Classificação de tábuas de madeira usando processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Classificação das amostras do ensaio de Baumann através do processamento digital de imagens.

O presente trabalho apresenta uma alternativa ao processo de classificação do defeito da segregação central em amostras de aço, utilizando as imagens digitais que são geradas durante o ensaio de Baumann. O algoritmo proposto tem como objetivo agregar as técnicas de processamento digital de imagens e o conhecimento dos especialistas sobre o defeito da segregação central, visando a classificação do defeito de referência. O algoritmo implementado inclui a identificação e a segmentação da linha segregada por meio da aplicação da transformada de Hough e limiar adaptativo. Adicionalmente, o algoritmo apresenta uma proposta para o mapeamento dos atributos da segregação central nos diferentes graus de severidade do defeito, em função dos critérios de continuidade e intensidade. O mapeamento foi realizado por meio da análise das características individuais, como comprimento, largura e área, dos elementos segmentados que compõem a linha segregada. A avaliação do desempenho do algoritmo foi realizada em dois momentos específicos, de acordo com sua fase de implementação. Para a realização da avaliação, foram analisadas 255 imagens de amostras reais, oriundas de duas usinas siderúrgicas, distribuídas nos diferentes graus de severidade. Os resultados da primeira fase de implementação mostram que a identificação da linha segregada apresenta acurácia de 93%. As classificações oriundas do mapeamento realizado para as classes de criticidade do defeito, na segunda fase de implementação, apresentam acurácia de 92% para o critério de continuidade e 68% para o critério de intensidade.

Processamento e classificação de imagens biológicas: aplicação à histologia

A Histologia, o estudo de tecidos, é uma das áreas fundamentais da Biologia que permitiu enormes avanços científicos. Sendo uma tarefa exigente, meticulosa e demorada, será importante aproveitar a existência de ferramentas e algoritmos computacionais no seu auxílio, tornando o processo mais rápido e possibilitando a descoberta de informação que poderá não estar visível à partida. Esta dissertação tem como principal objectivo averiguar se um animal foi ou não sujeito à ingestão de um xenobiótico. Com esse objectivo em vista, utilizaram-se técnicas de processamento e segmentação de imagem aplicadas a imagens de tecido renal de ratos saudáveis e ratos que ingeriram o xenobiótico. Destas imagens extraíram-se inúmeras características do corpúsculo renal que após serem analisadas através de vários algoritmos de classificação mostraram ser possível saber se o animal ingeriu ou não o xenobiótico, com um reduzido grau de incerteza. ABSTRACT: Histology, the study of tissues, is one of the key areas of Biology that has allowed huge advances in Science. Being a demanding, meticulous and time consuming task, it is important to use the existence of computational tools and algorithms in its aid, making the process faster and enabling the discovery of information that may not be initially visible. The main goal of this thesis is to ascertain if an animal was subjected or not to the ingestion of a xenobiotic. With this in mind, were used image processing and segmentation techniques applied on images of kidney tissue from healthy rats and rats that ingested the xenobiotic. From these images were extracted several features of renal glomeruli that after being analyzed by various classification algorithms had shown to be possible to know, with an acceptable degree of certainty, if the animal ingested or not the xenobiotic.

Processamento digital de imagens orbitais para obtenção de classificação do uso da terra da indicação geográfica vitivinícola Campanha, Brasil.

O Projeto Indicação de Procedência Campanha coordenado pela Embrapa Uva e Vinho é um estudo multidisciplinar cujo foco é a caracterização da área da indicação geográfica vitivinícola, limitada a oeste pela Argentina, a sul-sudoeste pelo Uruguai, abrangendo grande parte da ?Metade Sul? do Estado do Rio Grande do Sul. A viticultura ocorre em polos produtores sob condições de uso da terra diversos e distantes entre si dentro da região. Então, foram definidos nove setores de ocorrência de vinhedos, onde foi testado o método de classificação digital de imagem (PDI). A escolha da setorização para emprego de PDI se baseia na premissa de que quanto menor a região melhor seria a identificação das classes de uso por uma imagem de satélite com melhor resolução possível, propiciando qualidade maior de classificação.

Avaliação de técnicas de classificação digital de imagens landsat em diferentes padrões de cobertura da terra em Rondônia

Remotely sensed imagery has been widely used for land use/cover classification thanks to the periodic data acquisition and the widespread use of digital image processing systems offering a wide range of classification algorithms. The aim of this work was to evaluate some of the most commonly used supervised and unsupervised classification algorithms under different landscape patterns found in Rondônia, including (1) areas of mid-size farms, (2) fish-bone settlements and (3) a gradient of forest and Cerrado (Brazilian savannah). Comparison with a reference map based on the kappa statistics resulted in good to superior indicators (best results - K-means: k=0.68; k=0.77; k=0.64 and MaxVer: k=0.71; k=0.89; k=0.70 respectively for three areas mentioned). Results show that choosing a specific algorithm requires to take into account both its capacity to discriminate among various spectral signatures under different landscape patterns as well as a cost/benefit analysis considering the different steps performed by the operator performing a land cover/use map. it is suggested that a more systematic assessment of several options of implementation of a specific project is needed prior to beginning a land use/cover mapping job.

Validação do Questionário de Freqüência Alimentar para Adolescentes (QFAA) por grupos de alimentos em uma população de escolares

OBJETIVO: Verificar a validade do Questionário de Freqüência Alimentar para Adolescentes para avaliar o consumo de grupos de alimentos entre escolares de Piracicaba, São Paulo. MÉTODOS: Participaram do estudo 94 adolescentes, com idade entre 11 e 15 anos, matriculados em uma escola da rede pública. O consumo alimentar foi avaliado pelo Questionário de Freqüência Alimentar para Adolescentes (QFAA) e a média de dois Recordatórios de 24 horas (R24h) foi utilizada como método de referência. Os itens alimentares foram classificados em 18 grupos. Foram realizadas análises descritivas, teste t-Student pareado e de Wilcoxon, coeficientes de correlação de Pearson e de Spearman. Foram também utilizadas análise de quartis e estatística Kappa ponderado. Os coeficientes de correlação foram corrigidos pela variância intrapessoal dos R24h, estimada a partir de ANOVA com um fator de classificação. RESULTADOS: Não foram verificadas diferenças significativas entre os instrumentos para o arroz, massas, carnes, refrigerantes e sucos artificiais. Os coeficientes de correlação corrigidos pela variabilidade intrapessoal variaram de -0,26 a 0,78. A concordância de classificação dos indivíduos no mesmo quartil de consumo para ambos os métodos variou de 22% (massas) a 50% (feijão). Para quartis opostos, os grupos que tiveram mais de 10% dos indivíduos classificados incorretamente foram massas (19%), carnes (13%) e gorduras (11%). Os valores de Kappa ponderado variaram de - 0,15 (massas) a 0,56 (feijão). O QFAA superestimou o consumo de quase a totalidade dos grupos alimentares e subestimou os grupos dos óleos, feijão, carnes e refrigerantes. CONCLUSÃO: O instrumento apresentou boa validade para feijão, verduras e legumes, leite e derivados, biscoitos recheados e para o arroz.

Procura de padrões em documentos para extracção e classificação de informação

A limitada capacidade dos computadores em processar documentos de texto e consequente di culdade de extracção de informação desses documentos deve-se à dificuldade de processamento de informação não-estruturada. De modo a reduzir essa limitação é necessário aumentar a estrutura dos documentos com que os computadores trabalham. Este trabalho propõe um modelo de classificação de documentos através de um processo de refinamento sucessivo da informação. A cada iteração a informação presente no documento é melhor caracterizada através da aplicação de um classi cador apropriado. O processo de classificação recorre a informação estatística, usando o modelo de classificação de Bayes, sobre documentos ou fragmentos de documentos. O processo de classificação também recorre a técnicas para especificação de padrões de texto, usando expressões regulares para extrair informação que exibe um padrão conhecido. A informação obtida é armazenada em XML, que permite a interrogação de colecções de documentos de modo automático (recorrendo a bases de dados de suporte nativo XML). O XML também é usado para transformar a informação original noutros formatos, como por exemplo o HTML. Este formato pode ser usado para sintetizar a informação de modo melhorar a sua apresentação.

Valor nutritivo de refeições coletivas: tabelas de composição de alimentos versus análises em laboratório

Um ciclo de 13 refeições básicas (almoço), planejadas e executadas em uma Unidade de Alimentação Industrial, foi estudado para verificar concordância entre valor nutritivo estimado por análise indireta (tabelas de composição química de alimentos) e análise direta, em laboratório. Foram tomadas duas amostras de cada refeição, uma com alimentos crus não processada, outra com preparações prontas processadas. Foram analisados: peso, matéria seca, umidade, proteínas, lipídios, fibras, cinzas, carboidratos, cálcio, ferro e fósforo. Os resultados indicam que as tabelas de composição apresentaram correlação fraca para cálcio e fósforo. Na comparação não processada vs. processada nota-se variação considerável para proteínas, cinzas, ferro e fósforo, sugerindo interferência do processamento culinário, sugerindo que as tabelas apresentam confiabilidade limitada.

Classificação semântica de imagens com k-NN e RN

Um dos maiores desafios tecnológicos no presente é o de se conseguir gerar e manter, de uma maneira eficiente e consistente, uma base de dados de objectos multimédia, em particular, de imagens. A necessidade de desenvolver métodos de pesquisa automáticos baseados no conteúdo semântico das imagens tornou-se de máxima importância. MPEG-7 é um standard que descreve o contudo dos dados multimédia que suportam estes requisitos operacionais. Adiciona um conjunto de descritores audiovisuais de baixo nível. O histograma é a característica mais utilizada para representar as características globais de uma imagem. Neste trabalho é usado o “Edge Histogram Descriptor” (EHD), que resulta numa representação de baixo nível que permite a computação da similaridade entre imagens. Neste trabalho, é obtida uma caracterização semântica da imagem baseada neste descritor usando dois métodos da classificação: o algoritmo k Nearest Neighbors (k-NN) e uma Rede Neuronal (RN) de retro propagação. No algoritmo k-NN é usada a distância Euclidiana entre os descritores de duas imagens para calcular a similaridade entre imagens diferentes. A RN requer um processo de aprendizagem prévia, que inclui responder correctamente às amostras do treino e às amostras de teste. No fim deste trabalho, será apresentado um estudo sobre os resultados dos dois métodos da classificação.

Sistema de digitalização, detecção e classificação automática de recibos em dispositivos móveis

Ao longo dos últimos anos tem-se assistido a uma rápida evolução dos dispositivos móveis. Essa evolução tem sido mais intensa no poder de processamento, na resolução e qualidade das câmaras e na largura de banda das redes móveis de nova geração. Outro aspecto importante é o preço, pois cada vez mais existem dispositivos móveis avançados a um preço acessível, o que facilita a adopção destes equipamentos por parte dos utilizadores. Estes factores contribuem para que o número de utilizadores com “computadores de bolso” tenda a aumentar, possibilitando cada vez mais a criação de ferramentas com maior complexidade que tirem partido das características desses equipamentos. Existem muitas aplicações que exploram estas características para facilitar o trabalho aos utilizadores. Algumas dessas aplicações conseguem retirar informação do mundo físico e fazer algum tipo de processamento, como por exemplo, um leitor de códigos QR ou um OCR (Optical Character Recognizer). Aproveitando o potencial dos dispositivos móveis actuais, este trabalho descreve o estudo, a implementação e a avaliação de uma aplicação de realidade aumentada para adquirir e gerir recibos em papel de forma automática e inteligente. A aplicação utiliza a câmara do dispositivo para adquirir imagens dos recibos de forma a poder processá-las recorrendo a técnicas de processamento de imagem. Tendo uma imagem processada do recibo é efectuado um reconhecimento óptico de caracteres para extracção de informação e é utilizada uma técnica de classificação para atribuir uma classe ao documento. Para um melhor desempenho do classificador é utilizada uma estratégia de aprendizagem incremental. Após a correcta classificação é possível visualizar o recibo com informação adicional (realidade aumentada). O trabalho proposto inclui também a avaliação da interface e dos algoritmos desenvolvidos.

Classificação multi-etiqueta hierárquica de textos segundo a taxonomia ACM

Mestrado em Engenharia Informática

Modelo de representação de texto mais adequado à classificação

Mestrado em Engenharia Informática

Processamento de imagem para determinação de distribuições granulométricas de gotas numa suspensão

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Classificação de atividades físicas através do uso do acelerómetro do smartphone

Dissertação de natureza científica realizada para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia de redes de comunicação e Multimédia

Aplicação de SIG no processamento do inventário florestal nacional – Cabo Verde

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica