CADWeb: categorização automática de documentos digitais

Com a evolução da tecnologia da informação e a disseminação de documentos digitais na Web, faz-se necessário criar meios que forneçam um mecanismo de organização de tais documentos, facilitando sua busca e recuperação. Em bibliotecas digitais ou repositórios de obras eletrônicas, por exemplo, existe a necessidade de uma ferramenta que possa classificar automaticamente os documentos, visto que o processo de classificação (categorização) é feito de forma manual. Esta ferramenta será de grande importância no apoio à catalogação. Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta que tem como objetivo principal classificar automaticamente documentos digitais em categorias preestabelecidas, nas quais cada documento pertencerá a uma ou mais categorias de acordo com seu conteúdo, tornando assim mais eficaz e rápida a classificação. Na elaboração da ferramenta foram utilizadas técnicas e algoritmos de mineração de textos, sendo definidas no estudo de caso algumas categorias e termos relacionados, tais como informática, direito e física, para validar a ferramenta.

Identificação de impurezas e misturas em pó de café por meio de comportamento espectral e análise de imagens digitais

Para eliminar divergências na interpretação dos resultados e agilizar os atuais métodos de detecção de fraudes em café torrado e moído, foi estabelecido um método baseado na análise por imagem e fundamentado no princípio de que diferentes materiais de origem orgânica, como o pó de café, podem apresentar reflectâncias distintas em diferentes comprimentos de onda do espectro eletromagnético. Partiu-se da hipótese de que o pó de café adulterado, quando submetido a uma fonte artificial de iluminação, apresenta uma reflectância, nos canais vermelho (R), verde (G) e azul (B), diferente em relação à do pó de café não-adulterado. Após as etapas de limpeza, secagem e homogeneização, foram geradas imagens multiespectrais das amostras de café, por meio de uma lupa acoplada a uma câmara CCD (Charge Coupled Device). A quantificação das impurezas na amostra foi obtida utilizando-se curvas de calibração entre a área relativa obtida pela classificação supervisionada de imagens e a porcentagem de impurezas presentes nas amostras. Esse novo método permite agilidade da resposta, ausência de subjetividade nos resultados e não-destruição das amostras analisadas, e assegura um patamar mínimo de detecção de 95% das impurezas do produto.

Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.

Validação do método das notas para quantificação da incidência da mancha fisiológica do mamão através do uso de imagens digitais

Neste experimento, utilizou-se o software ImageJ versão 1.32j para quantificar a incidência da Mancha Fisiológica do Mamão (MFM) no intuito de aferir o método das notas, visto que o mesmo é um método subjetivo. O experimento consistiu de um delineamento inteiramente casualizado, em esquema fatorial 3x6, com três cultivares (Golden, Diva e Tainung 01) e seis notas (notas de 0 a 5, sendo 0 para a ausência de incidência da MFM e 5 para a ocorrência máxima de incidência da MFM), sendo os resultados interpretados estatisticamente por meio de análises de variância e de regressão. Foram amostrados 10 frutos para cada cultivar, dentro de cada nota, totalizando assim 180 frutos analisados, sendo os resultados avaliados através do programa Genes. Os resultados mostram que o método das notas pode ser utilizado com segurança, tendo o mesmo se mostrado bastante preciso para quantificar o nível de incidência da MFM.

Os games digitais como um recurso cognitivo para o ensino da historia da Catalunha: um estudo de caso

Os games digitais possuem um valor educativo importante e têm sido reconhecidos pelos educadores como um rico e produtivo espaço que proporciona conteúdos de aprendizagem para os estudantes, melhorando, através dele, o desenvolvimento cognitivo do aluno. Este artigo explora as oportunidades cognitivas dos games digitais como uma ferramenta de aprendizagem e mostra um estudo de caso: o jogo de Joan de Peratallada. O objetivo desse estudo é promover o diálogo e a possível colaboração entre um jogo digital cognitivo aplicado as escolas primárias de forma a colaborar com a ensino de historia de Catalunha, Espanha.

Aprendizagem baseada em Jogos Digitais Entrevistas com professores que utilizam jogos digitais em suas práticas educativas

In contrast to other media like TV or cinema, digital games are unique and different because they offer a persuasive rhetoric. This investigation introduces the cases of two primary school teachers who use digital games as one of their teaching methods. Both cases are multimodal and show the teacher’s position in education. This work also explores the challenges faced by teachers as instructors, and the application of digital games in modern classes.From an ethnographic view, gathering information techniques are used, such as documentary analysis and interviews in order to collect data about each case with two teachers from the province of Barcelona. The obtained results raise important questions: what is the main role of a teacher using digital games in class, how teachers participate in learning based on digital games and how digital games are developed and combined with other teaching methodologies. The conclusions obtained by this research let us understand the reason why using digital games in class allows the students to learn and keep their motivation: digital games stimulate them so they can establish a personal connection.

Classificação BI-RADS™: categorização de 4.968 mamografias

Seguindo o modelo adotado pelo Colégio Americano de Radiologia, utilizamos o método BI-RADS™ (Breast Imaging Reporting and Data System) numa análise regional retrospectiva de 4.968 mamogramas, para categorizar e avaliar a freqüência dos achados mamográficos, distribuindo-os nos diferentes grupos desta classificação. Das 4.968 mamografias foram laudadas 44,4% (n = 2.208) como negativas, 46,3% (n = 2.305) como achados mamográficos benignos, 7,5% (n = 374) como achados mamográficos provavelmente benignos, 0,98% (n = 49) como achados mamográficos suspeitos e 0,72% (n = 36) como achados mamográficos altamente suspeitos. O estudo também demonstra a importância da uniformização do laudo mamográfico, através da aplicação da classificação BI-RADS™, sobretudo como preditor de malignidade, bem como na avaliação da conduta a ser seguida.

Banco de imagens mamográficas para treinamento na interpretação de imagens digitais

OBJETIVO: Disponibilizar aos profissionais da radiologia um "software" para treinamento na interpretação de imagens mamográficas em sistemas digitais. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi desenvolvido um "software" em Delphi associado a uma base de dados em Interbase, com a finalidade de armazenar imagens de exames mamográficos associados aos seus laudos em categorias BI-RADS®. As imagens foram previamente qualificadas e digitalizadas em "scanner" a laser Lumiscan 75. O treinamento se faz com imagens apresentadas em monitores comerciais de 17 polegadas, no tamanho 18 × 24 cm. O "software" permite visualizar cada projeção das mamas individualmente, médio-lateral oblíqua e crânio-caudal, ou as quatro imagens simultaneamente. Permite acessar as imagens e os laudos existentes ou interpretar as imagens utilizando o sistema de categorias BI-RADS®, em que o "software" compara o laudo do usuário com as informações do banco de dados, apontando acertos e erros da interpretação. RESULTADOS: O usuário adquire familiaridade com sistemas digitais, laudos em categorias BI-RADS® e aspectos de qualidade do processo gerador das imagens relativo à detecção de fibras e microcalcificações. CONCLUSÃO: O "software" disponível na intranet da Universidade Federal de São Paulo é ferramenta valiosa para os profissionais interessados em sistemas digitais.

Filtros digitais por transformadas de Fourier aplicados em eletroquímica

The electrochemical properties of micro and nano-electrodes are widely investigated due to their low faradaic and capacitive currents, leading to a new generation of smart and implantable devices. However, the current signals obtained in low-dimensional devices are strongly influenced by noise sources. In this paper, we show the evaluation of filters based on Fast Fourier Transform (FFT) and their implementation in a graphical user interface (GUI) in MATLAB®. As a case study, we evaluated an electrochemical reaction process of charge transfer via outer-sphere. Results showed successful removal of most of the noise in signals, thus proving a promising tool for low-scale measurement.

Avaliação de dispositivos de captura de imagens digitais para detecção colorimétrica em microzonas impressas

This report describes a study about the feasibility of using a conventional digital camera, a cell-phone camera, an optical microscope, and a scanner as digital image capture devices on printed microzones. An array containing nine circular zones was drawn using graphics software and printed onto transparency film by a laser printer. Due to its superior analytical performance, the scanner was chosen for the quantitative determination of Fe2+ in pharmaceutical samples. The data achieved using scanned images did not differ statistically from those attained by the reference spectrophotometric method at the confidence level of 0.05.

Determinação de fatores de empilhamento através de fotografias digitais

O objetivo deste trabalho foi analisar a exatidão de estimativas de fatores de empilhamento obtidas através de fotografias digitais e de software especialmente desenvolvido para esta finalidade, em pilhas sobre caminhões. Para isto, foram utilizados seis caminhões com cinco pilhas cada um, pertencentes à ACESITA ENERGÉTICA Ltda. Após as análises, verificou-se que a diferença média entre os fatores obtidos pelo método fotográfico e os fatores reais foi da ordem de 3,2%, com tendência de superestimação dos fatores obtidos pelo método fotográfico. Pelo teste "t", verificou-se, também, que os fatores obtidos pelo método fotográfico diferiram dos fatores reais, principalmente devido ao mau empilhamento da madeira.

Análise discriminante paramétrica para reconhecimento de defeitos em tábuas de eucalipto utilizando imagens digitais

A indústria de madeira tem dispensado especial atenção às etapas de classificação e seleção de madeira serrada. Sistemas de Visão Artificial têm sido propostos para automação dessas etapas na indústria. A identificação de características apropriadas para discriminar os defeitos da madeira em imagens digitais é um dos maiores desafios no desenvolvimento desta tecnologia. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de técnicas de análise multivariada, a capacidade de discriminar defeitos em tábuas de eucalipto, utilizando-se as características de percentis de imagens coloridas. Foram realizadas análises discriminantes linear e quadrática para classificação de defeitos e madeira limpa em imagens digitais de tábuas de eucaliptos. As características de percentis do histograma das bandas do vermelho, verde e azul, retiradas de dois tamanhos de blocos de imagens, foram utilizadas para desenvolvimento e teste das funções discriminantes. Foram usados 492 blocos, contendo os 12 defeitos estudados e madeira limpa, retirados das imagens de 40 tábuas amostradas aleatoriamente. As características foram analisadas com seus valores originais, escores dos componentes principais e escores das variáveis canônicas. Os menores erros globais de classificação foram 19 e 24% para funções discriminantes lineares com os escores das variáveis canônicas para tamanho de bloco de 64 x 64 e 32 x 32 pixels, respectivamente. Tendo em vista a magnitude desses erros, as características de percentis foram consideradas adequadas para discriminar defeitos e madeira limpa em imagens digitais.

Determinação do "status" nutricional de nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens digitais coloridas

Este trabalho teve como objetivo avaliar o uso de índices espectrais, retirados de imagens digitais, para discriminar diferentes doses de N no feijoeiro. O trabalho, conduzido em vasos de 8 dm³, teve cinco tratamentos (0; 50; 100; 150 e 200 kg de N ha-1), com dez repetições. As imagens foram adquiridas aos 30; 40 e 50 dias após a emergência. Foram desenvolvidas funções discriminantes quadráticas, tendo como vetores de entrada as médias dos "pixels" de diferentes combinações dos quatro índices espectrais testados. Três diferentes tamanhos de blocos de imagem foram testados 9 x 9; 20 x 20 e 40 x 40 "pixels". Os melhores resultados foram alcançados pelos blocos de 9 x 9 e 20 x 20 "pixels", apresentando classificação 94; 96 e 96% superior à classificação ao acaso para os blocos 9 x 9 "pixels" e 92; 94 e 94% para os blocos 20x20 "pixels" aos 30; 40 e 50 dias após a emergência, respectivamente.