Improved texture image classification through the use of a corrosion-inspired cellular automaton

In this paper, the problem of classifying synthetic and natural texture images is addressed. To tackle this problem, an innovative method is proposed that combines concepts from corrosion modeling and cellular automata to generate a texture descriptor. The core processes of metal (pitting) corrosion are identified and applied to texture images by incorporating the basic mechanisms of corrosion in the transition function of the cellular automaton. The surface morphology of the image is analyzed before and during the application of the transition function of the cellular automaton. In each iteration the cumulative mass of corroded product is obtained to construct each of the attributes of the texture descriptor. In a final step, this texture descriptor is used for image classification by applying Linear Discriminant Analysis. The method was tested on the well-known Brodatz and Vistex databases. In addition, in order to verify the robustness of the method, its invariance to noise and rotation were tested. To that end, different variants of the original two databases were obtained through addition of noise to and rotation of the images. The results showed that the method is effective for texture classification according to the high success rates obtained in all cases. This indicates the potential of employing methods inspired on natural phenomena in other fields.Comment: 13 pages, 14 figure

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

Interações discursivas mediadas na aula de ciências

In this research, we study the dialogic and discursive pedagogical interactions encouraging conceptual construction in 9th grade science classes at a school in southern Brazil. The main objective is to demonstrate how to develop the curricular component of natural science classes by moving past instructional teaching and instead facilitating contextualized teaching, which considers students’ motivations in relation to teaching through mediation. We base this practice on the following question: through what strategies can students’ activities in class be constituted in mediations that develop processes of teaching and learning in a dialogic and dialectical way? Data collection in this action research was done through video recordings, transcriptions, and analyses of classes according to the Bakhtinian theory of discursive interactions, according to which language is a founding category of teaching and learning movements. We worked in municipal public schools under the hypothesis that pedagogical work to stimulate students’ expressions impacts the dialogical movements of teaching and learning, where verbal interactions allow their conceptual formulations through teaching as mediation. Thus, the themes about enunciation become theoretical-practical approaches capable of generating interpretations about the logic of science production, throughout scientific concepts and their linguistic manifestations about the functioning of science, its nature, and its interrelationships with society.En esta investigación, estudiamos las interacciones pedagógicas dialógicas y discursivas, que fomentan la construcción conceptual en las clases de ciencias de grado noveno, en un colegio del sur de Brasil. El principal objetivo es demostrar un modo de desarrollar el componente curricular de Ciencias Naturales, superando la enseñanza instructiva y favoreciendo la enseñanza contextualizada, que considera las motivaciones de los alumnos en la relación con las mediaciones docentes como posibilidades de aprender y enseñar. Fundamentamos esta práctica en la pregunta: ¿Por cuáles "medios" las manifestaciones de los estudiantes en la clase, pueden constituirse en mediaciones que desarrollan procesos de enseñar y aprender de manera dialógica y dialéctica? Esta fue una investigación-acción, cuya toma de datos se realizó por medio de filmaciones de clases transcritas y analizadas según la teoría bakhtiniana de las "interacciones discursivas", según la cual, el lenguaje es fundamentalmente analizado como categoría fundadora de los movimientos de enseñar y aprender. Trabajamos en escuelas públicas municipales bajo la hipótesis de que el trabajo pedagógico que alimenta la expresión de los estudiantes es capaz de producir movimientos de enseñar y aprender dialógicos, donde las interacciones verbales permiten sus formulaciones conceptuales a través de las mediaciones docentes. Así, los temas de las enunciaciones se constituyen en planteamientos teórico-prácticos capaces de generar interpretaciones acerca de las lógicas de producción de las ciencias, por medio de los conceptos científicos y sus manifestaciones lingüísticas sobre el funcionamiento de la ciencia, sobre su naturaleza y sobre sus interrelaciones con la sociedad.Neste trabalho, buscamos estudar interações pedagógicas dialógicas e discursivas, que resultam em formação conceitual, durante aulas de Ciências do 9º ano do Ensino Fundamental, no sul do Brasil. O objetivo é demonstrar um modo de desenvolver o componente curricular de Ciências Naturais, superando o ensino instrucional, em favor de um ensino contextualizado, que considera as motivações dos estudantes na relação com as mediações docentes, como possibilidades de aprender e ensinar. Move nossas práxis a questão: por quais “meios” as manifestações dos estudantes em sala de aula podem constituir-se como mediações entre os movimentos de ensinar e aprender, para que a aprendizagem possa ocorrer dialógica e dialeticamente? Trata-se de pesquisa-ação, cujo corpo empírico forma-se por filmagens das aulas transcritas e analisadas, segundo a teoria bakhtiniana das “interações discursivas”, na qual a linguagem é fundamentalmente analisada como categoria fundante dos movimentos de ensinar e aprender. Trabalhamos em escolas públicas municipais, partindo da premissa de que o trabalho pedagógico que fomenta a expressão dos estudantes é capaz de gerar movimentos de ensinar e aprender dialógicos, nos quais as interações verbais proporcionam formulações conceituais dos estudantes a partir das mediações docentes. Assim, os temas das enunciações constituem-se em formulações teórico-práticas capazes de gerar interpretações acerca das lógicas de produção científica, por meio dos conceitos científicos e suas manifestações linguísticas sobre o funcionamento das Ciências Naturais, sobre sua natureza e sobre as suas inter-relações com a sociedade

Antimicrobial susceptibility profile of Streptococcus agalactiae strains isolated from bovine mastitis

A mastite é a principal doença de bovinos leiteiros em todo o mundo e tem como principais agentes as bactérias, entre as quais Streptococcus agalactiae. Esse agente se destaca por ser altamente contagioso e pelos reflexos que causa na incidência de casos clínicos e no incremento da contagem de células somáticas do leite do tanque. Para o controle desta enfermidade, destacam-se a terapia de vacas secas e o tratamento de casos clínicos, medidas que requerem o conhecimento do perfil de sensibilidade dos agentes causais aos antimicrobianos. Este estudo teve como objetivo avaliar os perfis de suscetibilidade a antimicrobianos em 89 amostras de S. agalactiae isoladas de casos de mastite bovina em rebanhos da região de Campo das Vertentes, Minas Gerais, no período de 2004 a 2008. A técnica de difusão em discos foi utilizada e os antimicrobianos correntemente empregados na terapia da mastite foram testados. Os testes de suscetibilidade antimicrobiana apontaram 100% de susceptibilidade para cloranfenicol, ceftiofur, cefotaxima, enrofloxacina e cefquimona. Níveis elevados de susceptibilidade (>95%) foram observados para os betalactâmicos, florfenicol, gentamicina, lincomicina, nitrofurantoína e sulfametoprim. Altas frequências de resistência foram observadas para neomicina (15,74%) e tetraciclina (21,35%). Dois isolados multirresistentes (2,25%) foram encontrados. Os resultados apontaram variações nos perfis se suscetibilidade aos antimicrobianos na população analisada, indicando a importância do uso do antibiograma para a escolha mais criteriosa dos antibacterianos a serem utilizados para o tratamento da mastite bovina causada por S. agalactiae. As altas frequências de resistência detectadas para alguns dos antimicrobianos comumente utilizados para o tratamento de mastite e outras patologias, tais como a neomicina e a tetraciclina, salientam a necessidade de monitoramento permanente do perfil de suscetibilidade aos antimicrobianos e do uso mais criterioso dos mesmos nos rebanhos leiteiros.Bovine mastitis is the most important disease of dairy herds worldwide. Its main etiologic agents are bacteria, including Streptococcus agalactiae. The importance of this agent in bovine mastitis is because it is highly contagious and has a high impact on the occurrence of clinical mastitis cases and in the increase of the bulk milk somatic cell counts. The dry cow therapy and the treatment of the clinical mastitis cases stand out among the measures to control intramammary infections in cows. However, these strategies require knowledge about the antimicrobial susceptibility of the causal microorganisms. Thus, this study aimed to evaluate the antimicrobial susceptibility of 89 S. agalactiae strains isolated from bovine mastitis between the years 2004 and 2008 in dairy herds from Campo das Vertentes region, Minas Gerais State, Brazil. The disc diffusion technique was used and the antimicrobials currently used in mastitis therapy were tested. The isolates tested showed 100% susceptibility to chloramphenicol, ceftiofur, cefotaxime, enrofloxacin, and cefquinome. High frequencies of susceptibility (>95%) were also observed for the beta-lactams (penicillin G, ampicillin, and oxacillin), cephalosporins (cephalotin, ceftiofur, cefotaxime, cefoperazone, and cefquinome), florfenicol, gentamicin, lincomycin, nitrofurantoin, and sulfamethoprim. The strains showed high frequencies of resistance to neomycin (15.74%), and tetracycline (21.35%). Multidrug resistance was detected in 2.25% of the tested isolates. The results pointed to variations in the antimicrobial susceptibility profiles of the studied strains and the importance of the use of the susceptibility tests to determine the correct antimicrobial to be applied in the treatment of bovine mastitis caused by S. agalactiae. The high frequencies of resistance observed to some antimicrobials, such as neomycin and tetracycline, commonly used in the treatment of mastitis and other pathologies, highlighted the need for more judicious use of antimicrobials on dairy farms

INCÊNDIOS NA AMAZÔNIA A PARTIR DE UMA PERSPECTIVA DE CIRCULAÇÃO DE TWEETS

Forest fires are one of the main threats to biodiversity in the Amazon region. Official data revealed record numbers in the volume of fire outbreaks in the year 2022. This worrying scenario reverberates not only in political and governmental issues of environmental preservation, but also in social networks, where society exposes and debates its views and opinions. This paper presents an exploratory study on a set of tweets in Portuguese related to the fires in the Amazon. Computational solutions are used to generate results that allow the thematic identification of the content conveyed by Twitter users on the subject. The results revealed a polarization on the issue, going beyond environmental problems and going against political and affective issues.Los incendios forestales son una de las principales amenazas para la biodiversidad en la región amazónica. Datos oficiales revelaron cifras récord en el volumen de focos de incendios en el año 2022. Este preocupante escenario repercute no solo en temas políticos y gubernamentales de preservación ambiental, sino también en las redes sociales, donde la sociedad expone y debate sus puntos de vista y opiniones. Este artículo presenta un estudio exploratorio sobre un conjunto de tuits en portugués relacionados con los incendios en la Amazonía. Se utilizan soluciones computacionales para generar resultados que permitan la identificación temática de los contenidos transmitidos por los usuarios de Twitter sobre el tema. Los resultados revelaron una polarización sobre el tema, yendo más allá de los problemas ambientales y yendo en contra de lo político y lo afectivo.Os incêndios florestais são uma das principais ameaças à biodiversidade da região amazônica. Dados oficiais revelaram números recordes no volume de focos de incêndios no ano de 2022. Esse cenário preocupante se reverbera não apenas nas questões políticas e governamentais de preservação ambiental, mas também nas redes sociais, onde a sociedade expõe e debate suas visões e opiniões. Neste artigo é apresentado um estudo exploratório sobre um conjunto de tweets em língua portuguesa relacionados aos incêndios na Amazônia. São utilizadas soluções computacionais para a geração de resultados que possibilitaram a identificação temática dos conteúdos veiculados pelos usuários do Twitter sobre o assunto. Os resultados revelaram uma polarização sobre a questão, extrapolando os problemas ambientais e indo de encontro a questões políticas e afetivas

Heterogeneous pattern recognition and its applications in biology and nanotechnology

O reconhecimento de padrões de textura em imagens tem sido uma importante ferramenta na área de visão computacional. Isso porque o atributo textura pode revelar características intrínsecas, tornando possível a classificação de um conjunto de imagens semelhantes. Embora a textura seja estudada há mais de meio século, ainda não existe um consenso sobre sua definição e nem mesmo um método de extração de características de textura que seja eficiente para todos os tipos de imagens. Além disso, os métodos da literatura analisam os padrões de textura de maneira global, considerando que uma imagem apresente um conjunto de micropadrões que formam um único padrão global ou homogêneo de textura na imagem. No entanto, alguns tipos de imagens apresentam heterogeneidade em sua composição, ou seja, o conjunto de micropadrões na imagem é responsável por formar mais de um padrão de textura dentro da mesma imagem. Esse tipo de imagens levou ao propósito de investigação deste trabalho. Independentemente do método de extração de característica utilizado, considerar a heterogeneidade do padrão de textura em uma imagem leva a uma melhor representação de suas características. Para melhorar a análise de padrões heterogêneos de textura, três abordagens são propostas: (i) lazy-patch, (ii) combinação de modelos e (iii) modelagem da textura por meio de autômatos celulares inspirados em corrosão alveolar. Os resultados ao aplicar essas abordagens em diferentes conjuntos de imagens de biologia e nanotecnologia, mostraram que a análise de padrões heterogêneos resulta em melhor representatividade de imagens que possuem padrões heterogêneos de textura em sua composição.Pattern recognition of texture in images has been playing an important role in computer vision area. This is because the texture attribute can reveal intrinsic characteristics, making it possible to classify a set of similar images. Although the texture is studied for over half a century, there is still no consensus on its definition or even a method to extrac texture characteristics that is effective for all types of images. Moreover, literature methods globally analyze the texture patterns, whereas a picture displays a number of micropatterns which form a single homogenous global pattern of texture in the image. However, some types of image display heterogeneity in their composition, that is, the set of micropatterns in the image use to form more than one texture pattern within the same image. Such type of image led to the purpose of this research work. Regardless the feature extraction method used, considering the heterogeneity of the texture pattern in an image leads to better representation of its features. To further improve the analysis of heterogeneous texture patterns, three approaches are proposed: (i) lazy-patch, (ii) combination of models and (iii) texture modeling using cellular automata inspired by pitting corrosion. The results of applying these approaches in different sets of biology and nanotechnology images showed that the analysis of heterogeneous patterns results in better representation of images that have heterogeneous patterns of texture in your composition

Heterogeneous pattern recognition and its applications in biology and nanotechnology

O reconhecimento de padrões de textura em imagens tem sido uma importante ferramenta na área de visão computacional. Isso porque o atributo textura pode revelar características intrínsecas, tornando possível a classificação de um conjunto de imagens semelhantes. Embora a textura seja estudada há mais de meio século, ainda não existe um consenso sobre sua definição e nem mesmo um método de extração de características de textura que seja eficiente para todos os tipos de imagens. Além disso, os métodos da literatura analisam os padrões de textura de maneira global, considerando que uma imagem apresente um conjunto de micropadrões que formam um único padrão global ou homogêneo de textura na imagem. No entanto, alguns tipos de imagens apresentam heterogeneidade em sua composição, ou seja, o conjunto de micropadrões na imagem é responsável por formar mais de um padrão de textura dentro da mesma imagem. Esse tipo de imagens levou ao propósito de investigação deste trabalho. Independentemente do método de extração de característica utilizado, considerar a heterogeneidade do padrão de textura em uma imagem leva a uma melhor representação de suas características. Para melhorar a análise de padrões heterogêneos de textura, três abordagens são propostas: (i) lazy-patch, (ii) combinação de modelos e (iii) modelagem da textura por meio de autômatos celulares inspirados em corrosão alveolar. Os resultados ao aplicar essas abordagens em diferentes conjuntos de imagens de biologia e nanotecnologia, mostraram que a análise de padrões heterogêneos resulta em melhor representatividade de imagens que possuem padrões heterogêneos de textura em sua composição.Pattern recognition of texture in images has been playing an important role in computer vision area. This is because the texture attribute can reveal intrinsic characteristics, making it possible to classify a set of similar images. Although the texture is studied for over half a century, there is still no consensus on its definition or even a method to extrac texture characteristics that is effective for all types of images. Moreover, literature methods globally analyze the texture patterns, whereas a picture displays a number of micropatterns which form a single homogenous global pattern of texture in the image. However, some types of image display heterogeneity in their composition, that is, the set of micropatterns in the image use to form more than one texture pattern within the same image. Such type of image led to the purpose of this research work. Regardless the feature extraction method used, considering the heterogeneity of the texture pattern in an image leads to better representation of its features. To further improve the analysis of heterogeneous texture patterns, three approaches are proposed: (i) lazy-patch, (ii) combination of models and (iii) texture modeling using cellular automata inspired by pitting corrosion. The results of applying these approaches in different sets of biology and nanotechnology images showed that the analysis of heterogeneous patterns results in better representation of images that have heterogeneous patterns of texture in your composition

Identificação de Trajetórias Espaço-Temporais de Movimentos em Vídeo

The goal of this work is to identify flow lines of moving objects in videos. These flows can then be used to represent the underlying movement. Unlike studies using shapebased representations, our work uses the image information inside and outside the object to build denser flows for motion representation. We begin by segmenting each video frame into a large set of non-overlapping uniform-color and texture regions called superpixels. Then, each superpixel is characterized as a model appearance and is represented by its centroid. These superpixels are then tracked over a number of frames to generate flow lines. Tracking is done using a function that calculates the cost of matching corresponding regions in subsequent frames, taking into account both the correspondence between regions and the consistency of their neighborhoods. The ideas reported in this work can be applied to the task of creating motion patterns, which in turn are important for identifying complex movements of objects and predict behavior. Experiments are performed on a set of synthetic and real-world motion sequences.Mestrado em Ciência da ComputaçãoO objetivo deste trabalho é identificar trajetórias de objetos em movimento em vídeos. As trajetórias podem ser usadas para representar o movimento. Ao contrário de estudos com representações baseadas somente na forma, esta proposta utiliza informações de dentro e fora do objeto, não se limitando ao contorno do mesmo, para representação do movimento. O primeiro passo é segmentar cada frame do vídeo em um grande conjunto de regiões denominadas superpixels, que mantém características semelhantes de textura e brilho em cada região. Então, cada superpixel é caracterizado de acordo com um modelo de aparência e é representado por seu centróide. Estes superpixels são monitorados pelos frames do vídeo para gerar as trajetórias. O monitoramento é realizado utilizando uma função que calcula o custo de correspondência das regiões em frames subsequentes, levando em consideração a correspondência entre as regiões e a consistência de suas vizinhanças. As idéias relatadas neste trabalho podem ser aplicadas à tarefa de criar padrões de movimento, que são importantes para identificação de movimentos complexos de objetos e predizer comportamento. Experimentos são realizados em vídeos sintéticos e reais