Fractal descriptors based on the probability dimension: a texture analysis and classification approach

In this work, we propose a novel technique for obtaining descriptors of gray-level texture images. The descriptors are provided by applying a multiscale transform to the fractal dimension of the image estimated through the probability (Voss) method. The effectiveness of the descriptors is verified in a classification task using benchmark over texture datasets. The results obtained demonstrate the efficiency of the proposed method as a tool for the description and discrimination of texture images.Comment: 7 pages, 6 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1205.282

Especialização produtiva e retornos associados para os produtores de leite

O estudo tem o objetivo de refletir sobre impactos normativos e de estímulos industriais sobre a pecuária leiteira. Para tanto, foram colhidas na literatura referências às principais transformações ocorridas no Sistema Agroindustrial do Leite no período recente e como aspectos, principalmente tecnológicos, são necessários para manter a atividade viável do ponto de vista econômico e técnico. O reflexo disso é uma constatação de que a especialização dos produtores constitui elemento fundamental tanto para a adequação às novas realidades quanto para a ampliação da produção e maior inserção no mercado

Fractal Descriptors in the Fourier Domain Applied to Color Texture Analysis

The present work proposes the development of a novel method to provide descriptors for colored texture images. The method consists in two steps. In the first, we apply a linear transform in the color space of the image aiming at highlighting spatial structuring relations among the color of pixels. In a second moment, we apply a multiscale approach to the calculus of fractal dimension based on Fourier transform. From this multiscale operation, we extract the descriptors used to discriminate the texture represented in digital images. The accuracy of the method is verified in the classification of two color texture datasets, by comparing the performance of the proposed technique to other classical and state-of-the-art methods for color texture analysis. The results showed an advantage of almost 3% of the proposed technique over the second best approach.Comment: Chaos, Volume 21, Issue 4, 201

Brachiaria species identification using imaging techniques based on fractal descriptors

The use of a rapid and accurate method in diagnosis and classification of species and/or cultivars of forage has practical relevance, scientific and trade in various areas of study. Thus, leaf samples of fodder plant species \textit{Brachiaria} were previously identified, collected and scanned to be treated by means of artificial vision to make the database and be used in subsequent classifications. Forage crops used were: \textit{Brachiaria decumbens} cv. IPEAN; \textit{Brachiaria ruziziensis} Germain \& Evrard; \textit{Brachiaria Brizantha} (Hochst. ex. A. Rich.) Stapf; \textit{Brachiaria arrecta} (Hack.) Stent. and \textit{Brachiaria spp}. The images were analyzed by the fractal descriptors method, where a set of measures are obtained from the values of the fractal dimension at different scales. Therefore such values are used as inputs for a state-of-the-art classifier, the Support Vector Machine, which finally discriminates the images according to the respective species.Comment: 7 pages, 5 figure

Enhancing Volumetric Bouligand-Minkowski Fractal Descriptors by using Functional Data Analysis

This work proposes and study the concept of Functional Data Analysis transform, applying it to the performance improving of volumetric Bouligand-Minkowski fractal descriptors. The proposed transform consists essentially in changing the descriptors originally defined in the space of the calculus of fractal dimension into the space of coefficients used in the functional data representation of these descriptors. The transformed decriptors are used here in texture classification problems. The enhancement provided by the FDA transform is measured by comparing the transformed to the original descriptors in terms of the correctness rate in the classification of well known datasets

Maternal thyroid hormones are essential for neural development in Zebrafish

Teleost eggs contain an abundant store of maternal thyroid hormones (THs), and early in zebrafish embryonic development, all the genes necessary for TH signaling are expressed. Nonetheless the function of THs in embryonic development remains elusive. To test the hypothesis that THs are fundamental for zebrafish embryonic development, an monocarboxilic transporter 8 (Mct8) knockdown strategy was deployed to prevent maternal TH uptake. Absence of maternal THs did not affect early specification of the neural epithelia but profoundly modified later dorsal specification of the brain and spinal cord as well as specific neuron differentiation. Maternal THs acted upstream of pax2a, pax7, and pax8 genes but downstream of shha and fgf8a signaling. The lack of inhibitory spinal cord interneurons and increased motoneurons in the mct8 morphants is consistent with their stiff axial body and impaired mobility. The mct8 mutations are associated with X-linked mental retardation in humans, and the cellular and molecular consequences of MCT8 knockdown during embryonic development in zebrafish provides new insight into the potential role of THs in this condition.Portuguese Science Foundation (FCT) [PTDC/MAR/115005/2009]; FCT [SFRH/BPD/66808/2009, SFRH/BPD/67008/2009, Pest-OE/EQB/LA0023/2013]info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Fractal descriptors applied to texture analysis

Este projeto descreve o desenvolvimento, estudo e aplicação de descritores fractais em análise de texturas. Nos últimos anos, a literatura vem apresentando a geometria fractal como uma ferramenta poderosa para a análise de imagens, com aplicações em variados campos da ciência. A maior parte destes trabalhos faz uso direto da dimensão fractal como um descritor do objeto representado na imagem. Entretanto, em função da complexidade de muitos problemas nesta área, algumas soluções foram propostas para melhorar essa análise, usando não apenas o valor da dimensão fractal, mas um conjunto de medidas que pudessem ser extraídas pela geometria fractal e que descrevessem as texturas com maior riqueza e precisão. Entre essas técnicas, destacam-se a metodologia de multifractais, de dimensão fractal multiescala e, mais recentemente, os descritores fractais. Esta última técnica tem se mostrado eficiente na solução de problemas relacionados à discriminação de imagens de texturas e formas, uma vez que os descritores gerados fornecem uma representação direta do padrão de complexidade (distribuição dos detalhes ao longo das escalas de observação) da imagem. Assim, essa solução permite que se tenha uma descrição rica da imagem estudada pela análise da distribuição espacial e/ou espectral dos pixels e intensidade de cores/tons de cinza, com uma modelagem que pode se aproximar da percepção visual humana para a geração de um método automático e preciso. Ocorre, entretanto, que os trabalhos apresentados até o momento sobre descritores fractais focam em métodos de estimativa de dimensão fractal mais conhecidos como Bouligand-Minkowski e Box-counting. Este projeto visa estudar mais a fundo o conceito, generalizando para outras abordagens de dimensão fractal, bem como explorando diferentes formas de se extraírem os descritores a partir da curva logarítmica associada à dimensão. Os métodos desenvolvidos são aplicados à análise de texturas, em problemas de classificação de bases públicas, cujos resultados podem ser comparados com métodos da literatura, bem como a segmentação de imagens de satélite e à identificação automática de amostras obtidas em estudos de nanotecnologia. Os resultados alcançados demonstram o potencial da metodologia desenvolvida para a solução destes problemas, mostrando tratar-se de uma nova fronteira a ser usada e explorada em análise de imagens e visão computacional como um todo.This project describes the development, study and application of fractal descriptors to texture analysis. Recently, the literature has shown fractal geometry as a powerful tool for image analysis, with applications to several areas of science. Most of these works use fractal dimension as a descriptor of the object depicted in the image. However, due to the complexity of many problems in this context, some solutions have been proposed to improve this analysis. These proposed methods use not only the value of fractal dimension, but a set of measures which could be extracted by fractal geometry to describe the textures with greater richness and accuracy. Among such techniques, we emphasize the multifractal methodology, multiscale fractal dimension and, more recently, fractal descriptors. This latter technique has demonstrated to be efficient in solving problems related to the discrimination of texture and shape images. This is possible as the extracted descriptors provide a direct representation of the complexity (the details distribution along the scales of observation) in the image. Thus, this solution allows for a rich description of the image studied by analyzing the spatial/spectral distribution of pixels and intensity of colors/gray-levels, with a model which can approximate the human visual perception, generating an automatic and precise method. However, the works about fractal descriptors presented in the literature focus on classical methods to estimate fractal dimension, such as Bouligand-Minkowski and Box-counting. This project aims at studying more deeply the concept, generalizing to other approaches in fractal dimension, as well as exploring different ways of extracting the key features from the logarithmic curve associated with the dimension. The developed methods are applied to texture analysis, in classification problems over public databases, whose results can be compared with literature methods, as well as to the segmentation of satellite images and automatically identifying samples obtained from studies on nanotechnology. The results demonstrate the potential of the methodology developed to solve such problems, showing that this is a new frontier to be explored and used in image analysis and computer vision at all

Functional Data Analysis Applied to Descriptors Generation of Multiscale Fractal Dimension Signatures.

Esta dissertação faz um estudo da aplicação da técnica estatística denominada Análise de Dados Funcionais (ADF) à geração de descritores usados em reconhecimento de padrões, mais especificamente, no reconhecimento de objetos de interesse em imagens. Estes objetos podem ser representados por vetores de características, também chamados de assinaturas, obtidos por uma técnica chamada de Dimensão Fractal Multiescala (DFM). Ocorre que estes vetores apresentam alta dimensionalidade (número de elementos), fazendo-se assim necessário o uso de uma abordagem que reduza este número de valores, sem que haja uma grande perda da informação transmitida pela assinatura. Neste contexto, diversas técnicas de extração de um reduzido conjunto de descritores da assinatura são apresentadas pela literatura. Entre estas, as mais populares são Fourier e \\emph, ambas relativamente simples de se apresentar e com resultados satisfatórios. A proposta aqui apresentada é de se utilizar ADF em combinação com DFM na geração de descritores de padrões. Os resultados obtidos com o uso desta abordagem na geração de descritores demostraram que a técnica possibilita bons resultados, mesmo em situações em que não é possível o uso de muitos descritores. Os experimentos demostraram que ADF apresenta um bom potencial para aplicação neste tipo de problema, permitindo que o método de classificação alcance bons resultados mesmo com poucos descritores. São sugeridos trabalhos futuros em que ADF possa ser usada, pesquisando-se por métodos ainda mais eficazes.This work studies the application of a statistical technique named Functional Data Analysis (FDA) for the generation of descriptors. These descriptors can be used for pattern recognition, more specifically, for the recognition of relevant objects in an image. These objects can be represented by features vectors, also known as signatures, obtained by a technique named Multi-scale Fractal Dimension (MFD). These vectors present a high dimensionality (number of elements), causing to be necessary the use of an approach for the reduction of this number of values, but without a large loss of information carried by the signature. In this context, several techniques for the extraction of a reduced set of signature descriptors are studied in the literature. Among these techniques, the most classic are Fourier and wavelets, both with simple presentation and providing satisfactory results. The proposal presented here is the use of FDA combined with MFD for the generation of pattern descriptors. The results obtained by the use of this approach for the generation of descriptors showed that this technique allows the obtention of good results, even in situations in wich is not possible the use of many descriptors. FDA was also applied to the extraction of descriptors of MFD texture signatures. Also in this case, the results were interesting. The experiments showed the FDA presents a good potential for the application to this type of problem, allowing the obtention of good results even by using a few descriptors. It is suggested future works in which FDA can be used, researching for still more efficient methods

Mysterium Pansophicum: imaginário e esoterismo em Jacob Boehme /

Jacob Boehme (1575-1624) was a shoemaker and mystic whose prophetic work gave support to Christian Theosophy and through imaginatio vera bequeathed subsidy to an imaginary simultaneously source and effluvium of Western esotericism. In addition to the manufacture of footwear, which only protects the feet of the pedestrians, the esoteric learning (practical and speculative) has made him the craftsman of a penetrating unveiling of the road to nature, as a power and expressiveness of the transcendent. In this reflection, we examine the ideas of the author allusive to theogony, cosmogony, anthropogony, cosmology and eschatology, in short, to the landmarks with which the man endeavors to apprehend the numinous and delimit his meaning. The imagination has a prominent place in Görlitz?s Shoemaker?s work, which is why, among the methodological tools to understand it, we have opted for those linked to the General Imaginary Theory (TGI), with emphasis on symbolic hermeneutics and figurative structuralism from the Durandian investigations. The present research as to the means is bibliographical, as far as the ends is exploratory and had as base logic the hypoteticaldeductive method. Initially, the text presented here intends to know the socio-cultural context in which Boehme was inserted, to seek to unravel what he called Mysterium Pansophicum, a concept exposed in his writings, rich in images (literary and pictorial). Without intending to exhaust the thought of the Teutonic Theosophist, this research aims at providing a convenient contribution to the Sciences of Religions in its interface with the field of Western esotericism, still little explored by the Brazilian scholarly study.NenhumaJacob Boehme (1575-1624) foi um sapateiro e místico cujo profético empenho deu base à teosofia cristã e que através da imaginatio vera legou subsídio a um imaginário simultaneamente fonte e eflúvio do esoterismo ocidental. Para além do fabrico de calçados, que apenas protegem os pés dos viandantes, o aprendizado esotérico (prático e especulativo) tornou-o artífice de penetrante desvelamento do itinerário a seguir pela estrada da natureza, enquanto potência e expressividade do transcendente. Nesta reflexão, examinam-se as ideias do autor alusivas a teogonia, cosmogonia, antropogonia, cosmologia e escatologia, enfim, aos marcos com os quais se empenha o homem em apreender o numinoso e delimitar-lhe o sentido. A imaginação possui lugar de destaque na obra do Sapateiro de Görlitz, razão por que, dentre as ferramentas metodológicas para compreendê-lo, optou-se aqui pelas vinculadas à Teoria Geral do Imaginário (TGI), com ênfase na hermenêutica simbólica e no estruturalismo figurativo oriundos das investigações durandianas. A presente pesquisa quanto aos meios é bibliográfica, quanto aos fins é exploratória e teve por base lógica o método hipotético-dedutivo. Inicialmente, o texto ora apresentado tenciona conhecer o quadro sociocultural em que Boehme estava inserido, para, ato contínuo, buscar deslindar o que ele denominava por Mysterium Pansophicum, concepção exposta em seus escritos, ricos de imagens (literárias e pictórica). Sem a pretensão de esgotar o pensamento do Teósofo Teutônico, almeja-se com esta pesquisa fornecer um conveniente aporte às Ciências das Religiões em sua interface com o campo do esoterismo ocidental, ainda pouco explorado pela academia brasileira