896 resultados para Computer aided analysis, Machine vision, Video surveillance
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Geografia - IGCE
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Pós-graduação em Odontologia Restauradora - ICT
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Geografia - IGCE
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Redes em Malha sem Fio ( do inglês Wireless Mesh Networks - WMNs) são previstas serem uma das mais importantes tecnologias sem fio no que se refere ao fornecimento do acesso de última milha em redes multimídia futuras. Elas vão permitir que milhares de usuários fixos e móveis acessem, produzam e compartilhem conteúdo multimídia de forma onipresente. Neste contexto, vídeo 3D está previsto atrair mais e mais o mercado multimídia com a perspectiva de reforçar as aplicações (vídeos de vigilância, controle demissões críticas, entretenimento, etc). No entanto, o desafio de lidar com a largura de banda optante, escassez de recursos e taxas de erros variantes com o tempo destas redes, ilustra a necessidade da transmissão de vídeos 3D mais resistentes a erros. Dessa forma, alternativas como abordagens de Correção Antecipada de Erros (FEC) se tornam necessárias para fornecer a distribuição de aplicações de vídeo para usuários sem fio com garantia de melhor qualidade de serviço (QoS) e Qualidade de Experiência (QoE). Esta dissertação apresenta um mecanismo baseado em FEC com Proteção Desigual de Erros (UEP) para melhorar a transmissão de vídeo 3D em WMNs, aumentando a satisfação do usuário e permitindo uma melhoria do uso dos recursos sem fio. Os benefícios e impactos do mecanismo proposto serão demonstrados usando simulação e a avaliação será realizada através de métricas de QoE objetivas e subjetivas.
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Ensino Programado, Máquinas de Ensinar e o Sistema Personalizado de Instrução (PSI - Personalized System of Instruction) são abordagens comportamentais para o ensino que orientaram a criação de um software instrucional (SII) para o ensino de conceitos de esquemas de reforçamento baseado em tarefas de escolha, com o qual se avaliou duas condições: escolhas entre definições e entre exemplos, com estudantes experientes e ingênuos. A estruturação das tarefas considerou os desempenhos como treino de intraverbais representativos de conceitos. Não ocorreram diferenças marcantes no desempenho entre as condições; estudantes ingênuos e não ingênuos se beneficiaram igualmente nas duas condições (conceitos e exemplos). Ocorreram indícios de transferência de aprendizagem entre a tarefa de escolha e uma tarefa classificatória complementar. A comparabilidade entre as condições complexas usadas, questões de múltipla escolha entre exemplos ou definições de conceitos deve ser abordada cautelosamente. Os erros concentrados no primeiro bloco de questões de cada conceito indicou que as relações modelo-comparação se transferiam para as questões apresentadas nos blocos seguintes. Variações paramétricas em estudos futuros, entretanto, poderão gerar mais evidências de variáveis favorecedoras da aprendizagem de conceitos em tarefas de escolha em computador.
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This paper presents a Computer Aided Diagnosis (CAD) system that automatically classifies microcalcifications detected on digital mammograms into one of the five types proposed by Michele Le Gal, a classification scheme that allows radiologists to determine whether a breast tumor is malignant or not without the need for surgeries. The developed system uses a combination of wavelets and Artificial Neural Networks (ANN) and is executed on an Altera DE2-115 Development Kit, a kit containing a Field-Programmable Gate Array (FPGA) that allows the system to be smaller, cheaper and more energy efficient. Results have shown that the system was able to correctly classify 96.67% of test samples, which can be used as a second opinion by radiologists in breast cancer early diagnosis. (C) 2013 The Authors. Published by Elsevier B.V.
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This work is initially based in give a solution to a problem consisting of lifting a load in a warehouse focusing specifically on the solution´s project and comparison of the results obtained following the sequence of the book and comparing these results with the finite elements simulation based on the 3D components modeling. Starting from that was realized the project of the worm gear reducer to solve the problem and makes the work easier. The project consisted basically of the study, project itself and simulation by software of a worm gear reducer and projects steps, starting with the initial problem conditions (to lifting a load up to an specific height at a given time) following all the reducer project sequence, starting by the preliminary draft and electric motor selection using iterative process, material selection, worm gear dimensioning, axles, keyways, bearings and coupling. After that was performed the three dimensional modeling of the components using SolidWorks software and simulating these components using Ansys software. The results show the importance of the CAD in terms of improving project development speed and reducing costs with prototypes
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The representation of real objects in virtual environments has applications in many areas, such as cartography, mixed reality and reverse engineering. The generation of these objects can be performed through two ways: manually, with CAD (Computer Aided Design) tools, or automatically, by means of surface reconstruction techniques. The simpler the 3D model, the easier it is to process and store it. However, this methods can generate very detailed virtual elements, that can result in some problems when processing the resulting mesh, because it has a lot of edges and polygons that have to be checked at visualization. Considering this context, it can be applied simplification algorithms to eliminate polygons from resulting mesh, without change its topology, generating a lighter mesh with less irrelevant details. The project aimed the study, implementation and comparative tests of simplification algorithms applied to meshes generated through a reconstruction pipeline based on point clouds. This work proposes the realization of the simplification step, like a complement to the pipeline developed by (ONO et al., 2012), that developed reconstruction through cloud points obtained by Microsoft Kinect, and then using Poisson algorithm
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The representation of real objects in virtual environments has applications in many areas, such as cartography, mixed reality and reverse engineering. The generation of these objects can be performed in two ways: manually, with CAD (Computer Aided Design) tools, or automatically, by means of surface reconstruction techniques. The simpler the 3D model, the easier it is to process and store it. Multiresolution reconstruction methods can generate polygonal meshes in different levels of detail and, to improve the response time of a computer program, distant objects can be represented with few details, while more detailed models are used in closer objects. This work presents a new approach to multiresolution surface reconstruction, particularly interesting to noisy and low definition data, for example, point clouds captured with Kinect sensor