and textures, and associanting them to high level meanings. In this way, a semantic description of the scene is done. An example of this, is the human capacity to recognize and describe other people physical and behavioral characteristics, or biometrics. Soft-biometrics also represents inherent characteristics of human body and behaviour, but do not allow unique person identification. Computer vision area aims to develop methods capable of performing visual interpretation with performance similar to humans. This thesis aims to propose computer vison methods which allows high level information extraction from images in the form of soft biometrics. This problem is approached in two ways, unsupervised and supervised learning methods. The first seeks to group images via an automatic feature extraction learning , using both convolution techniques, evolutionary computing and clustering. In this approach employed images contains faces and people. Second approach employs convolutional neural networks, which have the ability to operate on raw images, learning both feature extraction and classification processes. Here, images are classified according to gender and clothes, divided into upper and lower parts of human body. First approach, when tested with different image datasets obtained an accuracy of approximately 80% for faces and non-faces and 70% for people and non-person. The second tested using images and videos, obtained an accuracy of about 70% for gender, 80% to the upper clothes and 90% to lower clothes. The results of these case studies, show that proposed methods are promising, allowing the realization of automatic high level information image annotation. This opens possibilities for development of applications in diverse areas such as content-based image and video search and automatica video survaillance, reducing human effort in the task of manual annotation and monitoring.

Estimativa da área foliar do antúrio com o uso de funções de regressão

O presente trabalho teve como objetivo determinar quais variáveis dimensionais da folha são mais adequadas para utilização na estimativa da área foliar do antúrio (Anthurium andraeanum), cv. Apalai, por meio de equação de regressão linear, e comparar o desempenho de diferentes funções de regressão obtidas com o uso de aprendizado de máquina (AM). A variável que melhor estimou a área foliar foi o produto das dimensões lineares (comprimento e largura), CxL, sendo a equação proposta Af = 0.9672 *C x L, com coeficiente de determinação (R²) de 0,99. Verificou-se, também, com o uso de AM, que as funções lineares são mais adequadas para a estimação da área foliar dessa espécie vegetal.

Caracterização dos fatores contribuintes em acidentes de pequenas aeronaves da aviação geral brasileira utilizando inteligência artificial

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2016.

Padrões temporais e espaciais na detecção de resíduos e contaminantes na produção de aves e suínos no Brasil

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, 2016.

Sistema de interpretação de informações do solo para tomada de decisão estratégica na produção de mandioca no Amazonas.

Foi desenvolvido um aplicativo para smartphone com sistema operacional Google Android para agricultores e técnicos especialistas, com o objetivo de interpretar a análise química do solo, sistematizar o processo e recomendar o balanço nutricional do solo para produção de mandioca por meio de técnicas de aprendizado de máquina.

Classificação de distúrbios em folhas de macieiras utilizando redes neurais convolucionais.

2016

Um estudo de descritores e classificadores para reconhecimento de bagas de café.

RESUMO - Métodos de reconhecimento de frutos baseados na utilização de diferentes descritores e classificadores foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 3.393 imagens de café e não-café anteriormente criada e rotulada manualmente. Testes quantitativos demonstraram a identificação de bagas com 93% de precisão e 77% de cobertura utilizando descritores HoG adicionados a mediana dos componentes de cor do formato La*b*, aliados ao classificador Gradient Boosting. Esses resultados melhoram o método anteriormente proposto por Santos (2015), e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em metodologias de agricultura de precisão, monitoramento e predição de safra.

O lugar do computador na mesa do arquiteto : uma mirada sobre os recursos informáticos no aprendizado do projeto arquitetônico

O trabalho tem como objetivo estudar as repercussões do emprego de recursos informáticos aplicados ao projeto arquitetônico e da sua interação com o usuário. A relação entre computação gráfica e projeto arquitetônico é um assunto já bastante discutido, seja como a aplicação do potencial matemático da ferramenta para a composição das formas, ou ainda, como experimentações no campo da realidade virtual. No entanto, sob o ponto de vista do projeto arquitetônico e da sua apropriação da ferramenta pouco se tem dito, é nesta lacuna que a dissertação pretende se inserir. Desenvolvo a questão em duas partes principais. A primeira tem o objetivo de situar o leitor no assunto proposto, procurando possíveis repostas para relação entre usuário/projeto/máquina. A segunda parte se concentra no projeto arquitetônico como forma de investigação, amparada em um estudo de caso, resultado da observação do atelier. Procuro tecer as relações entre o projeto dos alunos, como resposta às instruções dos professores, e o uso da computação gráfica na composição do projeto.

Estratégias baseadas em aprendizado para coordenação de uma frota de robôs em tarefas cooperativas

In multi-robot systems, both control architecture and work strategy represent a challenge for researchers. It is important to have a robust architecture that can be easily adapted to requirement changes. It is also important that work strategy allows robots to complete tasks efficiently, considering that robots interact directly in environments with humans. In this context, this work explores two approaches for robot soccer team coordination for cooperative tasks development. Both approaches are based on a combination of imitation learning and reinforcement learning. Thus, in the first approach was developed a control architecture, a fuzzy inference engine for recognizing situations in robot soccer games, a software for narration of robot soccer games based on the inference engine and the implementation of learning by imitation from observation and analysis of others robotic teams. Moreover, state abstraction was efficiently implemented in reinforcement learning applied to the robot soccer standard problem. Finally, reinforcement learning was implemented in a form where actions are explored only in some states (for example, states where an specialist robot system used them) differently to the traditional form, where actions have to be tested in all states. In the second approach reinforcement learning was implemented with function approximation, for which an algorithm called RBF-Sarsa($lambda$) was created. In both approaches batch reinforcement learning algorithms were implemented and imitation learning was used as a seed for reinforcement learning. Moreover, learning from robotic teams controlled by humans was explored. The proposal in this work had revealed efficient in the robot soccer standard problem and, when implemented in other robotics systems, they will allow that these robotics systems can efficiently and effectively develop assigned tasks. These approaches will give high adaptation capabilities to requirements and environment changes.

Tradução & aprendizado de língua estrangeira: o ponto de vista do aluno

This paper reports some exemplary data related to a research project on the role of translation in foreign language teaching-learning. The data were collected through a questionnaire administered to 47 Brazilian ESL learners. Specifically, the points of the analysis are: how the translation process is conceived by the students; why and when the translation is used by the learners in classroom situations; mother tongue/foreign language relationships in this specific context, among other aspects. The findings reveal that translation, when used a mediating resource for foreign language teaching-learning, can promote target language management.

Curva de aprendizado e flutuações a curto e longo prazos com perimetria de freqüência dupla (FDT)

OBJECTIVE: To evaluate the learning effect, short-term fluctuation and long-term fluctuation in healthy subjects undergoing frequency doubling perimetry (FDP). METHODS: Twenty healthy young subjects underwent FDT (program N30, full threshold) in one eye (right). Each subject was tested once in the first three sessions and three times in the fourth session. Both short- and long-term fluctuations were studied as the average fluctuation of all the tested points or as a point-to-point fluctuation. To study the learning effect, the MDs values of the first session were compared to the second, third and fourth sessions. RESULTS: In the short-term analysis (3 examination done in the last session), the total mean sensitivity was 31.91 ± 1.20 dB and the mean MD and PSD were 0.84 ± 1.85 and 3.73 ± 1.55 dB, respectively. The average short-term fluctuation was 1.72 ± 0.38 dB. When the four examination, performed at different visits, were compared, the average mean sensitivity of all sessions and the average long-term fluctuation were 31.75 ± 1.11 and 2.16 ± 0.26 dB, respectively. The MD averages of the first, second, third and fourth tests were 0.11 ± 2.14 dB, 0.47 ± 1.64 dB, 1.16 ± 1.62 dB and 0.98 ± 1.92 dB respectively. The MD difference between the first and the third and between the first and the fourth examinations were statistically significant (p<0.05). CONCLUSION: The threshold sensitivity detected by FDP is influenced by both short- and long-term fluctuations. We observed a mild learning effect that shoud be taken into account whenever a patient undergoes this test for the first time.

Imigrantes bolivianos em São Paulo : a Praça Kantuta e o futebol

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

As enchentes em Santa Catarina e o aprendizado em pol??ticas p??blicas

O estudo de caso aborda o gerenciamento das crises decorrentes do fen??meno das inunda????es no Vale do Itaja??, em Santa Catarina. Na narrativa apresentada, h?? informa????es sobre a evolu????o da ocupa????o do territ??rio e os respectivos desdobramentos na din??mica ambiental, com ??nfase nas a????es que o setor p??blico adotou para enfrentar os desastres. Os eventos clim??ticos ocorridos em 2008 e 2011 s??o detalhados, com o objetivo de caracterizar a preven????o e a capacidade de resposta que o governo e a sociedade demonstraram

Incorpora????o do referencial de compet??ncias aos curr??culos e trilhas de aprendizado: a experi??ncia das escolas de governo federais brasileiras

Este artigo tem por objetivo expor o percurso da metodologia de mesa-redonda de pesquisa-a????o para mostrar como o referencial de compet??ncias, um tema tratado em n??vel bastante abstrato, pode ser apoiado pela constru????o de conhecimento coletivo, no sentido de garantir que as decis??es a serem tomadas em cada escola estejam referenciadas no melhor conjunto de informa????es existentes.

O aprendizado organizacional na implementa????o de pol??ticas p??blicas industriais em tr??s estados nordestinos

O objetivo deste artigo ?? ampliar o conhecimento atual sobre os processos de aprendizado na implementa????o de pol??ticas p??blicas, procurando entender, em especial, os aspectos pol??ticos envolvidos nesses processos e como eles influenciam a evolu????o e os resultados dessas pol??ticas. Nesse sentido, com base em estudos de casos realizados sobre as pol??ticas industriais implementadas pelos estados da Bahia, do Cear?? e de Pernambuco nas ??ltimas d??cadas, conclui-se que o aprendizado de indiv??duos e grupos isoladamente dentro dos governos n??o parece garantir um efetivo aprendizado do governo na implementa????o de suas pol??ticas. Nos casos estudados, o aprendizado organizacional mostra-se como um processo no qual aspectos pol??ticos e cognitivos interagem sob as restri????es de arranjos institucionais espec??ficos. Esses aspectos pol??ticos tanto podem filtrar, retardar e at?? mesmo impedir a assimila????o organizacional do aprendizado de indiv??duos ou de grupos, como, outras vezes, podem aceler??-lo.