A interdição como instrumento de protecção ao incapaz

O presente tema jurídico trata, em termos de direito substantivo e processual, da mais adequada forma de proteger situações de grande fragilidade na vida social dos cidadãos, em circunstâncias de enorme vulnerabilidade e a precisarem de ajuda devido a estarem afectados nas suas capacidades racionais e, por isso mesmo, a padecerem de anomalias que os torna incapazes de gerirem a sua pessoa e os seus bens.

Redes de innovación latinoamericanas. Entre la república y la mano invisible: un estudio desde la teoría de la delimitación de los sistemas

Esta tesis se inspira en la teoría crítica, bajo el principio orientador de los valores emancipadores del ser humano, de la reciprocidad, de la búsqueda de la felicidad y de la vida en plenitud. En esta corriente se inscribe el pensamiento de Alberto Guerreiro Ramos y se expresa en su teoría de la delimitación de los sistemas sociales y en su modelo para-económico, que aquí se analizan críticamente para proponer elementos teóricos que se ensamblan con el actuar comunicativo, la gestión social, el Sumaq Kawsay, el ethos barroco y la reciprocidad en el intento de superar sus puntos débiles. Se postula la reciprocidad como el nuevo nombre del capital social y como una dimensión fundamental para los estudios organizacionales. Se propone, además, un método de etnografía enfocada para el análisis del carácter substantivo de las organizaciones. A las cinco dimensiones de análisis organizacional propuestas en el modelo para-económico: tecnología, tamaño, sistema cognitivo, espacio y tiempo, se las complementa con las de la autoridad decisoria y reciprocidad. El análisis organizacional de redes de innovación, que se realiza con fines ilustrativos de los constructos teóricos y las categorías de análisis desarrollados, muestra que en estas organizaciones en red su capacidad de desarrollo y sustentabilidad dependen no solamente de su eficacia y eficiencia, sino de su organización en forma de fenonomías o isonomías, del desarrollo individual e intersubjetivo de sus miembros, de una autoridad decisoria compartida y de su actuar animado por la reciprocidad.

Um assistente de feedback para o serviço de filtragem do software direto

Este trabalho descreve a especificação e implementação do protótipo Assistente de Feedback que ajuda os usuários a ajustarem os parâmetros do serviço de filtragem de mensagens vindas do correio eletrônico de sistemas como o Direto. O Assistente de Feedback é instalado no computador do usuário do Direto para monitorar suas preferências representadas pelas ações aplicadas nas mensagens do correio eletrônico. O trabalho apresenta, ainda, uma revisão bibliográfica sobre os conceitos gerais de probabilidades, redes Bayesianas e classificadores. Procura-se descrever as características gerais dos classificadores, em especial o Naive Bayes, sua lógica e seu desempenho comparado a outros classificadores. São abordados, também, conceitos relacionados ao modelo de perfil de usuário e o ambiente Direto. O Naive Bayes torna-se atraente para ser utilizado no Assistente de Feedback por apresentar bom desempenho sobre os demais classificadores e por ser eficiente na predição, quando os atributos são independentes entre si. O Assistente de Feedback utiliza um classificador Naive Bayes para predizer as preferências por intermédio das ações do usuário. Utiliza, também, pesos que representarão a satisfação do usuário para os termos extraídos do corpo da mensagem. Esses pesos são associados às ações do usuário para estimar os termos mais interessantes e menos interessantes, pelo valor de suas médias finais. Quando o usuário desejar alterar os filtros de mensagens do Direto, ele solicita ao Assistente de Feedback sugestões para possíveis exclusões dos termos menos interessantes e as possíveis inclusões dos termos mais interessantes. O protótipo é testado utilizando dois métodos de avaliação para medir o grau de precisão e o desempenho do Assistente de Feedback. Os resultados obtidos na avaliação de precisão apresentam valores satisfatórios, considerando o uso de cinco classes pelo classificador do Assistente de Feedback. Os resultados dos testes de desempenho permitem observar que, se forem utilizadas máquinas com configurações mais atualizadas, os usuários conseguirão receber sugestões com tempo de respostas mais toleráveis.

Aplicação da transformada Wavelet Packet na análise e classificação de sinais de vozes patológicas

o exame para o diagnóstico de doenças da laringe é usualmente realizado através da videolaringoscopia e videoestroboscopia. A maioria das doenças na laringe provoca mudanças na voz do paciente. Diversos índices têm sido propostos para avaliar quantitativamente a qualidade da voz. Também foram propostos vários métodos para classificação automática de patologias da laringe utilizando apenas a voz do paciente. Este trabalho apresenta a aplicação da Transformada Wavelet Packet e do algoritmo Best Basis [COI92] para a classificação automática de vozes em patológicas ou normais. Os resultados obtidos mostraram que é possível classificar a voz utilizando esta Transformada. Tem-se como principal conclusão que um classificador linear pode ser obtido ao se empregar a Transformada Wavelet Packet como extrator de características. O classificador é linear baseado na existência ou não de nós na decomposição da Transformada Wavelet Packet. A função Wavelet que apresentou os melhores resultados foi a sym1et5 e a melhor função custo foi a entropia. Este classificador linear separa vozes normais de vozes patológicas com um erro de classificação de 23,07% para falsos positivos e de 14,58%para falsos negativos.

Estimativa da área impermeável dentro da bacia hidrográfica do Arroio Diluvio (porto Alegre/RS) através de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento

Neste trabalho foram realizadas classificações utilizando-se as bandas 1 a 5 e 7 dos sensores Landsat 5 TM (1987) e Landsat 7 ETM+ (2000). A caracterização espectral dos materiais foi realizada em laboratório utilizando um espectrorradiômetro, e através das bandas 1 a 5 e 7 dos sensores Landsat 5 TM (1987) e Landsat 7 ETM+ (2000). A transformação dos dados multiespectrais de imagens de sensoriamento remoto é uma maneira de reduzir o volume de dados através da identificação de classes de interesse numa imagem digital. No intuito de verificar condições de melhoramento na classificação de alvos urbanos em imagens digitais, identificados por procedimentos já conhecidos, como a classificação pela Máxima Verossimilhança, escolheu-se um classificador baseado na lógica fuzzy. O classificador utilizado foi o Fuzzy Set Membership classification - Fuzclass, que faz parte de um conjunto de classificadores não-rígidos disponíveis no programa Idrisi 32. Uma vez que informações sobre o desempenho de produtos deste classificador em áreas urbanas são escassas, foram conduzidos ensaios de comparação de resultados obtidos por este classificador com a verdade terrestre, representada por uma imagem de alta resolução espacial do satélite QuickBird. As áreas teste selecionadas desta imagem atendem ao critério de inalterância das condições de ocupação para o intervalo temporal considerado A comparação feita, permite concluir que o classificador apresenta limitações na classificação de áreas urbanas devido ao comportamento espectral semelhante dos materiais que fazem parte dessa cobertura. A utilização de uma classe única para identificar áreas impermeáveis foi a solução adotada para contornar este óbice. O emprego de áreas teste possibilitou acertar a escolha do grau de possibilidade de presença da classe no pixel (PPCP). Uma comparação entre os resultados apresentados na classificação de áreas impermeáveis, com base nos classificadores Máxima Verossimilhança e Fuzclass, demonstrou um desempenho melhor do classificador fuzzy, em função do nível de PPCP ajustado durante a análise comparativa Landsat e Quickbird nas áreas teste. Um procedimento alternativo de estimativa de áreas impermeáveis em bacias urbanas é apresentado no final.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Compostos nominais em língua alemã em medicina em tradução para o português

Este trabalho observa e descreve o processo de composição de termos em textos de Medicina em língua alemã e sua tradução para o português. Ao buscar o reconhecimento de padrões de construção da terminologia e da sua tradução, a pesquisa faz uma revisão da literatura que inclui o tratamento gramatical e lexicográfico dos compostos em alemão, de trabalhos que tratam da tradução de Komposita, além de revisar fundamentos teóricos de Terminologia e de Tradução e sua relação com a composição de termos. A perspectiva adotada pela pesquisa vincula Lingüística de Corpus e enfoques de perspectiva textual de Terminologia, além de relacionar padrões de tradução de compostos a uma maior ou menor inserção cultural do texto traduzido. O trabalho apresenta um levantamento quantitativo e qualitativo de ocorrências de compostos e de suas traduções em um corpus formado por textos didáticos de Medicina nas subáreas Fisiologia e Genética. O corpus alinhado alemão-português é composto por 99 parágrafos de texto. A diversidade de escolhas de tradução verificada e a concentração de escolhas no padrão substantivo+preposição+substantivo apontam uma baixa inserção cultural da tradução produzida para o português

A metáfora no texto científico de medicina : um estudo terminológico da linguagem sobre aids

Esta pesquisa, que se insere no âmbito dos estudos de Terminologia, visa contribuir para a descrição da linguagem médica sobre AIDS. Para tanto, examina a incidência de expressões potencialmente metafóricas em textos da Revista da Associação Médica Brasileira que cobrem o período de 1984 a 2002. Esses textos perfazem um corpus de 57.842 palavras. Na revisão da literatura, é feito um panorama da trajetória dos estudos de metáfora, desde a visão mais tradicional até as vertentes mais recentes, como a da cognição. Em seguida, é apresentada a inserção do tema metáfora no âmbito dos estudos de Terminologia e de outros estudos dedicados a textos técnico-científicos. A partir da revisão da literatura, é estabelecido um conceito referencial de expressão potencialmente metafórica (EPM) que é um enunciado com apresentação sintagmática formado por pelo menos um termo mais uma palavra lexical (substantivo, adjetivo, verbo) ou uma locução (verbal, adjetival). É considerado potencialmente metafórico o contexto de ocorrência de um termo combinado com palavra(s) ou locução que estabelecer entre si uma distância semântica. O ponto de partida para a observação é uma lista de termos que sintetiza outras duas listas de palavras-chave relacionadas à AIDS. Uma delas foi composta a partir dos unitermos indicados no próprio corpus; a outra lista corresponde à nominata de um glossário sobre AIDS feito pelo Ministério da Saúde do Brasil. A fusão dessas duas listas fornece um conjunto de 113 termos. Com a ferramenta Wordlist do programa Wordsmith Tools, são arrolados todos os contextos de ocorrência desses termos, sendo que cada contexto está limitado a um período de ocorrência. São examinados, assim, 2.578 períodos. A partir desses períodos, são identificados 87 padrões de EPMs. A pesquisa conclui que o tipo de EPM de maior ocorrência é o de personificação, tendo predominado um efeito de sentido de poder e capacidade associado à terminologia. Ao final do trabalho, são tecidas algumas considerações sobre um efeito estigmatizante atribuído por alguns autores à funcionalidade da metáfora no texto sobre AIDS, efeito que poderia gerar resultados negativos para políticas de saúde pública relacionadas à doença, além de acentuar dificuldades para o próprio paciente de AIDS.

Empresários e educação no Brasil

O texto que se segue foi produzido no contexto da pesquisa Empresários e Educação no Brasil, como parte das atividades do Programa de Promoção da Reforma Educativa na América Latina e Caribe (PREAL), sediado no CPDOC da Fundação Getulio Vargas, Rio de Janeiro. A pesquisa foi possível graças ao apoio substantivo da Fundação Ford e à confiança depositada por Nigel Brooke e Elizabeth Leeds à linha de trabalho desenvolvida pelo PREAL no Brasil. O survey foi aplicado pelo IBOPE e os dados foram processados pela equipe do Doxa, IUPERJ, coordenada por Marcus Figueiredo e por José Augusto Rodrigues e Dario Sousa e Silva Filho, do Quantidados, UERJ. A rotina do PREAL envolve extenso e continuado trabalho de secretaria e gerência fina nceiro-administrativa. O CPDOC tem disponibilizado, de forma competente e tranqüilizadora, funcionários qualificados para o desempenho dessas funções. Fica aqui registrado nosso agradecimento à diretora da instituição, Marieta de Moraes Ferreira, e ao gerente administrativo, Felipe Piqueira Rente que coordenam, cada um em sua esfera de atribuição, toda a equipe responsável pelo bom funcionamento do programa no Brasil. Os resultados preliminares desta pesquisa foram apresentados em um seminário realizado na Fundação Getulio Vargas, Rio de Janeiro, em abril de 2002. Estiveram aqui representadas mais de 40 Fundações empresariais envolvidas com projetos educacionais. A dinâmica das discussões e o interesse despertado no público presente fortaleceram nossa convicção de que este é um tema relevante no Brasil hoje. Queremos acreditar que a pesquisa possa contribuir para consolidar uma área de discussão, favorecer o amadurecimento de um campo de ação e a abertura de um espaço de reflexão ainda incipientes no país. Esta publicação nos pareceu ser um dos caminhos possíveis de fortalecimento dessa pretensão.

Texturas de imagens utilizando conceitos de morfologia matemática

A textura é um atributo ainda pouco utilizado no reconhecimento automático de cenas naturais em sensoriamento remoto, já que ela advém da sensação visual causada pelas variações tonais existentes em uma determinada região da imagem, tornando difícil a sua quantificação. A morfologia matemática, através de operações como erosão, dilatação e abertura, permite decompor uma imagem em elementos fundamentais, as primitivas texturais. As primitivas texturais apresentam diversas dimensões, sendo possível associar um conjunto de primitivas com dimensões semelhantes, em uma determinada classe textural. O processo de classificação textural quantifica as primitivas texturais, extrai as distribuições das dimensões das mesmas e separa as diferentes distribuições por meio de um classificador de máxima-verossimilhança gaussiana. O resultado final é uma imagem temática na qual cada tema representa uma das texturas existentes na imagem original.

Investigação sobre métodos para redução de dimensionalidade dos dados em imagens hiperespectrais

Os recentes avanços na tecnologia de sensores tem disponibilizado imagens em alta dimensionalidade para fins de sensoriamento Remoto. Análise e interpretação dos dados provenientes desta nova geração de sensores apresenta novas possibilidades e também novos desafios. Neste contexto,um dos maiores desafios consiste na estimação dos parâmetros em um classificador estatístico utilizando-se um número limitado de amostras de treinamento.Neste estudo,propõe-se uma nova metodologia de extração de feições para a redução da dimensionalidadedos dados em imagens hiperespectrais. Essa metodologia proposta é de fácil implementação e também eficiente do ponto de vista computacional.A hipótese básica consiste em assumir que a curva de resposta espectral do pixel, definida no espaço espectral, pelos contadores digitais (CD's) das bandas espectrais disponíveis, pode ser substituída por um número menor de estatísticas, descrevendo as principais característicasda resposta espectral dos pixels. Espera-se que este procedimento possa ser realizado sem uma perda significativa de informação. Os CD's em cada banda espectral são utilizados para o cálculo de um número reduzido de estatísticas que os substituirão no classificador. Propõe-se que toda a curva seja particionada em segmentos, cada segmento sendo então representado pela respectiva média e variância dos CD's. Propõem-se três algoritmos para segmentação da curva de resposta espectral dos pixels. O primeiro utiliza um procedimento muito simples. Utilizam-se segmentos de comprimento constante, isto é, não se faz nenhuma tentativa para ajustar o comprimento de cada segmento às características da curva espectral considerada. Os outros dois implementam um método que permite comprimentos variáveis para cada segmento,onde o comprimentodos segmentos ao longo da curva de resposta espectral é ajustado seqüencialmente.Um inconveniente neste procedimento está ligado ao fato de que uma vez selecionadauma partição, esta não pode ser alterada, tornando os algoritmos sub-ótimos. Realizam-se experimentos com um classificador paramétrico utilizando-se uma imagem do sensor AVIRIS. Obtiveram-se resultados animadores em termos de acurácia da classificação,sugerindo a eficácia dos algoritmos propostos.

Casos de fraudes corporativas financeiras: antecedentes, recursos substantivos e simbólicos relacionados

As pesquisas, no campo de estudos organizacionais, têm mostrado limitada capacidade para a compreensão e análise do complexo tema "fraudes corporativas", pois negligenciam o fenômeno como um processo (sequência de atos), tratando-o como um evento (ASHFORTH et al., 2008), menosprezando que cada tipo de fraude requer um conjunto de recursos, esquemas cognitivos e contextos (BAUCUS, 1994; MACLEAN, 2008; MISANGYI; WEAVER; ELMS, 2008). Eles não permitem responder à pergunta “Como a fraude ocorre nas corporações?”. Para tal é necessário identificar e analisar os fatores que permitem a fraude surgir e se sustentar. O presente trabalho, com intuito de identificar os elementos característicos do fenômeno da fraude e como se criou um contexto favorável para ela, estudou dois casos emblemáticos ocorridos no Brasil (Boi Gordo e Banco Santos). A análise, feita com uma abordagem de pesquisa baseada na grounded theory, com análise de documentos e de discursos, consubstanciou-se em um arcabouço teórico substantivo para o contexto de fraudes corporativas financeiras contra terceiros. O trabalho analisou o movimento do fenômeno, suas origens, seu desenvolvimento e consolidação e sua crise, identificando as variáveis antecedentes (de predisposição e oportunidade), bem como os recursos substantivos e simbólicos usados no desenvolvimento da fraude; evidenciando a forma como os recursos se relacionaram para criar a lógica institucional fraudulenta e; integrando os fatores antecedentes à operacionalização da fraude, de forma apreender os elementos constitutivos do processo. O esforço teórico e empírico aqui desenvolvido, resultou numa proposta inicial de modelo interpretativo, com a identificação de novos elementos teóricos. Evidenciou "o negócio baseado na confiança" como categoria central e mostrou de que modo esse elemento interage com outras categorias e propriedades. Entre os novos elementos estão os aspectos da vítima, a dialética centralização do comando e descentralização do negócio em várias empresas (com uso de "laranjas") e o uso de aspectos culturais como oportunidade para a fraude. Evidenciou ainda de que maneira os recursos substantivos usados por empresas idôneas ganharam novos significados, por meio de esquemas cognitivos e, permitiu a identificação de três momentos no processo: "origem", "pseudo sintonia" e "espiral". A dimensão multifacetada da fraude corporativa foi evidenciada, inclusive fazendo a ligação com a dimensão social (DEBORD, 1997; BOORSTIN, 1992; GOFFMAN, 1959; BAUDRILLARD, 1991; BOURDIEU, 2007). A tese constitui uma contribuição para a compreensão ampliada do fenômeno, numa perspectiva integrativa, interacionista e processual, que pode ser replicada em futuras pesquisas para construir um arcabouço robusto e generalizável em outros contextos substantivos ou ainda para a teoria formal de fraudes corporativas.

Relação entre características morfológicas e produção de leite em vacas da raça Gir

O objetivo deste trabalho foi determinar parâmetros genéticos relacionados a características morfológicas e suas correlações genéticas com a produção de leite, em vacas da raça Gir. Utilizaram-se 3.805 registros provenientes de 2.142 vacas. O modelo utilizado na análise de características morfológicas continha os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de classificação, estádio da lactação e idade da vaca à classificação, além da identificação do classificador. Quanto à produção de leite, foram incluídos no modelo os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de parição e idade da vaca ao parto. Os parâmetros genéticos foram obtidos por meio do aplicativo REMLF90. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,09 a 0,54. A variabilidade genética aditiva da maioria das características é suficiente para que ganhos genéticos anuais significativos possam ser alcançados com o processo de seleção. As correlações genéticas entre as características morfológicas variaram de baixas a altas e, entre elas e a produção de leite, de baixas a moderadas. Altas correlações genéticas entre algumas características morfológicas implicam a possibilidade de exclusão de algumas delas do programa de melhoramento genético da raça Gir, no Brasil. As correlações genéticas entre produção de leite e algumas características morfológicas indicam que estas podem ser utilizadas na formação de índices de seleção.

Classificação de imagens de ambientes coralinos: uma abordagem empregando uma combinação de classificadores e máquina de vetor de suporte

The use of the maps obtained from remote sensing orbital images submitted to digital processing became fundamental to optimize conservation and monitoring actions of the coral reefs. However, the accuracy reached in the mapping of submerged areas is limited by variation of the water column that degrades the signal received by the orbital sensor and introduces errors in the final result of the classification. The limited capacity of the traditional methods based on conventional statistical techniques to solve the problems related to the inter-classes took the search of alternative strategies in the area of the Computational Intelligence. In this work an ensemble classifiers was built based on the combination of Support Vector Machines and Minimum Distance Classifier with the objective of classifying remotely sensed images of coral reefs ecosystem. The system is composed by three stages, through which the progressive refinement of the classification process happens. The patterns that received an ambiguous classification in a certain stage of the process were revalued in the subsequent stage. The prediction non ambiguous for all the data happened through the reduction or elimination of the false positive. The images were classified into five bottom-types: deep water; under-water corals; inter-tidal corals; algal and sandy bottom. The highest overall accuracy (89%) was obtained from SVM with polynomial kernel. The accuracy of the classified image was compared through the use of error matrix to the results obtained by the application of other classification methods based on a single classifier (neural network and the k-means algorithm). In the final, the comparison of results achieved demonstrated the potential of the ensemble classifiers as a tool of classification of images from submerged areas subject to the noise caused by atmospheric effects and the water column

Análise e classificação de imagens de lesões da pele por atributos de cor, forma e textura utilizando máquina de vetor de suporte

The skin cancer is the most common of all cancers and the increase of its incidence must, in part, caused by the behavior of the people in relation to the exposition to the sun. In Brazil, the non-melanoma skin cancer is the most incident in the majority of the regions. The dermatoscopy and videodermatoscopy are the main types of examinations for the diagnosis of dermatological illnesses of the skin. The field that involves the use of computational tools to help or follow medical diagnosis in dermatological injuries is seen as very recent. Some methods had been proposed for automatic classification of pathology of the skin using images. The present work has the objective to present a new intelligent methodology for analysis and classification of skin cancer images, based on the techniques of digital processing of images for extraction of color characteristics, forms and texture, using Wavelet Packet Transform (WPT) and learning techniques called Support Vector Machine (SVM). The Wavelet Packet Transform is applied for extraction of texture characteristics in the images. The WPT consists of a set of base functions that represents the image in different bands of frequency, each one with distinct resolutions corresponding to each scale. Moreover, the characteristics of color of the injury are also computed that are dependants of a visual context, influenced for the existing colors in its surround, and the attributes of form through the Fourier describers. The Support Vector Machine is used for the classification task, which is based on the minimization principles of the structural risk, coming from the statistical learning theory. The SVM has the objective to construct optimum hyperplanes that represent the separation between classes. The generated hyperplane is determined by a subset of the classes, called support vectors. For the used database in this work, the results had revealed a good performance getting a global rightness of 92,73% for melanoma, and 86% for non-melanoma and benign injuries. The extracted describers and the SVM classifier became a method capable to recognize and to classify the analyzed skin injuries