Dynamic optimization of classification systems for adaptive incremental learning.

Tese de Doutorado, defendida na Université Du Québec, Canadian. 2010An incremental learning system updates itself in response to incoming data without reexamining all the old data. Since classification systems capable of incrementally storing, filtering, and classifying data are economical, in terms of both space and time, which makes them immensely useful for industrial, military, and commercial purposes, interest in designing them is growing. However, the challenge with incremental learning is that classification tasks can no longer be seen as unvarying, since they can actually change with the evolution of the data. These changes in turn cause dynamic changes to occur in the classification system’s parameters If such variations are neglected, the overall performance of these systems will be compromised in the future. In this thesis, on the development of a system capable of incrementally accommodating new data and dynamically tracking new optimum system parameters for self-adaptation, we first address the optimum selection of classifiers over time. We propose a framework which combines the power of Swarm Intelligence Theory and the conventional grid-search method to progressively identify potential solutions for gradually updating training datasets. The key here is to consider the adjustment of classifier parameters as a dynamic optimization problem that depends on the data available. Specifically, it has been shown that, if the intention is to build efficient Support Vector Machine (SVM) classifiers from sources that provide data gradually and serially, then the best way to do this is to consider model selection as a dynamic process which can evolve and change over time. This means that a number of solutions are required, depending on the knowledge available about the problem and uncertainties in the data. We also investigate measures for evaluating and selecting classifier ensembles composed of SVM classifiers. The measures employed are based on two different theories (diversity and margin) commonly used to understand the success of ensembles. This study has given us valuable insights and helped us to establish confidence-based measures as a tool for the selection of classifier ensembles. The main contribution of this thesis is a dynamic optimization approach that performs incremental learning in an adaptive fashion by tracking, evolving, and combining optimum hypotheses over time. The approach incorporates various theories, such as dynamic Particle Swarm Optimization, incremental Support Vector Machine classifiers, change detection, and dynamic ensemble selection based on classifier confidence levels. Experiments carried out on synthetic and real-world databases demonstrate that the proposed approach outperforms the classification methods often used in incremental learning scenarios

Dynamic optimization of classification systems for adaptive incremental learning

An incremental learning system updates itself in response to incoming data without reexamining all the old data. Since classification systems capable of incrementally storing, filtering, and classifying data are economical, in terms of both space and time, which makes them immensely useful for industrial, military, and commercial purposes, interest in designing them is growing. However, the challenge with incremental learning is that classification tasks can no longer be seen as unvarying, since they can actually change with the evolution of the data. These changes in turn cause dynamic changes to occur in the classification system's parameters If such variations are neglected, the overall perfonnance of these systems will be compromised in the future. In this thesis, on the development of a system capable of incrementally accommodating new data and dynamically tracking new optimum system parameters for self-adaptation, we first address the optimum selection of classifiers over time. We propose a framework which combinesthe power of Swann Intelligence Theory and the conventional grid-search method to progressively identify potential solutions for gradually updating training datasets. The key here is to consider the adjustment of classifier parameters as a dynamic optimization problem that depends on the data available. Specifically, it has been shown that, if the intention is to build efficient Support Vector Machine (SVM) classifiers from sources that provide data gradually and serially, then the best way to do this is to consider model selection as a dynamic process which can evolve and change over time. This means that a number of solutions are required, depending on the knowledge available about the problem and uncertainties in the data. We also investigate measures for evaluating and selecting classifier ensembles composed of SVM classifiers. The measures employed are based on two different theories (diversity and margin)commonly used to understand the success of ensembles. This study has given us valuable insights and helped us to establish confidence-based measures as a tool for the selection of classifier ensembles. The main contribution of this thesis is a dynamic optimization approach that performs incremental learning in an adaptive fashion by tracking, evolving, and combining optimum hypotheses over time. The approach incorporates various theories, such as dynamic Particle Swann Optimization, incremental Support Vector Machine classifiers, change detection, and dynamic ensemble selection based on classifier confidence levels. Experiments carried out on synthetic and real-world databases demonstrate that the proposed approach outperforms the classification methods often used in incremental learning scenarios

Estudo métodos de extração de características para a classificação de espécies florestais

Anais do III Encontro de Iniciação Científica da Unila - Sessão de Engenharia de Energias Renováveis - 06/11/14 – 15h50 às 18h30 - Unila-PTI - Bloco 09 – Espaço 02 – Sala 02Neste trabalho foram investigados diferentes métodos de extração de características para o desenvolvimento de um sistema para o reconhecimento automático de espécies florestais. Neste tipo de sistema, uma imagem digitalizada de uma madeira é utilizada como entrada e a espécie florestal da tábua é automaticamente informada como saída. Os métodos implementados foram: GLCM (Gray Level Co-Occurence Matrix), LBP (Local Binary Pattern), e LPQ (Linear Phase Quantization). A base de dados utilizada contém 2.240 imagens pertencentes a 112 espécies florestais distintas (20 imagens por espécie), que foram catalogadas pelo Laboratório de Anatomia de Madeira da UFPR. As imagens foram capturadas com um microscópio Olympus Cx40, usando um zoom de 100x, e salvas no formato PNG (do inglês Portable Network Graphics) com uma resolução de 1024x768 pixels. Para calcular a precisão de reconhecimento atingida, após cada extração, a amostra foi categorizada em uma espécie utilizando um classificador chamado K-NN (K-Nearest Neighbor). As performances alcançadas variaram de apenas 41.37%, para GLCM com 5-NN, até 83.04% por meio da técnica LPQ com 1-NN. Portanto, tal estudo permitiu conhecer cada técnica, suas limitações e performances no problema em questão, bem como abriu caminhos para novas investigações, principalmente em relação a técnica LPQ com variações de tamanhos e tipos de janelas.Bolsista da Fundação Araucária ; Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA

Extração de caracteristícas e reconhecimento automático de espécies florestais

Anais do VI Encontro de Iniciação Científica e II Encontro Anual de Iniciação ao Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI 2017 - 04 a 06 de outubro de 2017 - temática Ciências Exatas e da TerraAs espécies florestais podem ser facilmente reconhecidas quando se encontram em seu habitat natural, porém depois que a árvore é extraída e cortada em tábuas, apenas um especialista é capaz de afirmar de qual espécie a referida tábua está relacionada. Com isso, a falta de fiscalização apropriada, pode fazer com que madeiras de uma determinada espécie sejam comercializadas como se pertencessem a outra, ou espécies mais valorizadas podem ser trocadas por outras de menor valor, podendo acarretar prejuízo ao comprador, até mesmo um problema ambiental, com o comércio de madeiras extraídas de espécies ilegais. Embora, as autoridades se esforcem cada vez mais para obter um controle nesse tipo de indústria, o controle apropriado para a comercialização dependeria de um grande número de especialistas. Entretanto, o orçamento do governo é geralmente limitado, não sendo assim possível. Nesse contexto, busca-se uma alternativa com menores custos, fazendo-se um estudo para o desenvolvimento de softwares que sejam capazes de reconhecer uma espécie florestal a partir da imagem capturada de uma madeira, auxiliando o ser humano no processo de classificaçãoUniversidade Federal da Integração Latino-Americana (Unila); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Fundação Araucária; Parque Tecnológico Itaipu (PTI) e Companhia de Saneamento do Paraná (SANEPAR

Inclusão digital - informática para a 3ª idade.

A informática veio para ocupar e preencher a vida do homem moderno. Como sempre, as limitações desta área do conhecimento ainda hoje estão presentes na vida de grande parte da sociedade, onde o público com as maiores dificuldades, é a população cujo o acesso ao computador, não lhes fora concedido do mesmo modo que uma criança ou um jovem dos dias atuais. A presença da informática para a terceira idade só vem a agregar uma vida um tanto quanto ativa, recreativa, divertida e sem sombra de dúvida mais vigorosa. Tudo isso é possível com um simples clique em um mouse. A partir deste prisma, o presente projeto busca levar o acesso aos recursos tecnológicos à pessoas da terceira idade, democratizando o conhecimento, articulando o ensino com as demandas da sociedade, promovendo o crescimento pessoal e social dos envolvidos, levando à melhoria das condições de vida e das perspectivas de atuação tanto na aspecto social quanto ao mercado de trabalho. A proposta consiste no desenvolvimento de cursos de informática para a terceira idade, relacionados a divulgação e uso de softwares livres e ferramentas da internet, de tal modo que o projeto atue como um simplificador na inserção deste público ao universo tecnológico dos computadores. A atualidade está composta em essência pela era da Informação, contudo o uso demasiado de tecnologias digitais, concede ao idoso um certo pensamento de afastamento/restrição da sociedade moderna. A presença da Internet no cotidiano dos idosos proporciona pontos marcantes quanto a uma reinserção social dos mesmos, o que permite uma comunicação a distância, diminuindo assim a marcante sensação de solidão e isolamento, além de reforçar e exercitar a mente, a memória, aumentar sua auto-estima e promover a sua autonomia enquanto indivíduo

Clasificación de especies forestales usando aprendizaje en profundidad (Deep Learning)

Eis que esta edição renova a parceria pedagógico-científica, estabelecida no ano de 2018 com a, Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA), representada pelo professor Rodrigo Cantu, presidente do Comitê Local de Iniciação Científica da UNILA. Aqui, apresentamos o fruto dessa parceria, para publicação de uma edição especial contendo trabalhos apresentados no VII Encontro de Iniciação Científica e III Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (EICTI) em 2018.O principal objetivo deste projeto é o desenvolvimento de um sistema para o reconhecimento automático de espécies florestais usando aprendizagem profunda (Deep Learning). Neste tipo de sistema, uma imagem digitalizada de uma madeira é utilizada como entrada e a espécie florestal da tábua é automaticamente informada como saída. Este trabalho está organizado como segue. Primeiramente, apresentamos as técnicas envolvendo a rede neural convolutiva utilizada. Em seguida, descrevemos os experimentos e análises realizadas comparando os atuais resultados com técnicas já estudadas anteriormente de extração de características e classificação. As avaliações serão conduzidas utilizando uma base de imagens de 112 espécies florestais distintas.The main goal of this project is to develop a system for the automatic recognition of forest species using deep learning. In theses systems, a scanned image of a wood is used as input and the wood species of the board is automatically informed as output. This paper is organized as follows. First, we present the techniques involving the convolutional neural network used. Next, we describe the experiments and compare the current results with previously studied techniques of extraction of characteristics and classification. The experiments will be conducted using a database of images of 112 different forest species.El principal objetivo de este proyecto es el desarrollo de un sistema para el reconocimiento automático de especies forestales usando aprendizaje profundo (Deep Learning). En este tipo de sistema, una imagen digitalizada de una madera se utiliza como entrada y la especie forestal de la tabla es automáticamente informada como salida. Este trabajo está organizado de la siguiente manera. Primero, presentamos las técnicas envolviendo la red neural convolutiva utilizada. A continuación, describimos los experimentos y análisis realizados comparando los actuales resultados con técnicas ya estudiadas anteriormente de extracción de características y clasificación. Las evaluaciones se llevarán a cabo utilizando una base de imágenes de 112 especies forestales distintas

Curso de Produção de documentos digitais utilizando o LATEX

VII Seminário de Extensão Universitária da UNILA (SEUNI); VIII Encontro de Iniciação Científica e IV Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (EICTI 2019) e Seminário de Atividades Formativas da UNILA (SAFOR)A elaboração de documentos digitais na Universidade é de grande importância para o registro e divulgação das informações acadêmicas, incluindo administrativas. Exis- tem diversas ferramentas computacionais que são usadas para essa finalidade, como por exemplo a suíte de aplicativos Microsoft Office e a suíte de aplicativos para escritório LibreOffice. Contudo, uma ferramenta que tem sido cada vez mais empregada na edição de trabalhos é o LaTeX, que consiste em um programa para a preparação de textos impressos de alta qualidade, especialmente textos técnicos, científicos e matemáticos. Permite o uso de modelos de documentos prontos empre- gando padrões de escrita como o Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT). O LaTeX vem se tornando uma referência para a comunicação e publica - ção de documentos científicos, sendo utilizado em livros, artigos, teses e documen- tos da administração pública. Neste cenário, conhecer essa tecnologia torna-se ne- cessário e este curso capacitou em 2018 mais aproximadamente 80 pessoas da co- munidade regional no uso desta tecnologia de processamento de documentos digi- tais. Por fim, ressalta-se de 2019 para 2019 notou-se aumento da demanda devido a consciência da comunidade com relação ao uso e conhecimento dessa tecnologiaAgradecemos a Universidade Federal da Integração Latino-Americana (UNILA), por meio da Pró-Reitoria de Extensão (PROEX), por ceder o espaço e infraestrutura para a exposição das aulas e pelo financiamento deste projeto de extensão, tal como ao professor Joylan Nunes Maciel por sua iniciativa e escolha para a participação do trabalh