Visual Analytics Applied to Image Analysis:From Segmentation to Classification

Image analysis is the field of study concerned with extracting information from images. This field is immensely important for commercial and scientific applications, from identifying people in photographs to recognizing diseases in medical images.The goal behind the work presented in this thesis is providing mechanisms that allow humans to assist machines in image analysis tasks that are difficult to fully automate: image segmentation, feature selection, and image classification.Image segmentation is the task of partitioning an image into objects of interest (e.g., identifying which pixels correspond to a person in an image). In this context, we propose a new technique that enables faster interactive segmentation and potentially richer feature extraction, which may lead to increased efficacy. Image classification is the task of assigning a class label to an image based on generalization from examples (e.g., given images of a person, recognizing other images of this person). The traditional solution involves first representing each image by features (measurable characteristics) related to colors, textures, and shapes. In this context, we propose a new interactive visualization system that aims to provide insights that lead to the development of effective feature sets for image classification.We also show how this system can be adapted to explore intermediary computational results of artificial neural networks, with the goal of enabling insights about how these networks operate, which again may lead to improvements along the image classification pipeline. This task also leads to the development of a new time-dependent visualization technique

Análise visual aplicada à análise de imagens

Orientadores: Alexandre Xavier Falcão, Alexandru Cristian Telea, Pedro Jussieu de Rezende, Johannes Bernardus Theodorus Maria RoerdinkTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação e Universidade de GroningenResumo: Análise de imagens é o campo de pesquisa preocupado com a extração de informações a partir de imagens. Esse campo é bastante importante para aplicações científicas e comerciais. O objetivo principal do trabalho apresentado nesta tese é permitir interatividade com o usuário durante várias tarefas relacionadas à análise de imagens: segmentação, seleção de atributos, e classificação. Neste contexto, permitir interatividade com o usuário significa prover mecanismos que tornem possível que humanos auxiliem computadores em tarefas que são de difícil automação. Com respeito à segmentação de imagens, propomos uma nova técnica interativa que combina superpixels com a transformada imagem-floresta. A vantagem principal dessa técnica é permitir rápida segmentação interativa de imagens grandes, além de permitir extração de características potencialmente mais ricas. Os experimentos sugerem que nossa técnica é tão eficaz quanto a alternativa baseada em pixels. No contexto de seleção de atributos e classificação, propomos um novo sistema de visualização interativa que combina exploração do espaço de atributos (baseada em redução de dimensionalidade) com avaliação automática de atributos. Esse sistema tem como objetivo revelar informações que levem ao desenvolvimento de conjuntos de atributos eficazes para classificação de imagens. O mesmo sistema também pode ser aplicado para seleção de atributos para segmentação de imagens e para classificação de padrões, apesar dessas tarefas não serem nosso foco. Apresentamos casos de uso que mostram como esse sistema pode prover certos tipos de informação qualitativa sobre sistemas de classificação de imagens que seriam difíceis de obter por outros métodos. Também mostramos como o sistema interativo proposto pode ser adaptado para a exploração de resultados computacionais intermediários de redes neurais artificiais. Essas redes atualmente alcançam resultados no estado da arte em muitas aplicações de classificação de imagens. Através de casos de uso envolvendo conjuntos de dados de referência, mostramos que nosso sistema pode prover informações sobre como uma rede opera que levam a melhorias em sistemas de classificação. Já que os parâmetros de uma rede neural artificial são tipicamente adaptados iterativamente, a visualização de seus resultados intermediários pode ser vista como uma tarefa dependente de tempo. Com base nessa perspectiva, propomos uma nova técnica de redução de dimensionalidade dependente de tempo que permite a redução de mudanças desnecessárias nos resultados causadas por pequenas mudanças nos dados. Experimentos preliminares mostram que essa técnica é eficaz em manter a coerência temporal desejadaAbstract: We define image analysis as the field of study concerned with extracting information from images. This field is immensely important for commercial and interdisciplinary applications. The overarching goal behind the work presented in this thesis is enabling user interaction during several tasks related to image analysis: image segmentation, feature selection, and image classification. In this context, enabling user interaction refers to providing mechanisms that allow humans to assist machines in tasks that are difficult to automate. Such tasks are very common in image analysis. Concerning image segmentation, we propose a new interactive technique that combines superpixels with the image foresting transform. The main advantage of our proposed technique is enabling faster interactive segmentation of large images, although it also enables potentially richer feature extraction. Our experiments show that our technique is at least as effective as its pixel-based counterpart. In the context of feature selection and image classification, we propose a new interactive visualization system that combines feature space exploration (based on dimensionality reduction) with automatic feature scoring. This visualization system aims to provide insights that lead to the development of effective feature sets for image classification. The same system can also be applied to select features for image segmentation and (general) pattern classification, although these tasks are not our focus. We present use cases that show how this system may provide a kind of qualitative feedback about image classification systems that would be very difficult to obtain by other (non-visual) means. We also show how our proposed interactive visualization system can be adapted to explore intermediary computational results of artificial neural networks. Such networks currently achieve state-of-the-art results in many image classification applications. Through use cases involving traditional benchmark datasets, we show that our system may enable insights about how a network operates that lead to improvements along the classification pipeline. Because the parameters of an artificial neural network are typically adapted iteratively, visualizing its intermediary computational results can be seen as a time-dependent task. Motivated by this, we propose a new time-dependent dimensionality reduction technique that enables the reduction of apparently unnecessary changes in results due to small changes in the data (temporal coherence). Preliminary experiments show that this technique is effective in enforcing temporal coherenceDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação2012/24121-9;FAPESPCAPE

FORMAÇÃO INICIAL E CONTINUADA PARA PROFESSORES DAS ESCOLAS DO CAMPO

 Sabe-se que a luta por uma educação de qualidade permeia a educação pública no Brasil. Nas escolas do campo, essa permanente luta marcou a história dos povos do campo. Hoje, as escolas ainda sofrem com a falta de estrutura física e pedagógica. A presente pesquisa teve como principal objetivo analisar as políticas de formação inicial e continuada dos professores que atuam nas escolas do campo. Por meio da voz de diversos autores e do levantamento de dados, abrangeu os Municípios de Barra Bonita, Guaraciaba e São Miguel do Oeste, pertencentes à região da AMEOSC, e pôde-se compreender a trajetória histórica e as concepções atuais de educação do campo. Nos últimos anos, principalmente nas décadas de 1980 e 1990, o campo sofreu com o êxodo de muitas famílias; o Extremo Oeste também se ressentiu com esse esvaziamento e muitas escolas, situadas nesse espaço, encerraram suas atividades por falta de aluno. As dificuldades encontradas nas escolas do campo se caracterizam por uma falta de estrutura física e pedagógica. Além da falta de formação continuada para professores que atuam nessas escolas, pode-se, ainda, encontrar muitos outros desafios que são enfrentados a cada dia por todos aqueles que participam da escola: professores, educandos, direção, pais, comunidade e demais profissionais. As escolas do campo precisam de investimentos nas áreas de pesquisas, implementação de bibliotecas, parques, materiais didáticos, salas de informática, laboratórios, viagens de estudos e, principalmente, na formação continuada de seus profissionais. Destaca-se que 64% dos professores e gestores pesquisados não participam ou jamais participaram de um curso de formação inicial ou continuada específicos para escolas do campo. Assegurar a formação de educadores e dos currículos escolares vinculados à realidade do campo é garantir a relação entre o acesso aos conhecimentos historicamente acumulados e aos saberes da vivência cotidiana.  Educar no campo é educar para o campo, valorizando, acima de tudo, a vida que se constitui nesse tão importante e ímpar espaço. Uma escola do campo não basta apenas estar situada na área rural, ela precisa viver junto ao seu povo.Palavras-chave: Educação. Campo. Formação

EDUCAÇÃO DO CAMPO: UMA TRAGETORIA DE LUTAS E CONQUITAS

O presente artigo teve como objetivo analisar o contexto histórico da educação do campo no Brasil e no Estado de Santa Catarina. Para essa compreensão, buscou-se contextualizar a evolução histórica da educação do campo, analisando as lutas e conquistas dos povos do campo no decorrer do tempo. Compreender as complexidades históricas da educação do campo possibilita obter uma visão ampla dos aspectos que marcaram, ao longo do tempo, essa forma de educação, possibilitando apontar melhorias aos rumos de uma educação de qualidade no campo. Assim, por meio dessa reflexão bibliográfica, também se buscou compreender o campo, a vida das pessoas que estão nesse ambiente e seus laços culturais construídos com a terra. Essa forma de educação possuiu inúmeros critérios a serem discutidos que precisam ser recapitulados e analisados, para a própria progressão da escola e dos membros que dela fazem parte. As escolas do campo precisam de um olhar diferenciado, para que sejam atendidas às necessidades da sua população, que também merece ser reconhecida e valorizada.Palavras-chave: Educação do campo. Lutas. Conquistas

CICLO OPERACIONAL E SUA INFLUÊNCIA NA HORA DA COMPRA: ESTUDO DE CASO EM UM SUPERMERCADO

O ramo alimentício é uma das atividades com maior venda de produtos, por possuir vendas diárias e de primeira necessidade. O supermercado é um dos principais varejos que necessitam de um profissional capacitado para efetuar suas compras. Este artigo visa informar aos leitores a importância do ciclo operacional, financeiro e econômico, bem como seus prazos médios, desde a compra do produto até o recebimento dos seus clientes e como isso afeta no momento da compra. Foi realizado estudo de caso em um supermercado no município de Xanxerê, de cunho descritivo, quali-quantitativo, com informações obtidas por meio de uma entrevista com o gestor e análise em documentos contábeis, ressaltando que o supermercado possui uma gestão familiar. Analisados os dados coletados, a empresa demonstrou alguns pontos que estão em desacordo, possuí estoque elevado com um prazo de 65 dias, e um prazo de pagamento de 20 dias em média. Quanto ao ciclo operacional com média de 69 dias, e o ciclo financeiro com média de 49 dias, entende-se que a empesa se autofinancia por muito tempo.  Por outro lado, o gestor tem pleno conhecimento quanto aos prazos e ciclos e transmite toda esta informação ao setor, para efetuar uma melhor compra. Este trabalho despertou um grande interesse nos pesquisadores pelo motivo destes atuarem na área de compras. Por fim, conclui-se que o estudo revelou dados importantes para a empresa e fornece informações para que acadêmicos e interessados no assunto explorem ainda mais este tema