Alinhamento de modelos tridimensionais usando imagens de microscopia

Orientador: Jorge StolfiTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Nesta tese descrevemos um algoritmo genérico (que denominamos MSFit) capaz de estimar a pose e as deformações de modelos 3D de estruturas biológicas (bactérias, células e etc.) em imagens obtidas por meio de microscópios óticos ou de varredura eletrônica. O algoritmo usa comparação multi-escala de imagens utilizando uma métrica sensível ao contorno; e um método original de otimização não-linear. Nos nossos testes com modelos de complexidade moderada (até 12 parâmetros) o algoritmo identifica corretamente os parâmetros do modelo em 60-70% dos casos com imagens reais e entre 80-90% dos casos com imagens sintéticasAbstract: In this thesis we describe a generic algorithm (which we call MSFit) able to estimate the pose and deformations of 3D models of biological structures (bacteria, cells, etc.) with images obtained by optical and scanning electron microscopes. The algorithm uses an image comparison metric multi-scale, that is outline-sensitive, and a novel nonlinear optimization method. In our tests with models of moderate complexity (up to 12 parameters) the algorithm correctly identifies the model parameters in 60-70 % of the cases with real images and 80-90 % of the cases with synthetic imagesDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computaçã

UM NOVO MÉTODO PARA IDENTIFICAÇÃO DE CÂMERA A PARTIR DE IMAGENS DIGITAIS

A identificação da câmera responsável pela captura de uma dada imagem pode ser utilizada como indícios de vários tipos de crimes. Essa identificação pode ocorrer com o uso de um método científico que possa determinar qual câmera é a geradora de uma determinada imagem. Cada câmera gera imagens com algumas particularidades, devido à características individuais delas. Inserido nesse contexto, este trabalho foi baseado na criação de um novo método de identificação da câmera geradora a partir de imagens, por meio de estudos e implementação de algoritmos de processamento digital de imagens. Uma nova base de dados também foi gerada para realização de treinamentos e testes do método proposto

GANHO DE DESEMPENHO DO FEMA UTILIZANDO PROGRAMAÇÃO PARALELA E ÁRVORES DE PARTICIONAMENTO ESPACIAL

This paper presents an application with data structures and GPU to get better performances in FEMa algorithm. At first, a binary partition Kd-Tree is constructed from a dataset, after his building, the search algorithm of the K nearest neighbours (K-NN) is applied in the Kd-Tree to all sample in the test dataset. After get the result of nearest samples search, the step of classification begin applying the Finite Element Method basis to get the result. Another approach is to utilize cuda codes in algorithm, so that it can be parallelized and run in GPU to obtain a gain of performance in the code runtime.O presente estudo apresenta a  utilização de estruturas de dados e GPU como uma melhoria de desempenho do algoritmo de classificação FEMa. Primeiramente, à partir de um datasets  é criada uma árvore de partição binária do tipo Kd-Tree e após sua construção, aplicado o algoritmo de busca dos K vizinhos mais próximos (K-NN) na Kd-Tree para cada amostra de teste apresentada na fase de classificação. Após ter o resultado da busca das amostras mais próximas, é feita a etapa de classificação do FEMa aplicando uma base dos Métodos dos Elementos Finitos (FEM), para trazer o resultado. Outra abordagem é utilizar códigos CUDA no algoritmo do FEMa, para que o mesmo seja paralelizado e executado em GPU’s, para obter um ganho de desempenho no tempo de execução

ANÁLISE MERCADOLÓGICA DO SEGMENTO PET: ESTUDO DE CASO UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA

O presente trabalho teve como objetivo analisar a aplicação do Aprendizado de Máquina nas vendas anuais de um pet shop, com o objetivo de reconhecer os padrões na descrição das mesmas, como data, tipo de produto, cliente e valor de venda. Objetivou-se, com o desenvolvimento desta pesquisa, desenvolver uma análise estratégica para melhor posicionar a empresa perante a disponibilidade de produtos e para utilizá-la como ferramenta de alcance de novos clientes. Para este objetivo, a pesquisa contou com os dados coletados de acordo com a aplicação de um software de planejamento de recursos da empresa (ERP) e por pesquisa documental, para o conhecimento do cenário do setor e para o entendimento do ferramental. Foi sugerido o uso das metodologias Floresta de Caminhos Ótimos (OPF) e K-means para entendimento dos agrupamentos de uma grande quantidade de dados que demonstrassem relação. A quantificação ocorreu com os dados de vendas, diferenciados quanto ao sexo dos clientes, o produto comprado com a respectiva quantidade e o dia de sua comercialização. O trabalho de pesquisa teve a intenção de correlacionar os dados das vendas para auxiliar nas decisões de reabastecimento dos produtos da loja, assim como, o reconhecimento dos padrões de visitas e comportamento dos clientes, para prever quais produtos e qual a quantidade deles que podem ser procurados no mês seguinte, além de arriscar a época em que o cliente poderá retornar para consumi-lo novamente. Por fim, testou-se a execução do OPF e do K-means como ferramentas de gestão empresarial estratégicas em um pet shop sem ter a necessidade de um gerenciamento de estoques e previsão de vendas. Como resultado, foram identificadas as categorias dos produtos que mais são vendidos, a dispersão das vendas nos meses em estudo, as mulheres como maiores clientes não considerando os clientes não cadastrados, os tipos de produtos que compensam ser vendidos separadamente, e foi demonstrado, através da aplicação do OPF que os medicamentos e vacinas são vendidos para atendimento de diferentes classes sociais que frequentam a loja. Entretanto, a aplicação do K-means resultou em limitações quanto ao reconhecimento de padrões

PROGRAMA PARA ANÁLISE NÃO LINEAR DO SINAL DA VOZ

Este trabalho apresenta o fundamental teórico necessário para fornecer a reconstrução do espaço-fase de sinais caóticos de voz. Para a reconstrução do espaço-fase se faz necessário o uso da teoria do caos, métodos estatísticos como informação mútua e falsos vizinhos. A reconstrução do espaço-fase em sinais de voz fornece uma maior acurácia no diagnóstico de patologias do sistema vocal

Caracterização da cinza de forno de olaria para aplicação em cimento pozolânico

A caracterização de materiais com potencial para substituição do cimento representa um grande avanço no que diz respeito a mitigação de impactos ambientais provocados pela indústria da construção civil. Além disso, os materiais pozolânicos podem melhorar as propriedades dos concretos no estado endurecido. Entretanto, para que estas propriedades estejam ativas nos materiais eles precisam atender requisitos, que no Brasil são normatizados pela ABNT NBR 12653, apresentando características físicas, químicas e mineralógicas específicas. A cinza de forno de olaria é o principal resíduo sólido produzido pelas indústrias produtoras de cerâmica vermelha. A cidade de Presidente Epitácio, SP, tem estas indústrias como destaque na sua economia, por isso este trabalho realizou ensaios de fluorescência e difração de raios-X para caracterização química e mineralógica. Para caracterização física foi feita granulometria à laser e ensaios normatizados pelas ABNT NBR 5751 e 5752. Também foram ensaiadas a resistência à compressão em argamassas com substituição de 10, 20 e 30% da massa de cimento por cinza, curadas durante 7, 28 e 91 dias. Os resultados dos ensaios realizados mostraram um material que não atende a todas as demandas normatizadas, tendo resultados positivos somente no ensaio granulométrico e no índice de atividade pozolânica com cimento Portland pela ABNT NBR 5752. Os resultados sugerem a necessidade de novos testes para ativação térmica do material e ainda, possibilitar a sua incorporação na produção de cimentos compostos com potencial uso em pastas, argamassas e concretos. Palavras-chave: Argamassa, resíduos, resistência a compressão, material pozolânico, cinza de forno de olaria

SIMULAÇÃO DE MULTIDÕES EM SITUAÇÕES DE RISCO IMINENTE

There are many methods of simulating a crowd of people, each with its advantages and disadvantages. The increasing number of risk situations in big cities, such as fires or terrorist attacks, made it important to study the behavior of individuals in this type of situation. The purpose of this work is to develop a mathematical-computational model to simulate crowds in fire situations in order to establish relationships between different variables found in those scenarios. This work uses the instinctive concept of crowds in situations with high levels of stress to configure the interactions between people and the environment in a dynamic multiagent system, where each individual presents different cognitive and motor capacities, so that the safety of a closed environment can be diagnosed quicker than the current methods, as well as establishing relation between the fire stage, number of people and the percentage of survivors of the group, and also evaluate the possibility of applying the agent-environment interactions for the implementation of  a function optimization system.Existem muitos métodos de simular uma multidão, todos com suas vantagens e desvantagens. Com o aumento de situações de risco iminente em grandes metrópoles, como incêndios e atentados terroristas, se faz necessário estudar o comportamento das pessoas nesse tipo de situação. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo matemático-computacional para simular multidões em situações de incêndio, a fim de estabelecer relações entre as variáveis encontradas nestes cenários. O modelo utiliza o conceito instintivo de multidões em situações com altos níveis de stress para configurar as interações entre as pessoas e o ambiente em um sistema multiagentes dinâmico, onde cada indivíduo possui capacidades cognitivas e motoras distintas, a fim de diagnosticar a segurança de um ambiente fechado de maneira mais rápida que os métodos atuais, além de estabelecer uma relação entre o nível do incêndio, número de pessoas e a porcentagem de sobreviventes, e também avaliar a possibilidade adaptação do sistema em um algoritmo de otimização de funções

MÉTODOS DE MAPPING FEATURES APLICADOS AO PROCESSAMENTO DE SINAIS EEG

The electroencephalogram (EEG) is a medical examination that aims to record the individual's brain activity for further analysis. Several applications are currently emerging for the same, and a major factor for any application is finding patterns and groups in the signals and relating them to the actions. Currently, there are several classifiers used for this, and these classifiers are applied directly to EEG signals. However, another theme uses Mapping Features methods in signal processing and then performs the classification on the resulting signals for better results.O eletroencefalograma (EEG) é um exame médico que visa registrar a atividade cerebral do indivíduo para análise posterior. Diversas aplicações estão surgindo atualmente para o mesmo, e um fator de grande importância para qualquer aplicação é encontrar padrões e grupos nos sinais e relacioná-los às ações. Atualmente, existem vários classificadores usados ​​para isso, e esses classificadores são aplicados diretamente aos sinais do EEG. No entanto, outra temática utiliza métodos de Mapping Features no processamento dos sinais e posteriormente, realiza a classificação nos sinais resultantes visando obter resultados melhores

APLICAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS NA CONSTRUÇÃO DE GRADES DE HORÁRIOS

Este trabalho apresenta uma solução para a construção de grades de horários de Turma-Professor por meio da aplicação de algoritmos genéticos, levando em consideração as restrições encontradas na elaboração das grades de horários semestrais. O software que gera as grades de horários foi desenvolvido em C# e exibe combinações de horários plausíveis que atenda as restrições de horários de cursos, professores e disciplinas cadastradas. Por se tratar de um problema NP-Completo, nem sempre combinações válidas são encontradas pelo algoritmo, neste caso o programa sinaliza os horários das disciplinas que estão em conflito

AUMENTANDO DESEMPENHO DE ALGORITMOS DE MINERAÇÂO DE DADOS UTILIZANDO A PLATAFORMA CUDA

Com a necessidade cada vez maior de tomar decisões em curto prazo, a indústria (farmacêutica, petroquímica, aeronáutica e etc.) vem buscando novas formas de reduzir o tempo do processo de mineração de dados para obtenção do conhecimento. Nos últimos anos, muitos recursos tecnológicos estão sendo utilizados para amenizar essa necessidade, um exemplo é o CUDA. O CUDA é uma plataforma que possibilita o uso de GPUs GeForce em conjunto com a CPUs para processamento de dados, reduzindo de forma significativa o tempo de processamento. Este trabalho propõe realizar uma análise comparativa do tempo de processamento entre duas versões de alguns algoritmos de mineração de dados (Apriori, AprioriAll, Naïve Bayes e K-Means), uma executando somente na CPU e outra na CPU em conjunto com a GPU através da plataforma CUDA. Através dos experimentos realizados, observou-se que usando a plataforma CUDA é possível obter resultados satisfatórios