Reconhecimento de edifícios utilizando o filtro de gabor, a transformada wavelet e a rede neural perceptron de múltiplas camadas / Buildings recognition using the gabor filter, wavelet transform and multilayer perceptron network

O reconhecimento de edifícios é uma tarefa bastante difícil, pois as imagens utilizadas possuem ângulos e condições de iluminação diferentes, obstruções parciais de árvores, veículos em movimento ou outros edifícios. Devido a todas essas dificuldades, esse trabalho propõe um sistema de reconhecimento que utiliza a representação de wavelet Gabor para a extração de características, a transformada wavelet para a redução de dimensionalidade e para o reconhecimento a rede neural Perceptron de múltiplas camadas. Para verificar a eficiência desse sistema, utilizou-se um banco de dados de imagens de edifícios de prédios novos e antigos. O desempenho do método proposto foi satisfatório em relação a outros métodos encontrados na literatura

Comparative Study between the Discrete-Frequency Kalman Filtering and the Discrete-Time Kalman Filtering with Application in Noise Reduction in Speech Signals

This article aims to carry out a comparative study between discrete-time and discrete-frequency Kalman filters. In order to assess the performance of both methods for speech reconstruction, we measured the output segmental signal-to-noise ratio and the Itakura-Saito distance provided by each algorithm over 25 different voice signals. The results show that although the two algorithms performed very similarly regarding noise reduction, the discrete-time Kalman filter produced smaller spectral distortion on the estimated signals when compared with the discrete-frequency Kalman filter