Deep learning review and its applications

Deep neural networks have recently gained popularity for improv- ing state-of-the-art machine learning algorithms in diverse areas such as speech recognition, computer vision and bioinformatics. Convolutional networks especially have shown prowess in visual recognition tasks such as object recognition and detection in which this work is focused on. Mod- ern award-winning architectures have systematically surpassed previous attempts at tackling computer vision problems and keep winning most current competitions. After a brief study of deep learning architectures and readily available frameworks and libraries, the LeNet handwriting digit recognition network study case is developed, and lastly a deep learn- ing network for playing simple videogames is reviewed.

Linear Chromatic Adaptation Transform Based on Delaunay Triangulation

Computer vision algorithms that use color information require color constant images to operate correctly. Color constancy of the images is usually achieved in two steps: first the illuminant is detected and then image is transformed with the chromatic adaptation transform ( CAT). Existing CAT methods use a single transformation matrix for all the colors of the input image. The method proposed in this paper requires multiple corresponding color pairs between source and target illuminants given by patches of the Macbeth color checker. It uses Delaunay triangulation to divide the color gamut of the input image into small triangles. Each color of the input image is associated with the triangle containing the color point and transformed with a full linear model associated with the triangle. Full linear model is used because diagonal models are known to be inaccurate if channel color matching functions do not have narrow peaks. Objective evaluation showed that the proposed method outperforms existing CAT methods by more than 21%; that is, it performs statistically significantly better than other existing methods.

Aplicação da geocomputação a estudos de susceptibilidade de deslizamentos de terra

Esta tese propôs uma metodologia para detecção de áreas susceptíveis a deslizamentos de terra a partir de imagens aéreas, culminando no desenvolvimento de uma ferramenta computacional, denominada SASD/T, para testar a metodologia. Para justificar esta pesquisa, um levantamento sobre os desastres naturais da história brasileira relacionada a deslizamentos de terra e as metodologias utilizadas para a detecção e análise de áreas susceptíveis a deslizamentos de terra foi realizado. Estudos preliminares de visualização 3D e conceitos relacionados ao mapeamento 3D foram realizados. Estereoscopia foi implementada para visualizar tridimensionalmente a região selecionada. As altitudes foram encontradas através de paralaxe, a partir dos pontos homólogos encontrados pelo algoritmo SIFT. Os experimentos foram realizados com imagens da cidade de Nova Friburgo. O experimento inicial mostrou que o resultado obtido utilizando SIFT em conjunto com o filtro proposto, foi bastante significativo ao ser comparado com os resultados de Fernandes (2008) e Carmo (2010), devido ao número de pontos homólogos encontrados e da superfície gerada. Para detectar os locais susceptíveis a deslizamentos, informações como altitude, declividade, orientação e curvatura foram extraídas dos pares estéreos e, em conjunto com as variáveis inseridas pelo usuário, forneceram uma análise de quão uma determinada área é susceptível a deslizamentos. A metodologia proposta pode ser estendida para a avaliação e previsão de riscos de deslizamento de terra de qualquer outra região, uma vez que permite a interação com o usuário, de modo que este especifique as características, os itens e as ponderações necessárias à análise em questão.

Posicionamento dinâmico utilizando controle a estrutura variável e servovisão.

Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um sistema de posicionamento dinâmico para uma pequena embarcação baseado em controle a estrutura variável com realimentação por visão computacional. Foram investigadas, na literatura, diversas técnicas desenvolvidas e escolheu-se o controle a estrutura variável devido, principalmente, ao modo de acionamento dos propulsores presentes no barco utilizado para os experimentos. Somando-se a isto, foi considerada importante a robustez que a técnica de controle escolhida apresenta, pois o modelo utilizado conta com incerteza em sua dinâmica. É apresentado ainda o projeto da superfície de deslizamento para realizar o controle a estrutura variável. Como instrumento de medição optou-se por utilizar técnicas de visão computacional em imagens capturadas a partir de uma webcam. A escolha por este tipo de sistema deve-se a alta precisão das medições aliada ao seu baixo custo. São apresentadas simulações e experimentos com controle a estrutura variável em tempo discreto utilizando a integral do erro da posição visando eliminar o erro em regime. Para realizar o controle que demanda o estado completo, são comparados quatro estimadores de estado realizados em tempo discreto: derivador aproximado; observador assintótico com uma frequência de amostragem igual a da câmera; observador assintótico com uma frequência de amostragem maior que a da câmera; e filtro de Kalman.