Repositório do Conhecimento Institucional do Centro Universitário FEI
 

Engenharia Elétrica

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Orientador: search.filters.advisor.Thomaz, C. E.Data final: 2019

Resultados da Pesquisa

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    Dissertação
    Extração multilinear de informações discriminantes em imagens de ressonância magnética do cérebro humano
    (2009) Leão, R. D.
    O entendimento da relação entre as regiões cerebrais e as respectivas funções que estas realizam no corpo humano tem motivado diversos estudos na área de Neurociência, contribuindo para o avanço de métodos computacionais de naálise de imagens. Neste trabalho, apresenta-se um estudo sobre extração multilinear de infoprmações discriminantes de um conjunto de imagens de ressonância magnética estrutural do cérebro humano. Este conjunto de imagens utilizado é formado por indivíduos sem histórico de transtornos psiquiátricos e a análise multilinear destes dados foi realziada com relação às características de altura, hábito de fumar, gênero, hipertensão, idae e obesidade. Métodos estatísticos univariado e multivariado, que são aplicados em estudos nestaárea, foram utilizados para a extração de informações discriminantes. Para uma melhor compreensão das diferenças visuais e quantitativas encontradas entre os métodos utilizados e suas respectivas limitações, uma análise geométrica foi relacionada ao conceito teórico envolvido por trás da formulação matemática destes métodos. Os resultados obtidos neste trabalho indicam que a análise multivariada é mais apropriada para a extração de informações discriminantes deste tipo de imagens, pois leva em conta a correlação das variáveis apresentando menor espalhamento das diferenças encontradas, atenua o problema de múltiplas comparações, e se baseia em um modelo de reconhecimento de padrões e não em um teste de hipóteses, permitindo a avaliação adicional da taxa de classificação de cada característica
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    Dissertação
    Análise multivariada do sinal mioelétrico para caracterização do torque isométrico do músculo quadríceps da coxa
    (2010) Silva, G. A.
    O estudo dos biopotenciais musculares vêm se desenvolvendo, impulsionado tanto pelas pesquisas para o diagnóstico dos distúrbios neuro-musculares, quanto pelo desenvolvimento de próteses mecânicas para amputados. O sinal mioelétrico constitui uma grande área de pesquisa dentro do estudo dos biopotenciais, fornecendo dados para o diagnóstico de tais distúrbios, além de constituir um meio para o controle de diversos tipos de dispositivos bio-mecânicos. O reconhecimento preciso do sinal mioelétrico é fundamental para sua utilização em tais sistemas, mas é também uma tarefa difícil devido a sua alta dimensionalidade e a natureza ruidosa dos dados registrados. Este trabalho tem como objetivo caracterizar o torque isométrico do músculo quadríceps da coxa, através de uma análise multivariada dos sinais mioelétricos correspondentes. Mais especificamente, a proposta deste estudo é investigar métodos de estatística multivariada para extração e detecção de padrões específicos contidos nesses sinais mioelétricos. Utilizando dados gerados em uma pesquisa anterior que avaliou a relação entre os parâmetros mioelétricos e o torque isométrico do músculo quadríceps da coxa, foi possível, através de transformaçãoes lineares e não lineares nos dados originais, caracterizar e classificar o torque isométrico, além de constatar que diferentes níveis percentuais de torque apresentam características determinísticas discriminantes. Estes resultados indicam que o reconhecimento do sinal mioelétrico pode ser melhorado através da utilização de técnicas de estatística multivariada para tratar conjuntos altamente dimensionais e com uma quantidade limitada de amostras.
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    Dissertação
    Otimização e mapeamento multivariado dos amplificador operacional de transcondutância por algoritmos genéticos.
    (2009) Rego, T. T.
    Esta dissertação propõe a utilização de uma técnica de Inteligência Artificial denominada Algoritmos Genéticos (AG) para o mapeamento, compreensão e otimização multivariada e com múltiplos objetivos do projeto do amplificador operacional de transcondutãncia (OTA) de único estágio e única saída. Investiga-se aqui a modelagem e implementação de um AG para a otimização das variáveis de largura (W) e compruimentop de canal (L) de todos os MOSFET's que compõem o circuito do OTA, com o intuito de atingir valores de ganho de tensão demalha aberta (Avo), frequência de ganho unitário de tensão (fr0 e fator de ganho do espelho de corrente (B) do OTA, pré-determinados pelo projetista. São dados pelo projetista, para a otimização do projeto OTA por AG, a potência total dissipada (P tot), a tensão de alimentação (V dd) e a curva normalizada gm/Ids x Ids/(W/L) da tecnologia SOi MOSFET, utilizada neste trabalho, além dos valores máximo e mínimo para W e L dos MOSFEts, com o intuito de reduzir o espaço de busca, evitar soluções potenciais do AG compõem-se de alelos de 11 bits, em que cada um contém o valor das dimensões W ou L de um dos MOSFETs do OTA, codificado em um número binário. A avaliação dos indivíduos é realizada por meio de equações de primeira ordem de Avo, Ft e B, reduzindo o esforço computacional no processo de otimização dos parâmetros. Ao final do processo de otimização, são obtidas 20 soluções, resultantes da execução de 20 rodadas do AG e, ao final de cada rodada, a melhor solução obtida é armazenada como uma das soluções para o projeto do OTa, dados os objetivos pré-determinados pelo projetista. Neste trabalho, as soluções otimizadas pelo AG utilizando-se equações de primeira ordem do OTA, são posteriormente analisadas com o uso do software de simulação de circuitos AIM-Spice, para a verificação da ordem de grandeza dos parâmetros de Avo e fT obtidos pelo OTA. As soluções encontradas pelo algoritmo aqui porposto tiveram erro máximo de 16% em relação aos objetivos pré-estabelecidos e foram obtidas com um tempo de processamento computacional relativamente baixo, ou seja, em aproximadamente 2 minutos.
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    Dissertação
    Análise discriminante da fractalidade em imagens de íris
    (2010) Correa, Leandro
    O 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.
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    Dissertação
    Análise de discriminantes lineares para modelagem e reconstrução de imagens de faces
    (2007) Kitani, Edson Caoru
    O 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.
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    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 LDA
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    Dissertação
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    Análise estatística multivariada de imagens cerebrais de controle e pacientes com transtorno obsessivo compulsivo
    (2008) Oliveira, Sergio Henry Alves de
    Preocupações, dúvidas e comportamentos ritualizados são, com certeza, fenômenos necessários para a adaptação dos seres humanos e de diversas outras espécies. No momento em que estes fenômenos passam a ocorrer de maneira excessiva e disfuncional, poderemos estar diante de sintomas do transtorno obssessivo-compulsivo ou, simplesmente TOC. Esse transtorno neuropsiquiátrico crônico ocupa o quarto lugar entre os transtornos psiquiátricos mais comuns e acomete de 2% a 3% da população independentemente de sexo, raça, quaociente de inteligência, estado civil, nível socioeconômico, religião ou nacionalidade. O TOC é um dos mais incapacitantes transtornos psiquiátricos e é classificado pela Organização Mundial de Saúde como uma das maiores causas de invalidez. Os sintomas de TOC em geral são indesejáveis e considerados como absurdos desprovidos de sentido pelo indivíduo em face aos seus referenciais de vida. Diversos estudos utilizando métodos de neuroimagem estrutural, como a ressonância magnética (RM), têm mostrado em pacientes com TOC perda da assimetria e diminuição ou expansão de certas estruturas cerebrais. Esse estudo investiga as diferenças estruturais cerebrais em imagens médicas de RM entre grupos de voluntários saudáveis e pacientes diagnosticados previamente com TOC através da abordagem estatística multivariada, proposta recentemente, formada pela composição das técnicas Principal Component Analysis (PCA) e maximum uncertainty Linear Discrimant Analysis (MLDA). em caráter comparativo utiliza-se o modelo estatístico mais comumente executado em problemas deste tipo: a análise univariada denominada Statistical Parametric Mapping (SPM). Foi observado nos resultados experimentais de ambas as análises, a presença de anormalidades volumétricas cerebrais relevantes, ou seja, em áreas cerebrais onde realmente existem mais evidências sugestivas da fisiopatologia do TOC, tais como os gânglios da base, tálamo e putâmen. Apresenta-se também a potencialidade da utilização dessas ferramentas por especialistas da área médica como auxílio em eventuais pesquisas e diagnósticos do transtorno psiquiátrico em questão.