Processamento de Sinais e Imagens
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Dissertação Análise de discriminantes lineares para modelagem e reconstrução de imagens de faces(2007) Kitani, Edson CaoruO reconhecimento de faces é uma nova área de pesquisa que tem recebido grande atenção nos últimos anos, dada a sua abrangência e multiplicinaridade. Entretanto, apesar dos avanços muitos problemas ainda não foram solucionados mantendo vivo o interesse dfa comunidade científica nesta área. Fundamentalmente, este trabalho aborda o estudo das imagens de face como um problema de reconhecimento de padrões e investiga o domínio de faces, baseado nas projeções vetoriais dessas faces no hiper-espaço, como um problema de estatísica multivariada. A partir desta hipótese, estudam-se quais características visuais são capturadas pelos modelos estatísticos lineares, a capacidade de generalização, e a possibilidade de predizer informações que não necessariamente pertencem a um conjunto de treinamento. Ainda no contexto da estatística multivariada, estudou-se a reconstrução visual dessas informações, cujos resultados comprovaram que um classificador linear pode ser utilizado também para extrir informações e predizer novas. Discute-se ainda o modelo de representação das imagens de faces e como uma alteração poderia ser transferida para uma imagem de face qualquer, de modo que esta incorporasse as novas informações do modelo. Complementando a pesquisa, desenvolveu-se uma nova interpretação das informações discriminantes fornecidas pelas abordagnes de análise de discriminantes lineares, e também uma nova forma de interpretação das componentes principais para fins de classificação. Os resultados deste trabalho indicaram o potencial de representação e generalização nas bases vetoriais geradas pelo PCA e pelo classificador baseado no método de Fisher.Dissertação Comparação entre as análises estatísticas univariada e multivariada no diagnóstico da doença cerebral de Alzheimer(2007) Aguiar, N. A. O.A doença de Alzheimer é considerada uma das desordens cerebrais mais comuns e suas conseqüências são devastadoras, pois o cérebro humano tende a degenerar progressivamente e áreas como a memória, o raciocínio, a comunicação e a coordenação motora são particularmente afetadas. Embora a doença de Alzheimer seja a demência mais comum, ainda não existe uma cura para a mesma, e também não se sabe qual é a razão principal para que esta doença se manifeste. Um dos grandes avanços das pesquisas nesta área tem sido observado em trabalhos científicos que utilizam técnicas de neuroimagem de alta resolução, tais como imagens de ressonância magnética, para avaliar a estrutura, a função cerebral e a ativação de certas áreas do cérebro. Essa dissertação apresenta um estudo comparativo de imagens cerebrais de ressonância magnética, entre pessoas diagnosticadas previamente com a doença de Alzheimer e controle. Tomando as imagens cerebrais como ponto de partida investiga-se duas técnicas de análise estatística: a análise univariada denominada Statistical Parametric Mapping (SPM), comumente utilizada em problemas deste tipo; e a análise multivariada, proposta recentemente, formada pela composição das técnicas Principal Component Analysis (PCA) e Maximum Uncertainty Linear Discriminant Analysis (MLDA). Nos resultados obtidos em ambas análises, observou-se diferenças nas imagens extremamente relevantes, isto é, as áreas cerebrais onde foram encontradas as diferenças são onde realmente ocorrem alterações provocadas pela doença de Alzheimer. Essas áreas são o hipocampo, ventrículo, hipotálamo, corpo caloso, córtes cerebral, giro do cingulo e amígdala. Discute-se também a potencialidade dessas análises estatísticas e o grande benefício que um especialista da área médica desfrutaria se tivesse acesso a ambos os resultados auxiliando-o em eventuais pesquisas e diagnósticos da doença em questão.Dissertação Implementação de um sistema de interpretação de seqüências de imagens baseado em uma semântica de caminhos(2008) Brito, R. C.Neste trabalho abordamos o problema de interpretação de seqüências de imagens e sua principal contribuição é apresentar e discutir a implementação de um sistema computacional capaz de interpretar seqüências de imagens baseado em raciocínio espacial qualitativo. Nossa princiapl motivação para este desenvolvimento é interpretar seqüências de imagens, executando inferências lógicas sobre mudanças ocorridas nas cenas. Este sistema tem a habilidade de extrair informações de objetos de uma seqüência de imagens, obtidas por um sensor, associando relações entre objetos na cena e mudanças ao longo da seqüência, fornecendo assim, uma interpretação de alto nível. O sistema é dividido em dois módulos, o Módulo 1: extração de informações e o módulo 2: interpretação de alto nível. No Módulo 1 tem-se a entrada das cenas nno sitema. O módulo 2 é responsável por interpretar os movimentos dos objetos na seqüência de imagens. Para isto, utilizaremos o formalismo chamado T-logic (SANTOS, p. ; SANTOS, M. 2005), que é uma instância da Lógica de transações (BONNER ; KIFFER, 1993). Este formalismo utiliza dois oráculos baseados em raciocínio espacial qualitativo. Os testes efetuados no sistema mostram é possível interpretar seqüências de imagens utilizando raciocínio espacial qualitativo através do formalismo T-Logic.Dissertação Construção de uma rede bayesiana para diagnóstico da doença de Alzheimer a partir de neuroimagem, histórico e sintomas(2009) Colossetti, Adriane PaulieliA perda progressiva da compreensão e da memória, desorientação, ações imprevisíveis, alteração no comportamento e problemas com a linguagem são alguns dos principais sintomas da doença de Alzheimer (DA), considerada a mais comum das demências, cujo diagnóstico só pode ser confirmado após a morte, dificultando de certa forma o diagnóstico mais preciso ao paciente. Visando uma análise probabilística na análise diagnóstica referente a doenças psquiátricas, mais especificamente a DA, este trabalho tem por objetivo lidar com as incertezas através de técnicas probabilísticas no contexto de redes bayesianas (RB), investigando o uso de neuroimagem e também dados clínicos, como: histórico e sintomas apresentados pelo paciente. Esta dissertação apresenta uma comparação entre dois grupos, sendo 14 casos considerados controles (pessoas que não apresentam sinais de DA) e 14 diagnosticada com DA. Devido a flexibilidade da RB pôde-se construir a rede com base em dados captados na literatura e por meio de consulta com especialista, além dos 28 casos concedidos pela Faculdade de Medicina de São Paulo (USP). Foi apresentada uma comparação entre as imagens por meio de análises estatísticas univariada e multivariada sendo encontrado diferenças entre imagens cerebrais das pessoas previamente diagnosticadas com DA e pessoas contreoles. A partir desse resultado utilizamos os dados relevantes como filhos da variável neuroimagem. (nó). Os demais nós da rede: histórico e sintomas complementaram a rede com informações da literatura e também do especialista. foi observado que os resultados apresentaram valores coerentes e assim pode-se concluir que a rede teve o funcionamento satisfatório, embora deve-se melhorá-la com valores e pesquisas mais detalhadas sobre DA; discute-se ainda a possibilidade de usá-la em ambiente real, considerando a obtenção de valores probabilísticos mais fidedígnos, baseados por exemplo em meta-análises.Dissertação Análise discriminante da fractalidade em imagens de íris(2010) Correa, LeandroO reconhecimento automático de pessoas tem recebido extensa atenção devido à confiabilidade fornecida pelo uso da biometria. Dentre as diversas estruturas do corpo humano utilizadas em sistemas de identificação de pessoas, a íris é considerada a estrutura mais confiável devido à riqueza de características singulares presentes em suas imagens. Este trabalho tem como objetivo analisar a quantidade de informação redundante existente em imagens de íris em tons de cinza e, posteriormente, realizar uma análise discriminante dessa informação redundante para verificar se o comportamento fractal existente neste tipo de imagem pode caracterizar melhor a diferença entre íris de sujeitos distintos. Três tipos de texturas de imagens de íris normalizadas e equalizadas foram comparados: a textura da intensidade dos pixels (comumente utilizada) e outros tipos de texturas resultantes do cálculo de assinaturas fractais realizados pelos métodos denominados Covering Blanket e Área de Superfície de Prisma Triangular. pasra esta comparação, 130 classes de imagens de íris foram analisadas, onde cada classe foi representada por 5 amostras, totalizando 650 imagens retiradas do banco de imagens UBIRIS (v.1), disponível para uso acadêmico e citado na literatura afim. Utilizando a distância de Bhattacharyya e o classificador de distância Euclidiana, verificou-se que as intensidades dos pixels equalizados indicam uma melhor caracterização discriminante das imagens se comparados com os métodos de extrações fractais citados, sem a necessidade de utilização de todos os componentes principais possíveis e, consequentemente, com boa redução de dimensionalidade. Portanto, os resultados desse trabalho indicam que a fractalidade das imagens de íris, embora quantificável por métodos fractais distintos, não implica necessariamente em uma maior redução de dimensioanlidade das imagens (possível devido à auto-similaridade existente) e nem em uma extração de características mais discriminate que os métodos empregados hoje em dia para reconhecimento de íris.Dissertação Utilização de wavelets para identificação do ruído impulsivo na faixa de frequência de retorno em redes HFC(2014) Fausto, S.As redes Hybrid Fiber-Coaxial (HFC) de televisão via cabo (CATV) se consolidaram como uma importante infra-estrutura para disponibilizar conteúdos interativos e acessos em banda larga à rede mundial de computadores, Internet. As redes HFC são cada vez mais exigidas nos aspectos de qualidade e capacidade de transporte de sinais digitais devido à disponibilidade de banda de transmissão e capilaridade em sua área de cobertura e deixam de ser apenas redes que servem canais de televisão (TV) e, nesta rede existem ruídos que interferem nos serviços disponibilizados pela operadora. O ruído impulsivo na faixa de frequência de retorno, upstream, é um dos principais problemas enfrentados pelas operadoras. Este ruído interfere nas portadoras dos Cable Modems (CM), ocasionando perdas das informações transmitidas e até mesmo a indisponibilidade dos serviços. A partir desta constatação o presente trabalho visa desenvolver uma metodologia para a utilização de Wavelets na identificação de ruídos impulsivos na faixa de frequência de retorno na rede HFC, por meio da análise dos coeficientes da Transformada Wavelet e um comparativo com o método da análise da energia do espectro. Os resultados obtidos foram satisfatórios pois foi possível a identificação do ruído impulsivo em todas as amostras em um tempo computacional baixo.Dissertação Análise multimodal discriminante de marcadores para a Doença de Alzheimer(2014) Castro, Samantha de AzevedoDissertação Análise de textura para detecção de trincas em corpos de prova da mecânica da fratura(2015) Fardo, F. A.No contexto da indústria metal-mecânica, há uma grande demanda por métodos para medidas de comportamento de materiais contendo trincas sob condições de operação. Este comportamento é usualmente quantificado por meio de ensaios de tenacidade à fratura utilizando parâmetros como o fator de intensidade de tensões K, o CTOD ou a Integral J. Independente do parâmetro empregado para quantificar a tenacidade à fratura, todos os ensaios exigem o conhecimento do comprimento correto da pré-trinca de fadiga existente na amostra que deu origem à falha. A maioria dos laboratórios emprega métodos de medição visuais por meio de lupa estereoscópica ou projetor de perfil. Técnicas adicionais como aplicação de heat tinting auxiliam o usuário na visualização da frente de crescimento estável de trinca. Com o avanço de técnicas de Processamento de Imagem e Visão Computacional, este trabalho propõe a aplicação de técnicas de detecção de bordas por análise de textura para obtenção do contorno correspondente ao perfil da frente de trinca em corpos de prova SE(B) post-mortem. Resultados sugerem que o método proposto poderia ser aplicado para análise de imagens de ensaios da tenacidade à fratura para medição de comprimentos de trinca com alta precisão, tendo obtido uma taxa de discriminação de superfícies de 98%. Os resultados também sugerem que o método possa ser aplicado em amostras sem a marcação por heat-tinting com o mesmo nível de precisão.Dissertação Dissertação Correspondência entre regiões de imagens por meio do algoritmo iterative closet point (ICP)(2015) Guimarães, A. A. R.Na literatura atual sobre correspondência de pontos podem-se destacar três algoritmos principais: ASIFT, SIFT e SURF, que procuram pontos correspondentes entre imagens através de descritores locais, fazendo a correspondência de pontos entre imagens semelhantes em várias cenas. No entanto, quando a correspondência entre a imagem de referência e a imagem a ser correspondida possui uma variação de latitude e longitude expressiva, esses algoritmos perdem em precisão e revocação. Diante disso, esta dissertação apresenta um algoritmo capaz de realizar a correspondência entre regiões das imagens, onde tem-se variações de latitude e longitude expressivas, em diferentes cenas e pontos de vista. O algoritmo desenvolvido neste trabalho foi chamado de Método de Correspondência utilizando o ICP (MCICP). Para a produção das regiões relevantes da imagem, foi utilizado um algoritmo de segmentação em grafo, que produz regiões que se aproximam dos objetos em estudo. Para a correspondência das regiões produzidas, utilizou-se o algoritmo Iterative Closest Point (ICP) como comparador dessas regiões, produzindo assim, a correspondência entre imagens. Foram criados três cenários para testes, no primeiro cenário utilizamos somente objetos volumétricos, no segundo cenário somente objetos planos e no terceiro uma combinação entre eles. O sensor Kinect foi utilizado para a obtenção do mapa de profundidade de cada imagem. Os resultados obtidos comprovam que o nosso modelo conseguiu fazer a correspondência entre regiões. Nesta dissertação, comprovou-se que o ICP pode ser utilizado na correspondência de regiões, em que a métrica de comparação é o erro produzido pelas nuvens.Dissertação Análise da influência de características visuais na detecção automática de foco ocular humano(2015) Nascimento, Danilo OliveiraO foco ocular humano é uma das tarefas mais importantes nos processos cognitivos de interpretação de cenas. Na última década, surgiram vários métodos que objetivam predizer automaticamente os pontos de fixação do olhar humano. entretanto, a capacidade de estimar as regiões focais varia conforme o algoritmo utilizado e a imagem analisada, o que faz a eficiência ser satisfatória em apenas um conjunto de imagens. Este trabalho estudou 9 métodos surgidos na última década e 21 características diferentes para encontrar as relações entre as informações contidas nas imagens e a eficiência de predição. Utilizando uma base de dados supervisionada, este trabalho mostra que as características de dispersão para informações de intensidade e cor são as mais influentes para a eficiência dos métodos do que aquelas baseadas somente na média dessas informações. Além disso, características como a entropia da intensidade de tons de cinza ou área focal possuem uma correlação direta com a complexidade da cena e, quando o ruído visual aumenta (através do aumento do número de regiões de interesse ou cores) a centralidade foi a estratégia mais utilizada pelos seres humanos que testaram essa base, repercutindo nos métodos automáticos. Além do mais, este trabalho testa a capacidade de uma Rede Neural de identificar padrões contidos nas imagens originais e selecionar o método mais apropriado para estimar os pontos focais.Dissertação Análise multivariada de imagens frontais de face normalizadas especialmente(2015) Xavier, I. R. R.No contexto de reconhecimento automático ou percepção cognitiva de faces, uma etapa importante é o alinhamento das imagens de face de entrada a um atlas de referência para posterior extração multivariada de características. Para alinhar duas imagens de face, pode-se utilizar transformações rígidas e afins que corrigem variações de rotação e escala, porém deformações devido a expressões faciais, por exemplo, podem ser tanto globais quanto locais e de natureza não-linear ou não-rígida. Portanto, em situações desse tipo precisa-se de um método de alinhamento que possa lidar com tais variações. Nas últimas décadas, desenvolveu-se uma técnica de deformação de objetos sólidos, denominada em inglês de Free-Form Deformation, que foi adaptada primeiramente para normalização espacial de imagens médicas e mais recentemente para imagens frontais de face. Paralelamente, técnicas estatísticas de análise multivariada têm sido aplicadas ao contexto de imagens de face, tais como Análise de Componentes Principais (PCA, Principal Components Analysis) e Análise de Discriminantes Lineares (LDA, Linear Discriminant Analysis), para modelagem, reconstrução e interpretação desses padrões. Este estudo teve como objetivo realizar uma análise multivariada de imagens frontais de face normalizadas espacialmente com relação a um atlas de referência. Os resultados mostram que esta abordagem produziu imagens artificiais de faces humanas com realismo promissor, tanto nas direções de maior variação obtidas pelo PCA quanto nas direções mais discriminantes obtidas pelo LDATese Definição da função Q-Gaussiana bidimensional com aplicações em processamento digital de imagens(2016) Gallão, Celso DenisDissertação Aplicação das wavelets na detecção da reversão de tendências no mercado financeiro(2016) Penof Júnior, D. G.Este trabalho busca desenvolver um método para detectar reversões de tendência seguidas de quedas no mercado financeiro brasileiro usando wavelets. A partir do conceito da lei de potência log-periódica, caracterizada pelas reduções da amplitude e do período das suas oscilações conforme se aproxima o momento crítico (onde as quedas são mais prováveis), utilizou-se a Transformada Wavelet Contínua para detectar este aumento na frequência de oscilação da série temporal dos preços de ativos financeiros e gerar sinais de venda. Com este objetivo, foi desenvolvido um algoritmo para testar diferentes tipos de wavelets e parâmetros de cálculo do Índice Wavelet, avaliando qual combinação de parâmetros obtém os melhores resultados, bem como, comparando esses resultados às ferramentas de Análise Técnica existentes. Os resultados indicam que o método proposto para cálculo do Índice Wavelet detecta com sucesso reversões de tendências seguidas de quedas significativas (acima de 10%) no mercado financeiro brasileiro. Nas quedas acima de 15%, as perdas por venda antecipada foram de 45,0% (em média) no grupo de busca e 43,9% no grupo de teste, sem falsos negativos, utilizando principalmente a wavelet de Meyer. Sua performance também foi superior às ferramentas de Análise Técnica como MACD e IFR.Dissertação Aquisição e processamento de sinais de rastreamento ocular em jogadas de xadrez(2016) Cesar, F. H. G.Por proporcionar um ambiente compacto e controlado para questionamentos fundamentais sobre o raciocínio humano, o xadrez tem atraído, há mais de um século, o desenvolvimento de diversos trabalhos acadêmicos em áreas distintas do conhecimento, tais como cognição, memória, psicologia perceptual e inteligência artificial. De igual importância, o rastreamento ocular tem auxiliado na busca de respostas para a compreensão dos processos cognitivos e da atenção humana nas mais diversas áreas, inclusive com o emprego do jogo de xadrez. Este trabalho tem por objetivo investigar os principais processos de aquisição e processamento de sinais de rastreamento do movimento ocular e implementar uma ferramenta computacional, o CHESSLAB, para aquisição e processamento destes sinais em jogadas de xadrez, além da apresentação gráfica dos sinais captados. Muito embora existam diversas ferramentas para essa finalidade, a implementação do CHESSLAB possibilitará um conhecimento mais aprofundado dessas técnicas no contexto do xadrez. Os resultados do experimento mostraram importantes diferenças nos padrões do movimento ocular entre jogadores experientes e novatos, indicando possibilidades relevantes para a melhor compreensão dos processos cognitivos humanos.Dissertação Segmentação de imagens com baixa profundidade de campo para aplicações em tempo real(2016) Luca, F. P.Com o objetivo de tornar dispositivos parcial ou completamente autônomos, hoje é imperativo extrair informações relevantes de uma vasta quantidade de dados disponíveis e com recursos computacionais adequados para operação em tempo real. Nos últimos anos, se tornou comum o processamento de imagens como uma solução possível para esse problema. Além disso, o uso de análise de imagens imita em partes a referência de sucesso em muitos casos práticos: a visão humana. Reconhecimento de imagens pode ser usado com altas taxas de acurácia quando o objeto de interesse ou o ambiente são bem conhecidos. Porém, em ambientes pouco controláveis, como espaços abertos urbanos, onde existe uma grande quantidade e variedade de artefatos e estímulos (informação), a separação ou segmentação do objeto de interesse (foreground) do restante da imagem background) é ainda uma ação desafiadora cientificamente. Uma forma possível de abordar esse problema é por meio de alterações na forma de captura das imagens, possibilitando que mais informação relevante esteja disponível para os algoritmos de segmentação. Uma abordagem atual é o uso de imagens com baixa profundidade de campo, que, analogamente à percepção humana, pode discriminar o objeto de interesse do restante da cena através de uma parte principal de atenção visual (foco). Essa dissertação propõe o uso de duas imagens para análise, sendo uma delas com baixa profundidade de campo (pequena região em foco) e a outra com alta profundidade de campo (região maior em foco). Neste contexto, descreve-se e implementa-se uma nova técnica para segmentação de imagens, com resultados promissores de acurácia e tempo de processamento, sobressaindo-se às demais técnicas de segmentação baseadas em foco já existentes e discutidas ao longo do trabalho.Tese Trepidação em veículos equipados com embreagens a seco:uma abordagem multivariada do sinal de torque no comportamento do atrito dos materiais de fricção(2016) Gregori, I. R. S.Nos últimos anos, a indústria automobilística tem promovido, e testemunhado, uma série de avanços tecnológicos e científicos em sistemas veiculares de embreagem com o intuito de proporcionar melhor conforto aos motoristas e automóveis cada vez mais eficientes energeticamente. Entretanto, um dos problemas mais básicos e conhecidos ainda inerente aos sistemas de embreagem dos veículos atuais, tais como carros de passageiros e caminhões, é um fenômeno natural e complexo chamado de trepidação. A trepidação é o termo usado na indústria automobilística para descrever a oscilação longitudinal em um veículo durante a sua fase de acoplamento da embreagem. Pesquisas anteriores mostram que a trepidação pode ser explicada pelo torque transmitido pela embreagem, em função da velocidade e da temperatura de deslizamento. Neste contexto, esta tese propõe e implementa um sistema de aprendizagem de dados, baseado na análise estatística multivariada do sinal do torque como um todo, para melhor caracterização do fenômeno de trepidação. Os experimentos foram realizados utilizando os seguintes recursos principais: sistema de embreagem a seco, automóvel de passageiros, bancada de testes e seis materiais de fricção orgânicos. A abordagem proposta permitiu o desenvolvimento de um modelo de reconhecimento de padrões computacionalmente eficiente e altamente preciso para classificar os sinais de torque em relação aos diferentes materiais de fricção investigados, utilizando as informações mais expressivas dos dados e uma versão regularizada de um classificador linear. Correlacionando os padrões aprendidos com um material de fricção de referência (padrão ouro), foi possível também prever em laboratório o problema de trepidação no veículo. Acredita-se que os resultados alcançados desta tese, possam permitir uma redução considerável no tempo e nos custos de desenvolvimento de novos materiais de fricção para fabricação de sistemas veiculares de embreagem isentos de trepidação.Dissertação Dissertação Auxílio no diagnóstico em exames de espirometria com a aplicação das wavelets(2017) Piva, Rodrigo Galluzzi