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The cottonseed delinting removes lint from the seed coat to improve plantability and maintain the seed’s physiological quality, therefore, this work aimed to determine the effect of delinting and neutralizers’ residual on the physiological quality of stored cottonseed by using image analysis phenotyping. The experiment was a randomized factorial design of 3 x 4 x 2 and two periods of storage evaluation (0 and 180 days). The cotton seeds were delinted at three different times (2, 4, and 10 minutes), neutralized using four distinct neutralizers (Quicklime, Hydrated lime, Filler lime, and NaOH), and there were seeds with and without neutralizer residue. The evaluations carried out were: water content, seed residual lint imaging, germination, seedling emergence, and seedling length imaging. The neutralizers Quicklime, Hydrated lime, and Filler lime do not need removal from the cotton seed coat. In storage, only the neutralizer NaOH has a high latent effect in lowering cottonseed quality, and the other neutralizers have lower physiological quality when the residue is removed. The image analysis phenotyping is efficient in identifying seedlings’ vigor. Resumo: O deslintamento das sementes de algodão remove o linter do tegumento para melhorar a plantabilidade e manter a qualidade fisiológica da semente, por isso, este trabalho teve como objetivo determinar o efeito do deslintamento e do resíduo de neutralizantes na qualidade fisiológica de sementes de algodão armazenado por meio de fenotipagem usando análise de imagens. O experimento foi um delineamento casualizado em fatorial 3 x 4 x 2 e dois períodos de avaliação de armazenamento (0 e 180 dias). As sementes de algodão foram deslintadas em três tempos diferentes (2, 4 e 10 minutos), neutralizadas com quatro neutralizantes (Cal virgem, Calcário hidratada, Calcário filler e NaOH), e utilizou-se sementes com e sem resíduo de neutralizante. As avaliações realizadas foram: teor de água, imagem de linter residual em sementes, germinação, emergência de plântulas e imagem de comprimento de plântulas. Os neutralizantes Cal virgem, Calcário hidratado e Calcário filler não precisam ser removidos do tegumento da semente de algodão. No armazenamento, apenas o neutralizante NaOH apresenta alto efeito latente na redução da qualidade da semente de algodão, e os demais neutralizantes apresentam inferior qualidade fisiológica quando o resíduo é removido. A fenotipagem por análise de imagem é eficiente na identificação do vigor das plântulas.

Cultural heritage institutions, such as archives, libraries, or museums commonly own collections composed of numerous objects, which, due to their large number are not subject to regular and systematic condition monitoring. In the industrial field, inspection standards to evaluate the quality of products have already been developed and certified, based on the evaluation of random pieces. The present research aimed to adapt one of those industrial standards to monitor the conservation condition of vast cultural heritage collections. We used, as a test subject, a numismatic collection composed of 22777 iron coins minted during the Spanish Second Republic. In our first inspection (2018), 1520 coins were sampled according to the industrial standard. Assessment and recording of the conservation condition was carried out through image analysis and coin weighing. In our second inspection (2020- 2021) no significant deterioration of the coins was detected. This second inspection also corroborated the effectiveness of the implemented monitoring protocol., El objetivo de este trabajo ha sido implantar un método de muestreo y registro para evaluar el estado de conservación de una colección compuesta por numerosos objetos, con el fin de favorecer la eficacia y la sostenibilidad en la custodia de grandes conjuntos patrimoniales. Es frecuente que las instituciones patrimoniales, archivos, fototecas o museos, cuenten con colecciones de este tipo que, aunque se encuentren en condiciones favorables de almacenamiento, no son objeto de una revisión sistemática que corrobore su conservación. El procedimiento de muestreo para la inspección por atributos se realiza en el ámbito industrial gracias a la aplicación de una normativa ya testada, y con el fin de implantar controles que permitan la consecución de unos objetivos establecidos tanto por el cliente como por el fabricante. El presente artículo describe la adaptación de este tipo de muestreo al ámbito patrimonial, en particular a una colección numismática, compuesta por 22.777 monedas de hierro de la Segunda República Española., As instituições detentoras de património cultural, tais como arquivos, bibliotecas ou museus, contêm frequentemente coleções compostas por inúmeros objetos, os quais, pelo seu elevado número, não são sujeitos a uma monitorização periódica e sistemática do seu estado de conservação. No âmbito industrial, já se encontram desenvolvidas e certificadas normas de inspeção para avaliar a qualidade de produtos, baseadas na avaliação de peças de forma aleatória. A presente investigação teve como objetivo adaptar uma dessas normas industriais à monitorização do estado de conservação de coleções patrimoniais numerosas. Esta adaptação foi testada numa coleção de numismática, composta por 22777 moedas de ferro cunhadas durante a Segunda República Espanhola. Na primeira inspeção (2018) amostraram-se 1520 moedas, seguindo a norma industrial. A avaliação e registo do estado de conservação foi feita através de análise de imagem e pesagem das moedas. Na segunda inspeção (2020-21) verificou-se que não havia ocorrido agravamento significativo do estado de conservação das moedas. Nessa inspeção foi também possível comprovar a eficácia do protocolo de monitorização implementado.

Dissertação de Mestrado em Design e Multimédia apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia Um meme é uma unidade de transmissão que carrega uma ideia ou comportamento entre seres humanos. Atualmente, esse termo é associado a imagens ou vídeos encontrados na internet, muitas das vezes com uma mensagem humorística. Numa sociedade cada vez mais ativa e global, os memes surgiram como meio de entretenimento e comunicação, e ao longo dos anos foram criadas diversas imagens que trazem consigo mensagens e ideias diferentes.Aliando este crescimento relativamente à utilização de memes, com a forma veloz com que comunicamos através das redes sociais e outras aplicações, é proposto um projeto que explora a temática da Criatividade Computacional, e que tem como objetivo a criação de um sistema capaz de gerar memes num formato específico, para a utiliza-ção em redes sociais e conversas por escrito informais, de forma ágil e intuitiva para o utilizador, tomando partido de conceitos e técnicas de análise e mistura de imagens. Para isso foi feita uma análise detrabalhos relacionados e de conceitos e algoritmos estado da arte que permitiram o desenvolvimento deste sistema. Nesta dissertação são ainda enumeradas e descritas as diferentes fases do plano e processode trabalho. De maneira a avaliar o sistema em termos de utilidade, foi realizado um estudo composto por vinte e três participantes para perceber se os memes resultantes do sistema seriam partilhados nasredes sociais e em conversas por escrito informais, e ainda quais as preferências dos utilizadores em relação aos métodos de blending implementados no sistema. A meme is a transmission unit that carries an idea or behaviour among human beings. Nowadays this term comes associated with the idea of an image or video from the internet, usually with humorous purposes. In an increasingly active and global society, these memes came as a means of entertainment and communication, and throughout the years, many images were created to encode different meanings. Combining this growth in the use of memes, with the fast way we communicate through social networks and other applications, the proposed project explores the theme of Computational Creativity, and aims to create a system capable of generating memes in a specific format, to be used in social networks and informal written conversations. The system also aims to be accessible to most people, providing an agile and intuitive way for the user to create memes by taking advantage of concepts and techniques of analysis and mixing of images and text. For this, an analysis of related works and of state-of-the-art concepts and algorithms that allowed the development of this system was carried out. This dissertation also lists and describes the different phases of the work plan and process. In order to evaluate the system in terms of usefulness, a study was carried out with twenty three participants to understand if the memes resulting from the system would be shared on social networks and in informal written conversations, and also what are the users preferences in relation to the methods of blending implemented in the system.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Catharanthus roseus (L.) G. Don conhecida popularmente como vinca, é uma espécie medicinal e ornamental. No paisagismo é uma opção para composição de jardins e apresenta floração em diversas cores. A Visão Computacional no setor da floricultura e paisagismo tem apresentado ferramentas para auxiliar no manejo, no cultivo e elaboração de projetos paisagísticos, como aplicativos para identificação de plantas. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da rede Mask R-CNN para quantificar flores de vinca e as qualificar quanto a cor para aplicação nos setores de floricultura e paisagismo. Foram coletadas 700 imagens, 500 apresentavam floração tanto rosa quanto branca e 200 apenas as folhas que compôs o background. Para composição do banco sintético de imagens 100 flores brancas e 100 flores rosas foram processadas em formato png e formaram o foreground, sendo as duas separadas como duas subclasses. O treinamento utilizando a técnica transfer learning com o algoritmo Mask R-CNN foi realizado no Google colaboratory, com comandos em linguagem python e bibliotecas da plataforma Github. Por meio de avaliadores da qualidade de classificação, a rede neural convolucional Mask R-CNN apresentou precisão de 97% para a subclasse vinca rosa e 83% para a vinca branca, e acurácia geral acima de 80%. A rede se mostrou eficiente em estimar o número de flores, além de detectar e segmentar qualificando-as quanto à cor. Logo a metodologia pode ser utilizada na floricultura e paisagismo para estimar e quantificar flores por meio de imagens. Catharanthus roseus (L.) G. Don popularly known as vinca, is a medicinal and ornamental species, in landscaping it is an option for the composition of the garden, it has a flowering of different colors, in addition to be resistant to regions with a tropical climate. Computer vision in the landscape sector presented tools to help in the development and management of landscape projects such as applications for the identification of plants, but for the identification and quantification of flowers through images, there is still little information. Thus, the objective of this work was to evaluate the potential of the Mask R-CNN network to quantify vinca flowers and qualify them in terms of color for application in landscape projects. 700 images were collected, 500 had both pink and white flowers and 200 had just the leaves that made up the background. For the composition of the computer-generated image bank, 100 white flowers and 100 roses were processed in png format and formed the foreground, the two being separated into two subclasses. The training using the transfer learning technique with the Mask R-CNN algorithm was carried out in collaborative Google, with commands in python language and libraries from the github platform. Using quality raters, the Mask R-CNN convolutional neural network showed an accuracy of 97% for the pink vinca subclass and 83% for the white vinca subclass, and an overall accuracy greater than 80%. The network proved effective in estimating the number of flowers, in addition to detecting and segmenting them, qualifying them in terms of color. Therefore, the methodology can be used in landscaping to estimate and quantify flowers through images for garden composition.

Orientador: Ana Maria Frattini Fileti Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química Resumo: Escoamentos bifásicos são comumente encontrados nas indústrias químicas e podem apresentar diferentes tipos de padrões de escoamento. Normalmente, para um escoamento monofásico, a modelagem matemática é aplicada para entender o comportamento do escoamento a partir de fenômenos físicos. Entretanto, quando duas ou mais fases coexistem, outras características precisam ser estudadas, como a distribuição das fases ao longo dos dutos de transporte. Ao longo do tempo, alguns pesquisadores tentaram determinar empiricamente a configuração do fluxo criando mapas de padrões de fluxo com a velocidade superficial de cada fase, ou aplicando o método ultrassônico, radiografia, tomografia, raio-X, entre outros. Visando contribuir com a área, o escopo deste trabalho foi dedicado a classificar três tipos de padrões de escoamento – slug, churn e dispersed-bubble – através da técnica de Rede Neural Convolucional (RNC) para classificação de imagens. As imagens foram extraídas de vídeos de fluxos ar-água e ar-óleo em tubos verticais gravados em alta resolução e fornecidos em uma matriz de pixels de três canais representando a cor do sistema RGB. Após o pré-tratamento para alterar o espaço de cores, a resolução da imagem e normalizar os dados, as imagens foram enviadas para o processo de mapeamento com filtros para extração de características. Na sequência, os valores obtidos da primeira etapa foram vetorizados para posterior classificação. A rede neural convolucional é uma ferramenta de aprendizado profundo que substituiu em muitos casos a combinação de modelos de machine learning, como árvores de decisão ou máquina de vetores de suporte - para extração de recursos - e a tradicional rede neural artificial - para classificação. Duas abordagens diferentes foram realizadas durante este projeto. Primeiramente, avaliamos o impacto de alguns parâmetros selecionados em apenas uma arquitetura RNC. Definindo os parâmetros, na sequência variamos a profundidade da arquitetura e/ou números de pesos: alterando os atributos de filtro(s) e/ou os neurônios nas camadas densas. Ao final, comparamos a melhor arquitetura analisada com os resultados do modelo VGG-16, treinado e testado para os padrões específicos de escoamento bifásico. Dentre todas as 294 arquiteturas testadas podemos selecionar 2 modelos que atingem a precisão de pelo menos 97\% para ambos os tipos de escoamento bifásico (ar-água e ar-óleo) no conjunto de dados de teste Abstract: Two-phase flows are commonly found in the chemical industries and can present different types of flow patterns. Normally, for a single-phase flow, mathematical modeling is applied to understand the flow behavior from physical phenomena. However, when two or more phases coexist, other characteristics need to be studied, such as the distribution of the phases along transportation pipelines. Over time, some researchers have tried to empirically determine the flow configuration by creating flow pattern maps with the superficial velocity of each phase, or by applying the ultrasonic method, radiography, tomography, and X-ray, among others. In order to contribute to the area, the scope of this work was dedicated to classifying three types of flow patterns – slug, churn, and dispersed-bubble – through the Convolutional Neural Network (CNN) technique for image classification. The images were extracted from videos of air-water and air-oil flows in vertical tubes recorded in high resolution and provided in a three-channel matrix of pixels representing RGB space color. After the pre-treatment to change the color space, the image resolution, and normalize the data, the images were sent to the mapping process with filters in order to extract features. In the sequence, the values obtained from the first stage were flattened into a vector for further classification. The convolutional neural network is a Deep Learning tool that replaced in many cases the combination of machine learning models, such as decision trees or supported vector machine - for feature extraction - and the traditional artificial neural network - for classification. Two different approaches were performed during this project. First, we evaluated the impact of some selected parameters in only one CNN architecture. Defining the parameters, in the sequence we vary the architecture depth and/or numbers of weights: changing the filter attributes and/or the neurons at the dense layers. In the end, we compared the best architecture analyzed to the results of the VGG-16 model trained and tested for the specific two-phase flow patterns. Among all 294 architectures tested we can select 2 models that reach the accuracy of at least 97\% for both types of two-phase flow (air-water and air-oil) in the test dataset Mestrado Engenharia Química Mestra em Engenharia Química CAPES 001

CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Segundo dados do Instituto Nacional do Câncer (INCA) o câncer de mama é um tipo de câncer muito comum entre as mulheres, sendo responsável por cerca de 29% dos casos a cada ano. A forma padrão do diagnóstico é feita por meio da análise visual do tecido coletado, que passa por processos de corte e coloração que podem danificar a amostra, tornando-o muitas vezes demorado e dependente da experiência do patologista. Assim, o desenvolvimento de técnicas que possibilitem uma análise quantitativa dos tecidos de forma a obter novas ferramentas de diagnóstico com uma maior agilidade na análise dos dados seria de grande ajuda aos patologistas e benéfico para os pacientes. Neste trabalho, utilizamos as técnicas de microscopia óptica não linear de Geração de Segundo Harmônico (SHG) e de Fluorescência por Excitação de Dois Fótons (TPEF) com laser pulsado para obter imagens em biópsias de neoplasias mamárias em cadela. As imagens de SHG permitem informações da estrutura do colágeno na matriz extracelular que, juntamente com a as imagens de TPEF das regiões celulares das biópsias, formam uma base para uma análise de imagem abrangente. Para as análises dessas imagens, um software, que utiliza ferramentas já conhecidas em análises desse tipo de imagem, como o tensor estrutural e a extração de redes de fibras (FIRE), foi desenvolvido a fim de automatizar o processo de análise. O software permitiu obter a separação de regiões fibrosas e celulares das imagens SHG e TPEF. Com essa segmentação foi possível a extração de redes de fibras de colágeno e vários parâmetros específicos para cada região (fibras ou células) formando um conjunto de 29 métricas. Com esse conjunto de métricas conseguimos estudar as alterações causadas nos tecidos devido aos diferentes tipos de neoplasias mamárias, como os tumores mistos benignos, carcinoma em tumor misto, carcinoma ductal In Situ, carcinossarcoma, carcinoma micropapilar e carcinoma sólido em comparação com a mama normal, além da análise das alterações sofridas durante a progressão tumoral. Essas alterações foram analisadas por meio de métodos estatísticos análise de variância (MANOVA e ANOVA), para discriminar quais foram as significâncias estatísticas. Além disso, uma análise por discriminante linear (LDA) incluindo todas as métricas extraídas permitiu separar e classificar todos os tipos histológicos estudados. Obtivemos uma sensibilidade de cerca de 90% na classificação entre tecido saudável e canceroso e uma sensibilidade de cerca de 40-60% para comparação entre a mama normal e os subtipos histológicos estudados. According to data from the Institute of Cancer (INCA), breast cancer is a very common type of cancer among women, accounting for about 29% of cases each year. The standard diagnosis is given by visual analysis of the collected tissue, which undergoes cutting and coloring processes that can damage the sample, often making it slowly and dependent on the pathologist's experience. Thus, the development of techniques that enable a quantitative tissue analysis in order to obtain new diagnostic tools with greater agility in data analysis would be of great help to pathologists and beneficial to patients. In this work, we used the non-linear optical microscopy techniques of Second Harmonic Generation (SHG) and Two-Photon Excitation Fluorescence (TPEF) with pulsed laser to obtain images in biopsies of mammary neoplasms in female dogs. SHG images provide information of the collagen structure in the extracellular matrix which, that together with TPEF images of cell regions in the biopsies form a basis for comprehensive imaging analysis. For the image analysis, we developed a software, which uses tools already known for this type of image analysis, such as the structural tensor and the extraction of fiber networks (FIRE). The software was developed in order to automate the image analysis process. It allowed to obtain the separation of the fibrous and cellular regions in the SHG and TPEF images. With this segmentation it was possible to extract the collagen fiber networks and several specific parameters for each region (fibers or cells) forming a set of 29 metrics. With this set of metrics we were able to study the changes in the tissues caused by different types of breast cancer, such as benign mixed tumors, carcinoma in mixed tumor, ductal carcinoma In Situ, carcinosarcoma, micropapillar carcinoma and solid carcinoma in comparison to normal breast. The changes due to the tumor progression were analyzed using the statistical methods of variance (MANOVA and ANOVA). In addition, a linear discriminant analysis (LDA) including all extracted metrics allowed separating and classifying all histological types studied. We obtained a sensitivity of about 90% in the classification between healthy and cancerous tissue and a sensitivity of about 40-60% for comparison between normal breast and all the studied histological subtypes.

The X-ray test permits the visualization of the internal structures of seeds in a non-destructive way making thus possible the diagnosis of causes of seed low germination and purity. The objective of this project was to evaluate the quality of Brachiaria brizantha seeds by means of the X-ray test and the effect of the processing stage. The seeds were sampled before processing and after going through the air and screen machine, and the first and the second gravity tables. Seeds were evaluated as to water content, purity, weight of a thousand seeds, germination, and the X-ray test. The treatment replications were distributed according to a complete random design with four replications. The X-ray test permit to verify the completely full seeds as well as deteriorated, hollow, mechanically damaged seeds and empty spikelets. The processing procedure caused no damage to the seeds. The analysis by means of X-ray is a quality control procedure resulting in information that can be used in the adjustments of processing machines. RESUMO O teste de raios X permite a visualização das estruturas internas das sementes de modo não destrutivo e individualizado, possibilitando o diagnóstico de causas da baixa germinação e pureza de um lote. O objetivo do trabalho foi avaliar a qualidade das sementes de Brachiaria brizantha utilizando-se o teste de raios X e o efeito das etapas de beneficiamento. As sementes foram amostradas antes do processamento e após a saída da máquina de ar e peneiras, primeira e segunda mesa gravitacional. As sementes foram avaliadas quanto ao teor de água, pureza, peso de mil sementes, germinação e pelo teste de raios X. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado com quatro repetições. O teste de raios X permite a identificação de sementes cheias, com tecido deteriorado, mal formadas, com danos mecânicos e espiguetas vazias de B. brizantha. O beneficiamento não causou dano mecânico nas sementes de B. brizantha. A análise de raios X pode ser utilizada para o monitoramento da qualidade, fornecendo informações que podem ajudar no ajuste das máquinas de beneficiamento.

Orientadores: Luis Geraldo Pedroso Meloni, Alexandre Xavier Falcão Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação Resumo: Esta tese propõe uma nova abordagem para agrupamento de dados baseada em floresta de caminhos ótimos. As amostras são tomadas como nós de um grafo, cujos arcos são definidos pela sua relação de adjacência. Os nós são ponderados pela seus valores de densidade de probabilidade (PDF) e uma função de conexidade que é maximizada, de forma que cada máximo na PDF torna-se uma raiz de uma árvore de caminhos ótimos (grupo), composto por amostras "mais fortemente conexas" àquele máximo que a qualquer outra raiz. Máximos irrelevantes (domos) são removidos por reconstrução morfológica da PDF. Uma discussão mostra as vantagens sobre abordagens baseadas no gradiente da PDF e suas relações com a transformada watershed. O método é estendido para grande bases de dados e comparado com as abordagens de mean-shift e watershed para agrupamento de pixels e segmentação interativa, respectivamente. Os experimentos para segmentação de imagens naturais e classificação de substâncias branca e cinza do cérebro mostram resultados rápidos e precisos comparados com métodos no estado-da-arte. Abstract: This thesis proposes a novel approach for data clustering based on optimum-path forest. The samples are taken as nodes of a graph, whose arcs are defined by an adjacency relation. The nodes are weighted by their probability density values (pdf) and a connectivity function is maximized, such that each maximum of the pdf becomes root of an optimum-path tree (cluster), composed by samples "more strongly connected" to that maximum than to any other root. Irrelevant maxima (domes) are removed by morphological reconstruction of the pdf. A discussion shows the advantages over aproaches based on the gradient of the pdf and its relations with the watershed transform. The method is extended for large datasets and compared to mean-shift and watershed approaches for pixel clustering and interactive segmentation, respectively. The experiments for the segmentation of natural images and automatic gray and white matter classification of the brain show fast and accurate results compared to state-of-the-art methods. Doutorado Telecomunicações e Telemática Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Cláudia Valladão de Mattos Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Filosofia e Ciências Humanas Resumo: Esta dissertação faz uma análise iconográfica das imagens do Imperador D. Pedro I que foram produzidas a partir de três eventos de grande importância política: seu primeiro casamento, sua Aclamação e sua Coroação como Imperador do Brasil. Esses três eventos e as imagens criadas a partir deles são essenciais para a investigação das intenções políticas que permearam a construção da imagem pública do soberano, antes e depois da declaração da Independência do Brasil. Apesar do recorte, o trabalho não deixa de discorrer sobre as demais imagens de D. Pedro que constam da obra de Stanislaw Herstal denominada: "D. Pedro - Estudo Iconográfico", e que serviu de fonte de pesquisa de imagens para a elaboração desta dissertação. A análise das imagens, juntamente com as descrições encontradas nos periódicos e em trabalhos já escritos sobre cada um dos eventos, demonstrou que a imagem de D. Pedro não somente se serviu dos tradicionais elementos e símbolos do velho continente, como buscou agregar elementos característicos da nova Nação. Desta forma, D. Pedro inaugurou uma nova era iconográfica, que se assemelha ao que também buscaram os demais "Libertadores" das Américas, como Simon Bolívar e Agustín de Iturbide, este último também coroado Imperador do México Abstract: This thesis analyzes the iconographic images of the Emperor D. Pedro I, produced from three events of great political importance: his first marriage, his acclamation and his coronation as the Emperor of Brazil. These three events and its images are essential to research the political intentions that permeated the construction of the sovereign's public image, before and after the declaration of the Independence of Brazil. Despite this frame, this thesis also talks about the other representations of D. Pedro that appear on the book by Stanislaw Herstal entitled "D. Pedro Iconographic Study". This book was a research source of images throughout the whole process of this work. The analyses of the images, alongside with the descriptions found in the journals and papers about those events, showed that the image of D. Pedro carried, not only the traditional elements and symbols of the old continent, but also intended to add characteristic and symbols of the new Nation. Moreover, D. Pedro ushered a new iconographic era which resembles what the other "Liberators" of the Americas sought, such as Simon Bolivar and Agustín de Iturbide, the latter also crowned as Emperor in Mexico Mestrado História da Arte Mestra em História

Orientadores: Neucimar Jeronimo Leite, Ricardo da Silva Torres Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Uma importante característica de baixo nível, utilizada tanto na percepção humana como no reconhecimento de padrões, é a textura. De fato, o estudo de textura tem encontrado diversas aplicações abrangendo desde segmentação de textura até síntese, classificação e recuperação de imagens por conteúdo.Apesar das múltiplas técnicas eficientes e eficazes propostas para classificação e recuperação, ainda há alguns desafios que precisam ser superados como, por exemplo, a necessidade de descritores de imagens compactos e robustos a serem empregados na consulta e classificação de bases de imagens de textura. Esta dissertação propõe um descritor de imagens de textura visando à busca e à recuperação de bases de dados de imagens. Este descritor baseia-se na Decomposição Piramidal Steerable caracterizada por sua análise de forma invariante à rotação ou à escala. Resultados preliminares conduzidos em cenários não-controlados demonstraram caráter promissor da abordagem. No que diz respeito à classificação de imagens de textura, esta dissertação propõe ao mesmo tempo um sistema de reconhecimento, o qual possui como principais características representações compactas de imagens e módulos de reconhecimento eficientes. O descritor proposto é utilizado para codificar a informação relevante de textura em vetores de características pequenos. Para tratar os requisitos de eficiência do reconhecimento, uma abordagem multi-classe baseada no classificador de Floresta de Caminhos Ótimos é utilizada. Experimentos foram condl!zidos visando avaliar o sistema proposto frente a outros métodos de classificação. Resultados experimentais demonstram a superioridade do sistema proposto Abstract: An important low-level image feature used in human perception as well as in recognition is texture. 1n fact, the study of texture has found several applications ranging from texture segmentation to texture synthesis, classification, and image retrieval. Although many efficient and effective techniques have been proposed for texture classification and retrieval, there are still some challenges to overcome. More specifically, there is a need for a compact and robust image descriptor to query and classify texture image databases. 1n order to search and query image databases, this dissertation provides a texture image descriptor, which is based on a modification of the Steerable Pyramid Decomposition, and is also characterized by its capabilities for representing texture images in either rotation-invariant or scale-invariant manners. Preliminary results conducted in non-controlled scenarios have demonstrated the promising properties of the approach. 1n order to classify texture im.ages, this dissertation also provides a new recognition system, which presents as main features, compact image representations and efficient recognition tasks. The proposed image descriptor is used to encode the relevant texture information in small size feature vectors. To address the efficiency recognition requirements, a novel multi-class object recognition method based on the Optimum Path Forest classifier is used. To evaluate our proposed system against different methods, several experiments were conducted. The results demonstrate the superiority of the proposed system Mestrado Ciência da Computação Mestre em Ciência da Computação

Orientadores: Alexandre Xavier Falcão, Pedro Jussieu de Rezende Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Conjuntos de imagens têm crescido consideravelmente com o rápido avanço de inúmeras tecnologias de imagens, demandando soluções urgentes para o processamento, organização e recuperação da informação. O processamento, neste caso, objetiva anotar uma dada imagem atribuindo-na um rótulo que representa seu conteúdo semântico. A anotação é crucial para a organizaçao e recuperação efetiva da informação relacionada às imagens. No entanto, a anotação manual é inviável em grandes conjuntos de dados. Além disso, a anotação automática bem sucedida por um classificador de padrões depende fortemente da qualidade de um conjunto de treinamento reduzido. Técnicas de aprendizado ativo têm sido propostas para selecionar, a partir de um grande conjunto, amostras de treinamento representativas, com uma sugestão de rótulo que pode ser confirmado ou corrigido pelo especialista. Apesar disso, essas técnicas muitas vezes ignoram a necessidade de tempos de resposta interativos durante o processo de aprendizado ativo. Portanto, esta tese de doutorado apresenta métodos de aprendizado ativo que podem reduzir e/ou organizar um grande conjunto de dados, tal que a fase de seleção não requer reprocessá-lo inteiramente a cada iteração do aprendizado. Além disso, tal seleção pode ser interrompida quando o número de amostras desejadas, a partir do conjunto de dados reduzido e organizado, é identificado. Os métodos propostos mostram um progresso cada vez maior, primeiro apenas com a redução de dados, e em seguida com a subsequente organização do conjunto reduzido. Esta tese também aborda um problema real --- o diagnóstico de parasitos --- em que a existência de uma classe diversa (isto é, uma classe de impureza), com tamanho muito maior e amostras que são similares a alguns tipos de parasitos, torna a redução de dados consideravelmente menos eficaz. Este problema é finalmente contornado com um tipo de organização de dados diferente, que ainda permite tempos de resposta interativos e produz uma abordagem de aprendizado ativo melhor e robusta para o diagnóstico de parasitos. Os métodos desenvolvidos foram extensivamente avaliados com diferentes tipos de classificadores supervisionados e não-supervisionados utilizando conjunto de dados a partir de aplicações distintas e abordagens baselines que baseiam-se em seleção aleatória de amostras e/ou reprocessamento de todo o conjunto de dados a cada iteração do aprendizado. Por fim, esta tese demonstra que outras melhorias são obtidas com o aprendizado semi-supervisionado Abstract: Image datasets have grown large with the fast advances and varieties of the imaging technologies, demanding urgent solutions for information processing, organization, and retrieval. Processing here aims to annotate the image by assigning to it a label that represents its semantic content. Annotation is crucial for the effective organization and retrieval of the information related to the images. However, manual annotation is unfeasible in large datasets and successful automatic annotation by a pattern classifier strongly depends on the quality of a much smaller training set. Active learning techniques have been proposed to select those representative training samples from the large dataset with a label suggestion, which can be either confirmed or corrected by the expert. Nevertheless, these techniques very often ignore the need for interactive response times during the active learning process. Therefore, this PhD thesis presents active learning methods that can reduce and/or organize the large dataset such that sample selection does not require to reprocess it entirely at every learning iteration. Moreover, it can be interrupted as soon as a desired number of samples from the reduced and organized dataset is identified. These methods show an increasing progress, first with data reduction only, and then with subsequent organization of the reduced dataset. However, the thesis also addresses a real problem --- the diagnosis of parasites --- in which the existence of a diverse class (i.e., the impurity class), with much larger size and samples that are similar to some types of parasites, makes data reduction considerably less effective. The problem is finally circumvented with a different type of data organization, which still allows interactive response times and yields a better and robust active learning approach for the diagnosis of parasites. The methods have been extensively assessed with different types of unsupervised and supervised classifiers using datasets from distinct applications and baseline approaches that rely on random sample selection and/or reprocess the entire dataset at each learning iteration. Finally, the thesis demonstrates that further improvements are obtained with semi-supervised learning Doutorado Ciência da Computação Doutora em Ciência da Computação

Orientador: Inaicyra Falcão dos Santos Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Artes Resumo: Este trabalho discute e analisa a imagem fotográfica no espaço mítico e ritual do candomblé, religião de origem negro-africana estabelecida no Brasil. Propõe a religação entre o rito contemporâneo e o mito ancestral, evidenciada pela fotografia. Apresenta o candomblé por meio do corpo, matriz geradora do "corpo-terreiro", um a condição para a manutenção do patrimônio cultural afro-brasileiro. Estuda distintas práticas fotográficas que sistematizam um conhecimento acerca dessa tradição religiosa: a "imagem-renascimento", em Pierre Verger; a "imagem-tabu", em José Medeiros; e a "imagem-oferenda", em Mario Cravo Neto. Descreve a visualidade dessa manifestação sócio-cultural no caderno de notas visuais "E o silêncio nagô calou em mim", registrando uma experiência fotográfica e ritual. Abstract: This work discusses and analyses the photographical images in the mythical and ritual context of the African-Brazilian religion candomblé, proposing a reconnection between the contemporary ritual and the ancestral myth, as evidenced by phtography. This work considers the body a matriz that constitutes an important element for the maintenance of an African-Brazilian cultural heritage. The text analyses the imagery produced on the theme, by the protographers Pierre Verger, José Medeiros and Mario Cravo Neto, studying the distinct visual practices that embody the knowledge concerning these religious traditions. It concludes by describing the construction of a visual context within candomblé, wich resulted in a visual notebook narrating an imagetic and ritual experience. Doutorado Doutor em Artes

Orientador: Maria Luiza Silveira Mello Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia Resumo: O gênero Melipona (abelhas sem ferrão) tem sido dividido em dois grupos, com base no seu conteúdo em heterocromatina revelada com a técnica de banda-C em cromossomos mitóticos. Melipona quadrifasciata e Melipona rufiventris apresentam, respectivamente, níveis baixos e altos de heterocromatina. Na suposição de que cromatina condensada possa ser rica em seqüências de DNA metiladas, M. quadrifasciata e M. rufiventris poderiam então apresentar diferenças em conteúdo de seqüências CpG metiladas. Se isso acontecesse, as diferenças poderiam ser reveladas pela comparação de valores Feulgen-DNA obtidos por análise de imagem de células tratadas com as enzimas de restrição Msp I e Hpa II, que distinguem entre seqüências metiladas e não metiladas. Msp I e Hpa II clivam as seqüências ¿CCGG-, porém não há clivagem pela Hpa II se a citosina do dinucleotídeo central CG for metilada. Neste trabalho, túbulos de Malpighi de larva de último estádio de M. quadrifasciata e M. rufiventris submetidos à reação de Feulgen precedida pelo tratamento com Msp I e Hpa II tiveram suas células analisadas por microespectrofotometria de varredura automática. Para esse material houve necessidade do desenvolvimento prévio de um ajuste metodológico que tornasse a reação de Feulgen reveladora apenas de DNA, visto que ocorria reação plasmal; isto foi conseguido com um tratamento por boridreto de sódio a 5% e acetona/clorofórmio (1:1, v/v) antecedendo a reação de Feulgen. Também, embora a definição de altos e baixos conteúdos de heterocromatina em Melipona pela técnica de banda-C não fosse extensível à cromatina de núcleos interfásicos dos túbulos de Malpighi dessas abelhas, demonstrou-se que a depurinação do DNA em M. quadrifasciata era mais rápida do que a de M. rufiventris, confirmando, maiores teores de cromatina condensada em M. rufiventris. Os valores Feulgen-DNA para a heterocromatina de Melipona rufiventris e para a pouca heterocromatina somada a alguns domínios de eucromatina de Melipona quadrifasciata diminuíram após tratamento com Msp I, porém ficaram inalterados após tratamento com Hpa II. Conclui-se que seqüências CpG metiladas podem estar contidas em diferentes compartimentos cromatínicos, conforme a espécie do gênero Melipona considerada, e que os seus efeitos silenciadores possam atuar induzindo uma mesma fisiologia celular Abstract: The genus Mellipona has been divided into two groups based on its heterochromatin content revealed by C-banding pattern in mitotic chromosomes. Melipona quadrifasciata and Melipona rufiventris show low and high heterochromatin content, respectively. Supposing that condensed chromatin may be rich in DNA methylated sequences, M quadrifasciata and M. rufiventris could, thus, show differences regarding their content of CpG methylated sequences. In this situation, such differences could be revealed by comparing the Feulgen-DNA values acquired after image analysis of cells treated with restriction enzymes Msp I and Hpa II, which distinguish between methylated and nonmethylated sequences. Msp I and Hpa II break the CCGG sequences. Nevertheless, Hpa II is ubable to break the DNA strand if the cytosine from the central nucleotide pair CG is methylated. In this work, Malpighian tubules from larvae from the last stage of M. quadrifasciata and M. rufiventris, subjected to the Feulgen reaction after by treatment with Msp I and Hpa II, were analysed in automatic scanning microspectrophotometry. Since a plasmal reaction was observed in this material, it was previously necessary the development of a methodological adjustement to make the Feulgen reaction specific to DNA. This was achieved by treatment of material with 5% sodium borohydrade followed by acetone-chloroform (1:1, v/v) before the Feulgen reaction. Also, although the definition of high and low heterochromatin content in Melipona after C-banding technique is not applicable to the chromatin of interphasic nuclei in Malpighian tubules of bees, it was demonstrated that DNA depurination in M. quadrifasciata was faster than that of M. rufiventris, thus confirming that this species has a higher condensed chromatin content. The Feulgen-DNA values for the heterochromatin of Melipona rufiventris, and for the heterochromatin besides some euchromatic domains of Melipona quadrifasciata, decreased after treatment with Msp I, remaining, however, unaltered after treatment with Hpa II. In conclusion, methylated CpG sequences may be part of different chromatin compartments, according to the considered species of the genus Melipona, and that their silencing effects may act by inducing the same cell physiology Doutorado Biologia Celular Doutor em Biologia Celular e Estrutural

Orientador: Ricardo da Silva Torres Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Codificar de maneira eficaz as propriedades visuais de conteúdo multimídia é um desafio. Uma abordagem popular para tratar esse desafio consiste no modelo de dicionários visuais. Neste modelo, imagens são consideradas como um conjunto desordenado de características locais e são representadas por um saco de palavras visuais (bag of visual words). Nesta tese, trabalhamos em três problemas de pesquisa relacionados ao modelo de dicionários visuais. O primeiro deles é relacionado ao poder de generalização dos dicionários visuais, que se refere à capacidade de criar boas representações para imagens de uma dada coleção mesmo usando um dicionário criado sobre outra coleção ou usando um dicionário criado sobre pequenas amostras da coleção. Experimentos foram realizados em coleções fechadas de imagens e em um ambiente Web. Os resultados obtidos sugerem que o uso de amostras diversas em termos de aparência é suficiente para se gerar bons dicionários. O segundo problema de pesquisa é relacionado à importância da informação espacial das palavras visuais no espaço da imagem. Esta informação pode ser fundamental para diferenciar tipos de objetos e cenas. As técnicas mais comuns de pooling normalmente descartam a configuração espacial das palavras visuais na imagem. Propomos uma nova técnica de pooling, chamada de Word Spatial Arrangement (WSA), que codifica a posição relativa das palavras visuais na imagem e tem a vantagem de gerar vetores de características mais compactos do que a maioria das técnicas de pooling espacial existentes. Experimentos em recuperação de imagens mostram que o WSA supera em eficácia a técnica mais popular de pooling espacial, as pirâmides espaciais. O terceiro problema de pesquisa em investigação nesta tese é relacionado à falta de informação semântica no modelo de dicionários visuais. Mostramos que o problema de não haver semântica no espaço de características de baixo nível é reduzido ao passarmos para o espaço das representações baseadas em sacos de palavras visuais. Contudo, mesmo no espaço destas representações, mostramos que existe pouca separabilidade entre distribuições de distância de conceitos semânticos diferentes. Portanto, questionamos sobre passar para um novo espaço e propomos uma representação baseada em palavras visuais que carreguem mais semântica de acordo com a percepção visual humana. Propomos um modelo de saco de protótipos, segundo o qual os protótipos são elementos com maior significado. Esta abordagem tem potencial para reduzir a chamada lacuna semântica entre a interpretação do usuário sobre uma imagem e a sua representação. Propomos um dicionário baseado em cenas, que é usado para representar vídeos em experimentos de geolocalização. Geo-localização de vídeos é a tarefa de atribuir uma posição geográfica para um dado vídeo. A avaliação foi conduzida no contexto da Placing Task da competição MediaEval e o modelo proposto mostrou resultados promissores Abstract: Effectively encoding visual properties from multimedia content is challenging. One popular approach to deal with this challenge is the visual dictionary model. In this model, images are handled as an unordered set of local features being represented by the so-called bag-of-(visual-) words vector. In this thesis, we work on three research problems related to the visual dictionary model. The first research problem is concerned with the generalization power of dictionaries, which is related to the ability of representing well images from one dataset even using a dictionary created over other dataset, or using a dictionary created on small dataset samples. We perform experiments in closed datasets, as well as in a Web environment. Obtained results suggest that diverse samples in terms of appearances are enough to generate a good dictionary. The second research problem is related to the importance of the spatial information of visual words in the image space, which could be crucial to distinguish types of objects and scenes. The traditional pooling methods usually discard the spatial configuration of visual words in the image. We have proposed a pooling method, named Word Spatial Arrangement (WSA), which encodes the relative position of visual words in the image, having the advantage of generating more compact feature vectors than most of the existing spatial pooling strategies. Experiments for image retrieval show that WSA outperforms the most popular spatial pooling method, the Spatial Pyramids. The third research problem under investigation in this thesis is related to the lack of semantic information in the visual dictionary model. We show that the problem of having no semantics in the space of low-level descriptions is reduced when we move to the bag-of-words representation. However, even in the bag-of-words space, we show that there is little separability between distance distributions of different semantic concepts. Therefore, we question about moving one step further and propose a representation based on visual words which carry more semantics, according to the human visual perception. We have proposed a bag-of-prototypes model, according to which the prototypes are the elements containing more semantics. This approach goes in the direction of reducing the so-called semantic gap problem. We propose a dictionary based on scenes that are used ix for video representation in experiments for video geocoding. Video geocoding is the task of assigning a geographic location to a given video. The evaluation was performed in the context of the Placing Task of the MediaEval challenge and the proposed bag-of-scenes model has shown promising performance Doutorado Ciência da Computação Doutor em Ciência da Computação

Orientador: Stanley Robson de Medeiros Oliveira Acompanhado de 1 DVD Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola Resumo: O surgimento e a evolução das geotecnologias, que podem ser entendidas como tecnologias originadas de estudos e pesquisas na área de sensoriamento remoto, mais especificamente da utilização de sensores situados na órbita do planeta Terra, têm permitido o desenvolvimento de metodologias inovadoras para o mapeamento da cobertura do solo e o monitoramento agrícola. O emprego dessas novas tecnologias tem permitido, também, uma melhoria das metodologias utilizadas na estimativa da produtividade agrícola e na previsão de safras. Mesmo assim, no Brasil, muitas das metodologias empregadas no mapeamento agrícola ainda utilizam as imagens de satélite como material auxiliar, principalmente, em levantamentos amostrais. Isto se deve, em parte, aos avanços necessários no processo de extração de informações das imagens. Dentre estes avanços, deve-se destacar a necessidade de melhoria dos métodos utilizados para identificação e classificação digital de regiões contendo a cultura agrícola de interesse dentro da imagem. Amplamente utilizadas na resolução de problemas de classificação automatizada de dados, nas mais diversas áreas do conhecimento, as técnicas de mineração de dados se apresentam como uma alternativa promissora na resolução de problemas de identificação e classificação de regiões cultivadas com cana-de-açúcar. Dentro desse contexto, o objetivo desse trabalho foi avaliar as técnicas de mineração de dados voltadas para classificação de dados, dentre elas os métodos de seleção de atributos e a técnica de árvore de decisão binária na identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, no estado de São Paulo, em imagens com correção atmosférica do sensor TM a bordo do satélite Landsat 5. Também foi investigado o resultado da inserção de atributos de textura e de índices de vegetação com o objetivo de melhorar os resultados da identificação e classificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar. Neste trabalho foram abordados três cenários contendo áreas cultivadas com canade- açúcar. No primeiro cenário, a técnica de árvore de decisão foi avaliada na classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em meio a alvos diversos, como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação. No segundo cenário, a ênfase foi a classificação de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar em diferentes fases fenológicas. No último cenário, a técnica de classificação foi avaliada na distinção de pixels puros de regiões cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes fases fenológicas, e em meio a outros tipos de cobertura do solo como áreas urbanas, solo exposto, corpos compostos por água e outros tipos de vegetação, como pastos e florestas. Nos três cenários abordados, os modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo J48, produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos expressivos nos três cenários e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana e corpos d'água. Os resultados de todos os cenários estudados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com canade- açúcar, em diferentes cidades produtoras no estado de São Paulo. Também, deve-se destacar, que as técnicas de mineração de dados destinadas à seleção de subconjuntos de atributos relevantes para a classificação trouxeram redução significativa dos conjuntos de dados e permitiram a identificação de modelos melhores de classificação Abstract: The appearance and evolution of geotechnologies, notably those originated from research results in the area of remote sensing, allowed for the development of innovative methodologies for the land cover mapping and agricultural monitoring. The use of such technologies also allowed for a significant improvement in the methods used for agricultural productivity and crop forecasting. However, in Brazil, most of the methodologies applied to agricultural mapping are still using remote sensing images as an auxiliary tool, especially in connection with sample surveys designed to solve agricultural problems. This fact may be explained, in part, by the advances in the information extraction process of remote sensing images. Among such advances, it could be highlighted the need for improvement in methods used for identification and digital classification of regions containing agricultural crops inside the remote sensing images. Frequently used to solve data classification problems at the most different knowledge areas, the data mining techniques arise as alternative way to solve problems related to classification of pixels related to sugar cane tilled areas. So this work aimed evaluate the data mining techniques driven for data classification like decision tree learning methods and feature selection methods for the identification and classification of tilled regions with sugar cane inside TM Landsat 5 images. In this work three scenarios having tilled areas with sugar cane inside were evaluated. In the first scenario, decision tree learning technique was evaluated in the classification process of pixels having only sugar cane tilled areas among several others soil coverage like water, rivers, lakes, forest and others kind of vegetations. The second scenario was compound by pure pixels having only sugar cane in three different age phases. In the last scenario, the decision three learning technique was evaluated in the distinction of pure pixels having sugar cane in three different age phases among different kinds of soil coverage like urban areas, water, rivers, lakes, forests and vegetation. In all of the three scenarios, the binary decision three learning techniques, inducted by J48 algorithm, produced accuracy rates up to 90%. The insertion of the texture attributes produced relevant gains in two of three scenarios and also has demonstrated to bring contribution to improvement of the classification process of tilled sugar cane among different kinds of soil coverage. The observed results in all studied scenarios confirm the relevance of the decision three learning technique in the classification and identification process of regions tilled with sugar cane in different producer cities from the state of São Paulo. Also, should be highlighted that data mining techniques driven to feature selection have bring significant reduction of the databases and allowed the identification of better classification models Mestrado Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Etienne Ghislain Samain Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Artes Resumo: Nossa pesquisa se constitui em uma tentativa de aproximação com o universo do grafite e aborda alguns aspectos de sua linguagem enquanto prática transgressora, arte contestatória, subversiva, mas também enquanto forma de expressão e representação artística que tem a capacidade de informar, carregar idéias e também de ser apresentado como veículo de expressão lúdica e poética presente nas cidades. Propomo-nos a refletir representações e intervenções estéticas que se referem a temáticas e questionamentos singulares com os quais nos munimos para pensar o papel das imagens na contemporaneidade, e o mundo através da arte Abstract: Our research is an attempt to approach the world of graffiti and some aspects of their language as a practice transgressive, contestatory, subversive art, but also as a form of artistic expression and representation that has the ability to inform, carrying ideas and also to be presented as a means of ludic and poetic expression present in the cities. We propose to reflect representations and aesthetic interventions that relate to issue and questions with which we equip us to think the role of images in contemporary society and the world through art Mestrado Multimeios Mestre em Multimeios

Orientador: Neucimar Jeronimo Leite Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: O rastreamento de objetos em imagens de vídeo está se tornando cada vez mais popular, nos mais diversos contextos, possibilitando a obtenção de informações que, de outra maneira, seriam muito trabalhosas ou mesmo impossíveis de serem obtidas. Entretanto, a grande maioria dos métodos presentes na literatura realiza o rastreamento no domínio da imagem, não no domínio tridimensional natural do problema. No contexto de imagens desportivas, onde movimentos rápidos, similaridades cromáticas entre jogadores do mesmo time e oclusões são significativas, a utilização do domínio tridimensional é particularmente interessante. Este trabalho tem como premissa básica a realização do rastreamento em um domínio tridimensional, partindo de determinadas hipóteses, plausíveis em um contexto desportivo, visando ao rastreamento automático dos jogadores em atividades desportivas. Generalizamos o conceito de ritmo visual, um método de amostragem vastamente utilizado para detecção de cortes em imagens de vídeos, e o utilizamos para efetuar o rastreamento, resultando em um método simples, intuitivo e automático quando seus pré-requisitos são atendidos. Para possibilitar a utilização da generalização do ritmo visual, desenvolvemos ainda algoritmos para identificação de objetos em movimento, calibração de câmeras e reconstrução tridimensional, além de um algoritmo baseado em grafos para a segmentação da trajetória de cada objeto em movimento, utilizando a informação obtida através do ritmo visual. Apresentamos resultados experimentais da utilização do método proposto em vídeos de eventos desportivos e coletados em laboratório, incluindo casos nos quais as condições ideais de utilização não são atendidas, causando falhas no método Abstract: The automatic tracking in the video images is becoming increasingly popular, in many different contexts, making available information that, otherwise, would be very laborious or even impossible to be obtained. However, most of the methods perform the tracking in the image domain not in the natural three-dimensional domain. For sports images, with rapid motions, color similarity and occlusions, the three-dimensional approach is an interesting alternative. In this work, we introduce a tracking method in the three-dimensional domain, based on some requirements, feasible in the sports context, aiming fully automatic tracking of the players. We also introduce the generalization of the visual rhythm concept and its use to the tracking problem, leading to a simple, intuitive, and automatic method. To use the generalization of the visual rhythm, we also developed algorithms to detect moving objects, camera calibration and three-dimensional reconstruction, and an algorithm based on graphs for the segmentation of the trajectory of each moving object in the scene, considering information obtained through the visual rhythm. We also show experimental results of the proposed method, in sports images and controlled environments, including cases where not all the requirements are fulfilled, yielding failures of the proposed approach Mestrado Ciência da Computação Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Ricardo da Silva Torres Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Técnicas de aprendizagem vêm sendo empregadas em diversas áreas de aplicação (medicina, biologia, segurança, entre outras). Neste trabalho, buscou-se avaliar o uso da técnica de Programação Genética (PG) em tarefas de recuperação e classificação de imagens. PG busca soluções ótimas inspirada pela teoria de seleção natural das espécies. Indivíduos mais aptos (melhores soluções) tendem a evoluir e se reproduzir nas gerações futuras. As principais contribuições deste trabalho são: implementação de um classificador de imagens utilizando PG para combinar evidencias visuais (descritores de imagens) e assim, obter melhores resultados com relação à eficácia de classificação; Comparação de PG com outras técnicas de aprendizagem em tarefas de recuperação de imagens por conteúdo; Uso de regras de associação para recuperação de imagens Abstract: Learning techniques have been used in several applications (medicine, biology, surveillance systems, e.g.) This work aims to evaluate the use of the Genetic Programming (GP) learning technique for image retrieval and classification tasks. This technique is a problem-solving system that follows principles of inheritance and evolution, inspired by the idea of Natural Selection. The space of all possible solutions is investigated using a set of optimization techniques that imitate the theory of evolution. The main contributions of this work are: proposal of classifier implementation using GP to combine visual evidences (image descriptors) to be used in image classification tasks; comparison of GP with other learning techniques in content-based image retrieval tasks Mestrado Recuperação de Informação Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Jayme Vaz Junior Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: Atualmente, o estudo das Álgebras de Clifford é utilizado em inúmeras áreas de pesquisa. Uma delas é na área de Visão Computacional. O objetivo central dessa dissertação consiste em exibir noções sobre Álgebras de Clifford e sua utilização na formulação dos conceitos e definições de operações entre objetos da Geometria Projetiva e na formulação algébrica de câmeras virtuais, que é um dos assuntos tratados na área de Visão Computacional. Para isso são expostos de forma gradual e coerente os principais aspectos teóricos necessários para atingir os objetivos citados. Como resultado, as Álgebras de Clifford proporcionam uma excelente descrição da Geometria Projetiva e das câmeras virtuais Abstract: Currently, the study of Clifford algebras are used in many research areas. One is in the area of Computer Vision. The main objective of this dissertation is to display notions of Clifford algebras and their use in formulating the concepts and definitions of transactions between objects of Projective Geometry and algebraic formulation of virtual cameras, which is one of the topics covered in Computer Vision. For it is exposed gradually and consistently the main theoretical aspects needed to achieve the goals mentioned. As a result, Clifford algebras provide an excellent description of Projective Geometry and virtual cameras Mestrado Matemática Aplicada Mestre em Matemática Aplicada

Orientadores: Alexandre Xavier Falcão, Silvio Jamil Ferzoli Guimarães Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Métodos de segmentação de imagem em superpixels almejam particionar a imagem em regiões conexas (i.e., superpixels) de forma que os objetos de interesse sejam representados pela união de seus superpixels. Tal resultado é de extrema importância para inúmeras aplicações, aumentando o desempenho computacional e permitindo explorar informações de nível intermediário sobre os objetos envolvidos na análise da imagem. Dependendo do algoritmo, o desempenho da segmentação de superpixels pode ser proporcional ao número de regiões geradas. Entretanto, a falta de informação sobre os objetos de interesse, faz com que resultados eficazes estejam quase sempre relacionados a uma super-segmentação desnecessária, afetando negativamente os propósitos supramencionados. Tendo em vista o desenvolvimento de métodos eficientes para segmentação em superpixels, cujos objetos sejam representados de forma eficaz com poucos superpixels, este trabalho incorpora a informação de objeto no arcabouço da Floresta Geradora Iterativa (ISF, do inglês Iterative Spanning Forest). O arcabouço resultante, denominado Floresta Geradora Iterativa baseada em informação de objeto (OISF, do inglês Object-Based ISF) é composto por três etapas independentes, similarmente ao ISF: (i) amostragem inicial de pixels sementes; (ii) delineamento de superpixels a partir das sementes usando o algoritmo da Transformada Imagem-Floresta (IFT, do inglês Image Foresting Transform) para uma dada função de conexidade (i.e., custo de caminho em um grafo imagem); e (iii) recômputo das sementes, seguido de execução iterativa das etapas (ii) e (iii) para melhorar a localização das sementes e, consequentemente, o delineamento dos superpixels. A informação de objeto provém de um mapa de saliências, o qual é previamente gerado e utilizado para incorporar informação de objeto nas três etapas do OISF. Os resultados incluem maior eficácia no delineamento com um número significativamente menor de superpixels e flexibilidade na adaptação do arcabouço para diferentes aplicações. Esses resultados são demonstrados em comparação com diversos outros métodos do estado-da-arte, inclusive métodos baseados no ISF, usando duas bases de imagens naturais e uma base de imagens médicas Abstract: Image segmentation through superpixel methods aims partitioning the image in connected regions (i.e., superpixels) such that the objects of interest can be represented by the union of its superpixels. Such result is crucial for many applications, improving the computational performance and allowing to explore mid-level information of the objects involved in the image analysis. Depending of the algorithm, the superpixel segmentation performance may be proportional to the number of regions generated. However, the lack of information of the objects of interest leads efficient results to be often related to an unnecessary over-segmentation, causing a negative impact over the aforementioned objectives. Given the development of efficient methods for superpixel segmentation -- whose objects can be efficaciously represented with a low quantity of superpixels --, this work incorporates object information into the Iterative Spanning Forest (ISF) framework. Like ISF, the resulting framework, named Object-based Iterative Spanning Forest (OISF), is composed of three independent steps: (i) initial seed pixels sampling; (ii) superpixel delineation through the Image Foresting Transform (IFT) restricted to the sampled seeds, for a given connectivity function (i.e., path-cost in an image graph); and (iii) seed recomputation, followed by iterative executions of steps (ii) and (iii) for a better displacement of seeds and, consequently, better superpixel delineation. The object information is obtained through a previously generated saliency map, and it is used for incorporating object information in all three steps of OISF. Results indicates a higher efficacy for lower quantities of superpixels, and flexibility in adapting the framework for different applications. Such results are demonstrated in comparison with many different state-of-the-art methods, including ISF-based ones, for two natural image datasets, and one medical Mestrado Ciência da Computação Mestre em Ciência da Computação CNPQ 131000/2018-7 CAPES FAPESP 2014/12236-1

Orientadores: Joerg Dietrich Wilhelm Schleicher, Maria Amélia Novais Schleicher Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Resumo: Em uma migração sísmica, após o processo de propagação da onda, um importante passo para se obter uma imagem migrada é a aplicação de uma condição de imagem, que distingue entre pontos refletores e não refletores. A condição de imagem teórica desenvolvida por Claerbout usa uma deconvolução entre os campos de ondas descendente e ascendente (ou uma divisão no domínio da frequência). Uma vez que não conhecemos a posição real do refletor, esta divisão precisa ser executada em todos os pontos da imagem, causando uma certa instabilidade no processo, já que o campo de onda descendente é igual a zero em determinados pontos do meio. Pensando em tentar solucionar esse problema, diferentes técnicas de estabilização foram propostas, sendo a primeira uma correlação ao invés da deconvolução teoricamente exigida. Entretanto este processo destrói as informações de amplitude contidas nos dados. Como fica cada vez mais importante fornecer compensação de iluminação e preservação de amplitudes, particularmente, se o objetivo é recuperar com sucesso uma refletividade do meio, uma condição de imagem que destrói amplitudes é inaceitável. Por esta razão, várias formas alternativas de condições de imagem têm surgido nos últimos anos, que são avaliadas pela qualidade das amplitudes e artefatos produzidos. Neste trabalho estudamos uma série de condições de imagem com compensação de iluminação. Apresentamos também novas condições de imagem por quadrados mínimos estabilizados e as comparamos com as condições de imagem anteriormente propostas. Nossos experimentos numéricos em um simples modelo horizontal que utiliza um modelo de velocidade vertical não homogêneo e no dado Marmousi mostram que tais condições produzem resultados satisfatórios. Uma observação geral sobre todas as comparações feitas é que a condição de imagem por quadrados mínimos totais estabilizados que zera os pontos da imagem onde o denominador é de baixo valor produziu a melhor imagem com o mínimo de artefatos de migração e o mínimo de amplitudes de migração afetados. A qualidade desta imagem chega muito próximo da simples condição de imagem por correlação Abstract: In a seismic migration, after the wave propagation process, an important step to obtain a migrated image is the application of an image condition, that distinguishes between reflector and non reflector points. The theoretical imaging condition addressed by Claerbout uses a deconvolution between downgoing and upcoming wavefields (or a division in the frequency domain). Since we do not know the actual position of the reflector, this division must be performed at all points of the image, causing instability in the process, since the downgoing wavefield is zero at certain points. Trying to remedy this problem, different stabilization techniques have been proposed, being the first a crosscorrelation rather than the theoretically required deconvolution. However, this process destroys the information contained in the data amplitudes. As it becomes increasingly important to provide compensation for illumination and amplitude recovery, particularly, if the goal is to successfully recover a reflectivity of the medium, a condition that destroys the image amplitude is unacceptable. For this reason, several alternative forms of imaging conditions have emerged in the recent past that are evaluated by the quality of the output amplitudes and artifacts produced. In this work we study a set of imaging conditions with illumination compensation. We also present new stabilized least-squares image conditions and compare them to previously proposed forms. Our numerical experiments on a simple horizontal interface model using a vertically inhomogeneous velocity model and on the Marmousi data set show that they produce satisfactory results. The general observation from the overall comparison is that the stabilized total least-squares imaging condition produced the best image with the least migration artifacts and the least affected migration amplitudes. Its image quality comes very close to the one of the simple crosscorrelation imaging condition, however with correctly preserved amplitudes Mestrado Matemática Aplicada Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Zigomar Menezes de Souza Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola Resumo: O manejo agrícola afeta a estrutura do solo, modificando a porosidade, a densidade, a resistência do solo à penetração e a capacidade de retenção e de movimentação de água no solo. Este trabalho teve por objetivo estudar os efeitos do manejo convencional e plantio direto sobre a estrutura do solo com enfoque na distribuição dos poros por meio de análise micromorfológica e na microbiologia do solo. O projeto foi desenvolvido no Campo Experimental da FEAGRI/UNICAMP, em LATOSSOLO VERMELHO Distroférrico típico (Rhodic Hapludox), com parcelas experimentais em blocos inteiramente casualizados, onde foram comparados os sistemas "preparo convencional com grade aradora" e "plantio direto", com quatro replicações cada. Foram coletadas amostras para determinação dos atributos físicos, microbiológicos e micromorfológicos nas profundidades de 0,00-0,05 m, 0,05-0,10 m, 0,10-0,20 m e 0,20-0,40 m. Os dados foram submetidos a análises da variância para tratamentos e blocos, e comparação de médias pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade. Os resultados mostraram que o sistema plantio direto apresentou maiores valores de densidade do solo e menores de porosidade do solo e macroporosidade na profundidade de 0,00-0,05 m. A condutividade hidráulica do solo e o diâmetro médio ponderado apresentaram os maiores valores na profundidade de 0,00-0,05 m no plantio direto. O plantio direto apresentou valores superiores de carbono e nitrogênio da biomassa microbiana do solo e inferiores para o quociente metabólico microbiano indicando maior qualidade biológica. A análise de imagem mostrou que o sistema plantio direto apresentou maior porcentagem de área total média de poros e maior número de poros complexos. Os indicadores biométricos da cultura foram superiores para o plantio direto. As análises microbiológicas, micromorfológicas do solo e biométricas da cultura indicaram que o plantio direto tem maior qualidade estrutural quando comparado com o preparo convencional Abstract: Agricultural management systems affects soil structure, changing the porosity, density, resistance to penetration as well as water retention capacity and water movement in soil. This research work aims to study the effects of conventional tillage and direct seedling on soil structure with emphasis on pore distribution as supported by micromorphological and microbiological soil analysis. The experimental part of this work was developed in the experimental field of FEAGRI/UNICAMP on a RED LATOSOL Dystroferric (Rhodic Hapludox), experimental plots in a completely randomized blocks systems and furtherlly compared with "conventional tillage with harrow disc" and "no-tillage", with four replications each. Samples were collected to physical attributes, microbiological and micromorphological depths of 0.00-0.05 m, 0.05-0.10 m, 0.10-0.20 m, 0.20-0.40 m. Treatment and bloc data were processed by analysis of variation meanwhile the comparison of means had been carried by the Tukey test at 5% of probability. Results showed that direct seedling system presented higher soil density and lower porosity as well as macroporosity values at the depth interval of 0.00-0.05 m. Soil hydraulic conductivity and average pore diameter presented higher values at the depth interval of 0-0.05 m for the direct seedling system. Directed seedling system generated higher values of carbon and nitrogen associated to the soil microbial biomass and lower microbial metabolic quotient indicating higher biological quality. Image analysis showed that direct seedling system presented higher average total pore area and higher complex pores. Cultural indices showed to be higher for the direct seedling system. Soil microbiological and micromorfological analysis as well as culture biometrical analysis indicated that direct seedling system presents higher structural quality when compared with conventional soil tillage system Mestrado Água e Solo Mestre em Engenharia Agrícola

Tese (Doutorado) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação em Odontologia. Bibliografia: f. 85-89 A região inferior da radiografia panorâmica pode apresentar calcificações cervicais comoconsequência da deposição atípica de sais de cálcio em estruturas anatômicas ou processos patológicos. O diagnóstico destas condições pode possibilitar a prevenção de condições clínicas relevantes. Foi analisado no presente estudo a acurácia no diagnóstico de calcificações cervicais em radiografia panorâmica pela inteligência artificial, através da deep learning. De um banco de dados de clínicas odontológicas privadas foi obtido 14526 radiografias panorâmicas, sendo selecionados 1416 exames que apresentavam calcificações cervicais e 1288 exames que não apresentavam calcificações cervicais. As imagens foram recortadas em dimensões padronizadas de 378 x 214 pixels, sendo os cortes realizados nas extremidades inferiores direita e esquerda do exame. Foram selecionados 1896 lados que apresentavam alguma calcificação cervical e 1640 lados que não apresentavam calcificação. Foi executado o treinamento e teste da rede neural convolucional, apresentando acurácia de 74%. Foi verificada também a influência da formação profissional na capacidade diagnósticade calcificações cervicais em radiografia panorâmica, estabelecendo um comparativo com software desenvolvido através da inteligência artificial. Cem radiografias panorâmicas foram selecionadas na base de dados de 14526 radiografias e enviadas para 03 grupos de profissionais: Graduandos em odontologia (G1), dentistas não especialistas em radiologia odontológica (G2) e especialistas em radiologia odontológica (G3). Cada grupo foi composto por 05 indivíduos, executando a análise de 200 lados (direito e esquerdo) de 100 radiografias panorâmicas, totalizando 1000 análises por grupo. Todos os grupos foram treinados através de vídeo instrutivo sobre a região de análise radiográfica, estruturas anatômicas que compõe esta região e possíveis calcificações cervicais que poderiam ser diagnosticadas. Foi determinada a acurácia de cada grupo e do software desenvolvido através da inteligência artificial (IA), e comparação entre os grupos. A acurácia dos grupos G1, G2, G3 e IA foram, 70, 71, 81 e 74%, respectivamente. Houve diferença estatística significante entre especialistas e graduandos; especialistas e dentistas; especialistas e inteligência artificial; inteligência artificial e graduandos; inteligência artificial e dentistas. Não houve diferença estatística significante entre graduandos e dentistas. As experiências práticas e teóricas associadas a um curso de especialização permitem uma melhor capacidade diagnóstica de calcificações cervicais. O software desenvolvido através da inteligência artificial representa uma ferramenta adicional para o diagnóstico automatizado de calcificações cervicais. Palavras-chave: Inteligência artificial. Deep learning. Radiografia panorâmica. The inferior region of the panoramic radiograph may show cervical calcifications as a result of the atypical deposits of calcium salts in anatomic structures, or pathological processes. The diagnosis of these conditions may make it possible to prevent relevant clinical conditions. In the present study, accuracy in the diagnosis of cervical calcifications in panoramic radiographs was analyzed by artificial intelligence by means of deep learning. In total 14526 panoramic radiographs were obtained from the databases of private dental offices. A selection was made of exams that showed cervical calcifications, and an equal number of similar exams that did not show cervical calcifications. The images were sectioned in order to obtain standardized dimensions of 378 x 214 pixels, and the cuts were made in the right and left bottom (inferior) extremities of the exams. In total 1896 sides that showed some type of cervical calcification, and 1640 sides that did not show calcification were selected. Training and the convolutional neural network test were performed, showing an accuracy of 75%. In addition, the influence was verified of the professionals educational formation on the diagnosis of cervical calcifications in panoramic radiographs, to establish a comparison with software developed by means of artificial intelligence. One hundred panoramic radiographs were selected in the database with 14526 radiographs, and these were sent to 03 Groups of professionals: Dentistry undergraduates (G1), dentists not specialized in dental radiology (G2) and specialists in dental radiology (G3). Each Group was composed of 05 individuals, who analyzed 200 sides (right and left) of 100 panoramic radiographs, totaling the analysis of 1000 sides per Group. All the Groups were trained by means of the instructive video about the region of radiographic analysis, anatomic structures of which the region is composed, and possible cervical calcifications that may be diagnosed. The accuracy of each group and of the software developed by means of artificial intelligence (AI) was checked, and comparison was made between the groups. The accuracy values of Groups G1, G2, G3 and AI were, 70, 71, 81 and 74%, respectively. There was statistically significant difference between specialists and undergraduates; specialists and dentists; specialists and artificial intelligence; artificial intelligence and undergraduates; artificial intelligence and dentists. There was not statistically significant difference between undergraduates and dentists. The practical and theoretical experience associated with a course of specialization allowed an enhanced diagnostic capacity of cervical calcifications. The software developed by artificial intelligence represented an additional tool for the automated diagnosis of cervical calcifications. Keywords: Artificial intelligence. Deep learning. Panoramic radiography.

Technologies based on electromagnetic radiation, such as the X-ray technique, has contributed to the establishment of new and promising methodologies for evaluating seed quality. This study aimed to relate parameters based on semi-automated analysis of radiographs of crambe seeds to their physiological quality. Radiographic images of seeds from 10 seed lots of cultivar FMS Brilhante were semi-automatically analyzed using ImageJ® software. Measurements of morphometric characteristics and tissue integrity were obtained for the seeds, as well as individually for the seed embryo. Following X-ray test, the seeds were subject to germination and seedling growth test. It was possible to visualize the internal structures of the seeds in the radiographs. There were differences in the physical parameters obtained by the semi-automated analysis of the radiographs between the seed lots. Also, the lots differed regarding the physiological quality of the seeds. Morphometric characteristics and tissue integrity, especially for the seed embryo, showed high correlation with the seed physiological quality. Therefore, this work presents an efficient approach to rapid and non-destructively assess the quality of crambe seeds. Resumo: Tecnologias baseadas em radiação eletromagnética, como a técnica de raios X, contribuíram para estabelecer novas e promissoras metodologias para avaliar a qualidade de sementes. Nesse sentido, este estudo teve como objetivo relacionar parâmetros baseados na análise semiautomatizada de radiografias de sementes de crambe à sua qualidade fisiológica. Imagens radiográficas de sementes pertencentes a 10 lotes da cultivar FMS Brilhante foram analisadas de forma semiautomatizada por meio do software ImageJ®. Foram obtidas medidas de características morfométricas e integridade tecidual das sementes, bem como individualmente para o embrião das sementes. Após o teste de raio-X, as sementes foram submetidas ao teste de germinação e crescimento de plântulas. Foi possível visualizar as estruturas internas das sementes nas radiografias. Houve diferenças nos parâmetros físicos obtidos pela análise semiautomática das radiografias entre os lotes de sementes. Além disso, os lotes diferiram quanto à qualidade fisiológica das sementes. Características morfométricas e de integridade tecidual, especialmente para o embrião, apresentaram alta correlação com a qualidade fisiológica. Assim, este trabalho apresenta uma abordagem eficiente para avaliar de forma rápida e não destrutiva a qualidade de sementes de crambe.

O objetivo desse trabalho foi avaliar a qualidade fisiológica de sementes de melão da cultivar Anton, em função dos diferentes estádios de maturação de frutos armazenados e não armazenados, por meio da visualização da morfologia interna de sementes utilizando imagens de raios x. Made available in DSpace on 2021-04-07T12:34:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rev-Agr-Acad-v4-n2-2021-p21-28-Determinacao-de-alteracoes-morfologicas-durante-a-maturacao-de-sementes-de-melao-com-uso-de-raios-X-apos-warley.pdf: 267291 bytes, checksum: 7a6db97aea5352393d97001e339e1e83 (MD5) Previous issue date: 2021

Optical fiber specklegrams originate from the interference between several guided light modes. Since these granular patterns are sensitive to changes in the fiber status, it is possible to retrieve an external stimulus by analyzing their morphology and spatial distribution. This paper evaluates the first and second-order entropies as metrics to interrogate fiber specklegram sensors. Firstly, the refractive index surrounding a no-core fiber is varied to modulate the number and average size of speckles. Secondly, a microbending transducer driven with controlled displacements creates deviations in the output speckle field. Then, the entropy data for each case is compared with Law's energy texture and the zero-mean cross-correlation analyses, respectively. Conversely to the Shannon entropy, the joint and relative entropies process the spatial information of the image and corroborate the theoretical and experimental speckle count, yielding ~0.02 refractive index resolution. Moreover, the relative entropy of the ratio between test and reference speckle field images agrees with the correlation coefficient, achieving ~0.5 µm resolution. The results show that the second-order entropy is effective for interrogating fiber specklegrams, figuring as a straightforward alternative to the widespread texture processing and deep learning approaches FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESP CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQ COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL DE NÍVEL SUPERIOR - CAPES Aberto

Orientador: João Batista Florindo Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica Resumo: O uso das redes neurais profundas e do aprendizado de máquina para a classificação de imagens é tema bastante recorrente em trabalhos acadêmicos que usam as técnicas da inteligência artificial. Esta dissertação trata de uma aplicação para esse tema, focando na classificação de imagens de texturas e em como ensembles de classificadores constituem ferramentas úteis na melhoria do desempenho das modernas arquiteturas de redes neurais neste tipo de aplicação. O trabalho também apresenta uma aplicação em imagens médicas, em especial, imagens de três tipos de cistos mandibulares bastante agressivos. A rede neural profunda que utilizamos é do tipo convolucional e passa por um processo de transferência de aprendizado, possuindo uma arquitetura já consolidada no meio acadêmico, que é a ResNet-18. Além de seu uso como um classificador convencional, uma rede neural convolucional (abreviada aqui por CNN, de sua sigla em inglês) pode produzir vetores de valores reais baseados nas imagens processadas. Esses vetores, chamados vetores de descritores, são aqui armazenados para serem utilizados como fonte de dados em um ensemble de classificadores, que são algoritmos de aprendizado de máquina especialmente aplicados em nosso trabalho para a classificação de imagens de texturas. A fim de parametrizar os experimentos realizados e confrontar com trabalhos acadêmicos já consolidados no meio científico, utilizamos imagens de texturas de bases de benchmark. Essas imagens fazem parte de bancos de imagens já amplamente difundidos em outros trabalhos na literatura. Por fim, mostramos os resultados em termos da acurácia da classificação tanto nas imagens médicas quanto nas não médicas, evidenciando as várias diferenças ocorridas durante os experimentos que realizamos, suas possíveis aplicações no mundo real e como os métodos que utilizamos podem contribuir para o avanço do diagnóstico médico por meio de imagens e da classificação de imagens de texturas em um contexto mais geral Abstract: The use of deep neural networks and of machine learning for image classification is a quite recurring theme in academic works that use artificial intelligence techniques. This dissertation is about an application on this topic, focusing on the classification of texture images and on how classifier ensembles constitute useful tools for the improvement of performance in modern architectures of neural networks for this kind of application. The work also presents an application to medical images, particularly, images from three groups of aggressive jaw cysts. The deep neural network used here is convolutional and undergoes a process of transfer learning. We employ an architecture already consolidated in the literature, which is the ResNet18. In addition to its use as a conventional classifier, a convolutional neural network (CNN) can produce vectors of real values based on the processed images. These vectors, called feature vectors, are used here as the input to classifier ensembles, which are the machine learning algorithms applied in our work for texture classification. In order to parameterize the experiments accomplished and compare them with other state-of-the-art works in the literature, we employed benchmark texture images. These images are part of databases frequently used in other studies of texture recognition in the literature. Finally, we present the results, in terms of classification accuracy, in the medical images as well as in the non-medical ones, evidencing the many differences occurred during the experiments that were carried out, their possible applications in the real world and how the methods that we investigated can contribute for the advance of the computer-aided medical diagnosis and classification of texture images in a general context Mestrado Matemática Aplicada e Computacional Mestre em Matemática Aplicada e Computacional

Orientador: Alexandre Xavier Falcão Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Dados geográficos são utilizados em várias aplicações, tais como mapeamento, navegação e planificação urbana. Em particular, serviços de mapeamento são frequentemente utilizados e requerem informação geográfica atualizada. No entanto, devido a limitações orçamentárias, mapas oficiais (e.g. governamentias) sofrem de imprecisões temporais e de completude. Neste contexto projetos crowdsourcing, assim como os sistemas de informação geográfica voluntária, surgiram como uma alternativa para obter dados geográficos atualizados. OpenStreetMap (OSM) é um dos maiores projetos desse tipo com milhões de usuários (consumidores e produtores de informação) em todo o mundo e os dados coletados pelo OSM estão disponíveis gratuitamente. Uma desvantagem do OSM é o fato de poder ser editado por voluntários com diferentes habilidades de anotação, o que torna a qualidade das anotações heterogêneas em diferentes regiões geográficas. Apesar desse problema de qualidade, os dados do OSM têm sido amplamente utilizados em várias aplicações, como por exemplo no mapeamento de uso da terra. Por outro lado, é crucial melhorar a qualidade dos dados em OSM de forma que as aplicações que dependam de informações precisas, por exemplo, roteamento de carros, se tornem mais eficazes. Nesta tese, revisamos e propomos métodos baseados em aprendizado de máquina para melhorar a qualidade dos dados em OSM. Apresentamos métodos automáticos e interativos focados na melhoria dos dados em OSM para fins humanitários. Os métodos apresentados podem corrigir as anotações do OSM de edifícios em áreas rurais e permitem realizar a anotação eficiente de coqueiros a partir de imagens aéreas. O primeiro é útil na resposta a crises que afetam áreas vulneráveis, enquanto que o último é útil para monitoramento ambiental e avaliação pós-desastre. Nossa metodologia para correção automática das anotações de prédios rurais existentes em OSM consiste em três tarefas: correção de alinhamento, remoção de anotações incorretas e adição de anotações ausentes de construções. Esta metodologia obtém melhores resultados do que os métodos de segmentação semântica supervisionados e, mais importante, produz resultados vetoriais adequados para o processamento de dados geográficos. Dado que esta estratégia automática poderia não alcançar resultados precisos em algumas regiões, propomos uma abordagem interativa que reduz os esforços de humanos ao corrigir anotações de prédios rurais. Essa estratégia reduz drasticamente a quantidade de dados que os usuários precisam analisar, encontrando automaticamente a maioria dos erros de anotação existentes. A anotação de objetos de imagens aéreas é uma tarefa demorada, especialmente quando o número de objetos é grande. Assim, propomos uma metodologia na qual o processo de anotação é realizado em um espaço 2D, obtido da projeção do espaço de características das imagens. Esse método permite anotar com eficiência mais objetos do que o método tradicional de fotointerpretação, coletando amostras rotuladas mais eficazes para treinar um classificador para detecção de objetos Abstract: Geographical data are used in several applications, such as mapping, navigation, and urban planning. Particularly, mapping services are routinely used and require up-to-date geographical data. However, due to budget limitations, authoritative maps suffer from completeness and temporal inaccuracies. In this context, crowdsourcing projects, such as Volunteer Geographical Information (VGI) systems, have emerged as an alternative to obtain up-to-date geographical data. OpenStreetMap (OSM) is one of the largest VGI projects with millions of users (consumers and producers of information) around the world and the collected data in OSM are freely available. OSM is edited by volunteers with different annotation skills, which makes the annotation quality heterogeneous in different geographical regions. Despite these quality issues, OSM data have been extensively used in several applications (e.g., landuse mapping). On the other hand, it is crucial to improve the quality of the data in OSM such that applications that depend on accurate information become more effective (e.g., car routing). In this thesis, we review and propose methods based on machine learning to improve the quality of the data in OSM. We present automatic and interactive methods focused on improving OSM data for humanitarian purposes. The methods can correct the OSM annotations of building footprints in rural areas and can provide efficient annotation of coconut trees from aerial images. The former is helpful in the response to crises that affect vulnerable areas, while the later is useful for environmental monitoring and post-disaster assessment. Our methodology for automatic correction of the existing OSM annotations of rural buildings consists of three tasks: alignment correction, removal of incorrect annotations, and addition of missing building annotations. This methodology obtains better results than supervised semantic segmentation methods and, more importantly, it outputs vectorial footprints suitable for geographical data processing. Given that this automatic strategy could not attain accurate results in some regions, we propose an interactive approach which reduces the human efforts when correcting rural building annotations in OSM. This strategy drastically reduces the amount of data that the users need to analyze by automatically finding most of the existing annotation errors. The annotation of objects from aerial imagery is a time-consuming task, especially when the number of objects is high. Thus, we propose a methodology in which the annotation process is performed in a 2D space of projected image features. This method allows to efficiently annotate more objects than using traditional photointerpretation, collecting more effective labeled samples to train a classifier for object detection Doutorado Ciência da Computação Doutor em Ciência da Computação CAPES FAPESP 2016/14760-5 , 2017/10086-0

Orientador: Hélio Pedrini Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Assim como em outros domínios do conhecimento, as técnicas de aprendizado profundo revolucionaram o desenvolvimento de abordagens para a super-resolução de imagens. Algoritmos recentes para solucionar este problema têm empregado redes neurais convolucionais em arquiteturas residuais com várias camadas e funções gerais de perda. Essas estruturas (arquiteturas e funções de perda) são genéricas e não abordam as principais características de uma imagem para a percepção visual humana (luminância, contraste e estrutura), resultando em melhores imagens, no entanto, com ruído principalmente em suas bordas. Neste trabalho, apresentamos e avaliamos um método, denominado super-resolução de imagens refinada com informação de bordas (Edge Enhanced Super-Resolution - EESR) usando uma nova rede neural residual com foco nas bordas da imagem e uma combinação de funções de perda: Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), L1, Multiple-Scale Structural Similarity (MS-SSIM) e uma nova função baseada na técnica Pencil Sketch. Como principal contribuição do trabalho, o modelo proposto visa alavancar os limites da super-resolução de imagens, apresentando uma melhoria dos resultados em termos da métrica SSIM e alcançando resultados promissores para a métrica PSNR. Os resultados experimentais obtidos mostram que o modelo desenvolvido é competitivo quando comparado com o estado da arte para os quatro conjuntos de dados (Set05, Set14, B100, Urban100) avaliados para super-resolução de imagens Abstract: As in other knowledge domains, deep learning techniques have revolutionized the development of approaches to image super-resolution. Recent algorithms for addressing this problem have employed convolutional neural networks in multi-layered residual architectures and general loss functions. These structures (architectures and loss functions) are generic and do not address the main features of an image for human visual perception (luminance, contrast and structure), resulting in better images, however, with noise mainly at its edges. In this work, we present and evaluate a method, called Edge Enhanced Super Resolution (EESR), using a new residual neural network focusing on the edges of the image and a combination of loss functions: Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), L1, Multiple-Scale Structural Similarity (MS-SSIM) and a new function based on the Pencil Sketch technique. As main contribution of this work, the proposed model aims to leverage the limits of image super-resolution, presenting an improvement of the results in terms of the SSIM metric and achieving promising results for the PSNR metric. The obtained experimental results show that the developed model is competitive when compared to the state of the art for the four data sets (Set05, Set14, B100, Urban100) evaluated for image super-resolution Mestrado Ciência da Computação Mestre em Ciência da Computação

Histiocitoma, mastocitoma e tumor venéreo transmissível são tumores frequentes em cães. É importante o diagnóstico diferencial entre estes tumores, principalmente quando o tumor venéreo transmissível é ectópico. A citometria de imagem pode ser usada como auxiliar no diagnóstico diferencial de patologias semelhantes histologicamente, como nos casos destes tumores. O objetivo deste trabalho foi caracterizar morfometricamente o núcleo e a cromatina das células neoplásicas destes tumores e avaliar o potencial deste tipo de análise como ferramenta auxiliar no diagnóstico diferencial destas patologias. Foram utilizados 15 cortes histológicos de cada tipo de tumor, sendo analisados 100 núcleos de cada caso. Além das características geométricas básicas (área, perímetro e elipsidade), tradicionalmente utilizadas como auxiliar no diagnóstico histopatológico, também foram utilizadas medidas geométricas mais elaboradas, bem como a caracterização da textura nuclear através de métodos tradicionais, como a lacunaridade e através de novos métodos propostos neste trabalho. Realizou-se análise de variância e de discriminantes canônicas para a avaliação estatística. A morfometria utilizando medidas básicas mostrou-se ineficiente para diferenciar estes tumores. Com o uso das demais medidas otimizadas pela análise de discriminante canônica, esta metodologia revelou-se uma excelente ferramenta eficiente para o diagnóstico diferencial de histiocitoma e tumor venéreo transmissível. Para o diagnóstico diferencial dos três tipos de tumores esta metodologia deve ser usada somente como ferramenta auxiliar. Histiocytoma, mastocytoma and transmissible venereal tumors are frequent in dogs. The differential diagnostic between these tumors is important, mainly when the transmissible venereal tumor is ectopic. Image cytometry can be used as an auxiliary tool in the differential diagnostic of the histological similar pathology, such as these tumors. The objective of this work was to characterize the nucleaus and the chromatin morphometry of the neoplasic cells of these tumor types and to evaluate the potential of this methodology as differential diagnostic of these pathologies. Fifteen histological slides of each type of the tumor were used and one hundred nucleus of each case were analyzed. Geometric basic characteristics (area, perimeter and ellipticity) traditionally used as auxiliary tools in the histopathological diagnostic, as well as more elaborated geometric measures and the characterization of the nuclear texture through of lacunarity and others methods considered in this work were used Variance and canonical discriminant analysis were made for statistic evaluation. The morphometry using basic measurements was inefficient to identify correctly these tumor types. However, this methodology showed to be a good tool for differential diagnosis of the histiocytoma and transmissible venereal tumor. This methodology should be used only as an auxiliary tool for the differential diagnostic of the three considered tumor types Dissertação (Mestrado)

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Este trabalho teve como propósito avaliar a influência das partículas de primeira classe no acompanhamento da floculação, simulada em equipamento de bancada Jartest para água de baixa turbidez utilizando sulfato de alumínio, cloreto férrico e policloreto de alumínio como coagulantes. Para acompanhamento da floculação e obtenção das curvas de Distribuição de Tamanho de Partículas (DTP) e seus parâmetros representativos, foi utilizada a técnica de análise de imagens dos flocos obtidas por câmera digital a partir de plano de luz laser. A DTP foi distribuída em 16 classes de tamanho sendo a primeira classe, considerada na premissa deste trabalho, como representativa das partículas primárias. Para avaliação da influência das partículas de primeira classe no desempenho da floculação foram investigados diferentes valores de gradiente médio de velocidade (G) (20, 30, 40 e 80 s-1) para diversos tempos de floculação. Os resultados obtidos foram avaliados com base na cinética da floculação por meio das constantes de agregação (KA) e ruptura (KB) e na DTP, tendo como parâmetro de controle o diâmetro médio dos flocos. Em geral, observou-se que com o aumento do G houve uma diminuição da eficiência de floculação e que a tendência de equilíbrio entre KA e KB ocorreu nos primeiros minutos do processo. Os valores de KA e KB encontrados são muito semelhantes aos obtidos utilizando-se a metodologia clássica que considera turbidez remanescente para medida indireta da eficiência de floculação, portanto, a utilização do número de partículas da primeira classe de tamanho, pode ser apropriada. The purpose of this work was to evaluate the influence of first class particles in flocculation monitoring, simulated on Jartest stand equipment for low turbidity water using aluminum sulfate, ferric chloride and aluminum polychloride as coagulants. To follow the flocculation and obtain the particle size distribution curves (DTP) and their representative parameters, the technique of image analysis of the flocs obtained by digital camera from the laser light plane was used. The DTP was distributed in 16 size classes, being the first class, considered in the premise of this work, as representative of the primary particles. To evaluate the influence of first-class particles on flocculation performance, different values of mean velocity gradient (G) (20, 30, 40 and 80 s-1) were investigated for different flocculation times. The results obtained were evaluated based on the kinetics of flocculation by means of the aggregation constants (KA) and rupture (KB) and in the DTP, having as control parameter the average diameter of the flocs. In general, it was observed that with the increase of G there was a decrease in the flocculation efficiency and that the tendency of equilibrium between KA and KB occurred in the first minutes of the process. The values of KA and KB founded are very similar to those obtained using the classical methodology which considers remaining turbidity for indirect measurement of flocculation efficiency, therefore, the use of the number of particles of the first size class may be appropriate. Dissertação (Mestrado)

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A coagulação e floculação são etapas essenciais no tratamento de água para abastecimento público para a remoção das impurezas contidas. O conhecimento acerca da distribuição do tamanho de partículas (DTP) e suas características morfológicas é de grande valia para a compreensão dos mecanismos que envolvem a agregação e posterior remoção dos flocos. Neste contexto, o presente estudo teve como finalidade o acompanhamento da evolução da distribuição de tamanho e estrutura dos flocos formados em diferentes configurações químicas (diversos pares de pH de coagulação e dosagem de coagulante) durante o processo de floculação em águas com cor aparente elevada (100 ± 5 uH), utilizando-se sulfato de alumínio como coagulante, a partir da simulação laboratorial em equipamento de Jar Test submetida à oito gradientes de velocidade médio (20, 30, 40, 50, 60, 80, 100 e 120 s-1). A mensuração das partículas foi realizada pela técnica de análise de imagens digitais obtidas por método não intrusivo e não destrutivo, constituído de plano de luz gerado por um laser e câmera fotográfica de alta resolução, possibilitando a avaliação direta da dinâmica de crescimento e ruptura dos flocos. Os resultados de distribuição de partículas por faixas de tamanho indicaram que a condição química de coagulação interfere na evolução da DTP, constatando que a formação de agregados maiores ocorre mais rapidamente em regiões compreendidas pelo mecanismo de varredura do que pela neutralização de cargas. O aumento gradual da taxa de cisalhamento promoveu a ruptura dos flocos, acarretando na distribuição mais concentrada nas menores faixas de tamanho, que foi praticamente inalterada para gradientes de floculação superiores a 60 s-1. A dimensão fractal (Df) variou entre 1,49 e 1,95. O aumento do gradiente de velocidade na floculação tendeu a diminuir o valor de Df, promovendo flocos menos compactos e mais ramificados. Foi observado um aumento gradual de Df nos minutos iniciais de floculação para configurações de dosagens de alumínio mais baixas e pH mais ácidos, sugerindo que a estrutura morfológica das partículas está diretamente ligada ao mecanismo de coagulação. Coagulation and flocculation are essential steps in the water treatment for public supply for the impurities removal. The knowledge of flocculent particle size distribution (PSD) and morphological characteristics is of great value to the understanding of the mechanisms that involve the flocs aggregation and subsequent removal. In this context, the present study has an objective the size distribution evolution and flocs structure monitoring formed in different chemical configurations (several pairs of pH of coagulation and coagulant dosage) during flocculation process in water with apparent high color (100 ± 5 uH), using aluminum sulphate as coagulant, from the laboratory simulation in Jar Test equipment submitted to eight shear rates (20, 30, 40, 50, 60, 80, 100 and 120 s-1). Particle measurement was performed by digital image analysis technique obtained by non-intrusive and non-destructive method, consisting of light plane generated by a laser and high-resolution camera, enabling the direct assessment of growth and rupture flocs dynamics. The results of particles distribution by size range indicated that the chemical coagulation condition interferes in the PSD evolution, stating that the larger aggregates formation occurs faster in regions acknowledged by the charges neutralization mechanism. The gradual shear rate increase promoted the flocs breakage, carrying in the more concentrated distribution in the size ranges smaller, which was practically unchanged for flocculation gradients higher than 60 s-1. The fractal dimension (Df) varied between 1.49 and 1.95. The speed gradient increase in flocculation has tended to reduce the Df value, promoting less compact and more branched flocs. It was observed a Df gradual increase in the initial flocculation minutes for lower aluminum dosages settings and more acidic pH, suggesting that particles morphological structure is directly linked to the coagulation mechanism. Dissertação (Mestrado)

Esse artigo trata das principais obras de Annie Leibovitz, fotógrafa contemporânea de origem judaica, famosa pela qualidade estética e retórica dos seus retratos. Apesar de não ser adequadamente valorizada por boa parte da crítica especializada,em virtude do seu vínculo com o mercado, suas imagens, como se verá nesse texto, são complexas e têm grande importância para história da fotografia. Nessa reflexão sobre o seu trabalho foi utilizada uma metodologia de análise de base semiótica, combinada com os conceitos desenvolvidos por Aby Warburg sobre a sobrevivência das imagens. This article deals with the main works of Annie Leibovitz, a contemporary photographer of Jewish origin, famous for the aesthetic and rhetorical quality of her portraits. Although it is not adequately valued by much of the specialized critic, due to its link with the market, its images, as will be seen in this text, are complex and of great importance for the history of photography. In this reflection on her work was used a methodology of analysis of semiotic basis, combined with the concepts developed by Aby Warburg on the survival of the images.

os expansivos são solos não saturados que apresentam como característica principal o aumento de volume quando umedecidos e contração quando ressecados. Essa variação volumétrica pode causar vários danos às obras de engenharia. Sendo assim, é necessário fazer a correção do solo disponível no local para que ele se torne estável para a sua utilização. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o comportamento reológico e a dinâmica de fissuração de um solo de alta expansividade do município de Paulista/PE e de sua mistura com areia (50%), cal hidratada (5%) e cinza de casca de arroz – CCA (10%). O estudo do comportamento reológico está associado com a interação entre as partículas do solo com o fluido e foi realizado através do ensaio squeeze-flow. Para o processo de propagação de fissuras foi utilizado um aparato que permite monitorar o processo de propagação de fissuras com medida de temperatura, umidade relativa do ar, umidade do solo, além de capturar imagens através de uma câmera. O processamento de imagens foi realizado através do software ImageJ para quantificar os índices geométricos como largura média da fissura, comprimento total da fissura, área fissurada, número de segmentos de fissuras e CIF (razão entre área fissurada e área inicial da amostra). A curva carga versus deslocamento apresenta comportamento elástico, plástico e plástico com endurecimento dependendo da quantidade de água e da consistência do solo e das misturas. Os resultados mostraram que é possível relacionar a umidade com o comportamento do solo observado através dos índices reológicos. A faixa de deslocamento e a intensidade de cada estágio da curva carga versus deslocamento variam de acordo com a composição dos materiais (teores de água e ar, dimensão mínima e máxima das partículas e presença de aditivos). O solo argiloso e as misturas tendem a fissurar mais facilmente com alto teor de água e o potencial de retração e fissuração atenua com a diminuição do teor de água. Os resultados sugerem que a adição de areia, cal ou CCA é um método que possibilita a redução do processo da fissuração por ressecamento devido à interação das partículas do solo com esses materiais que aumenta a resistência ao fissuramento. A propagação de fissuras nas misturas ocorre em forma de “T” ou “Y” em toda a superfície da amostra juntamente com sua contração. Todos os índices geométricos das fissuras aumentaram com a diminuição da umidade e próximo ao fim do ensaio diminuíram, comportamento encontrado no solo natural e nas misturas. O processo de propagação de fissuras devido à secagem desenvolve-se em três estágios de contração: inicial, primário e secundário. No inicial, a amostra perde umidade superficial sem ocorrer contração ou aparecimento de fissuras significativas. O segundo estágio corresponde a fase de maior aumento dos índices geométricos com o tempo devido à redução de umidade. Na contração secundária, há redução dos índices geométricos com o tempo. Expansive soils are unsaturated soils whose main characteristic is volume increase when moistened and shrinkage when dried. This volumetric variation can cause various damages to engineering works. Therefore, soil correction must be made available on site to make it stable for use. The present work aims to evaluate the rheological behavior and cracking dynamics of a highly expansive soil in the city of Paulista/PE and its mixture with sand (50%), hydrated lime (5%) and rice husk ash - CCA (10%). The study of rheological behavior is associated with the interaction between soil particles and fluid and was performed through the squeeze-flow test. For the crack propagation process, an apparatus was used that allows monitoring the crack propagation process with temperature measurement, relative humidity, soil moisture, in addition to capturing images through a camera. Image processing was performed using the ImageJ software to quantify geometric indexes such as average crack width, total crack length, crack area, number of crack segments and CIF (ratio of crack area to initial sample area). The load versus displacement curve exhibits elastic, plastic and hardening plastic behavior depending on the amount of water and the consistency of the soil and mixtures. The results showed that it is possible to relate the humidity with the soil behavior observed through the rheological indexes. The displacement range and intensity of each stage of the load versus displacement curve vary according to the composition of the materials (water and air contents, minimum and maximum particle size and presence of additives). Clay soil and mixtures tend to crack more easily with a high water content and the potential for shrinkage and cracking attenuates with a decrease in water content. The results suggest that the addition of sand, lime or CCA is a method that allows the reduction of the drying cracking process due to the interaction of soil particles with these materials that increases the cracking resistance. The propagation of cracks in the mixtures occurs in the form of "T" or "Y" on the entire surface of the sample together with its contraction. All the geometric indexes of the cracks increased with the decrease in humidity and near the end of the test they decreased, a behavior found in natural soil and in mixtures. The crack propagation process due to drying develops in three contraction stages: initial, primary and secondary. Initially, the sample loses surface moisture without contraction or the appearance of significant cracks. The second stage corresponds to the phase of greatest increase in geometric indices over time due to the reduction in humidity. In secondary contraction, there is a reduction in geometric indices over time

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No. of bitstreams: 1 almeida_t_me_bauru.pdf: 6554246 bytes, checksum: 843c54aa197c805a0e5a41b37d913bab (MD5) Previous issue date: 2020-02-03 Made available in DSpace on 2020-04-07T13:35:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 almeida_t_me_bauru.pdf: 6554246 bytes, checksum: 843c54aa197c805a0e5a41b37d913bab (MD5) Previous issue date: 2020-02-03 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Água de qualidade, livre de poluentes e patógenos é um recurso humano necessário e valioso. As contaminações por fontes naturais e antrópicas podem ameaçar a qualidade desses cursos d’água, fazendo-se necessário um tratamento prévio antes de ser disponibilizada para abastecimento púbico. Com objetivo de eliminação de contaminantes e impurezas diversos processos e operações de tratamento físico/químico são utilizados, como a coagulação, a floculação, e processos de separação sólido/líquido. Para a avaliação do padrão de qualidade final da água pós tratamento são necessários índices de monitoramento, que podem ser obtidos através métodos diretos e/ou indiretos. Os métodos diretos de características físicas e morfológicas tem ganhado cada vez mais atenção entre os estudos da área. Seus parâmetros, como tamanho das partículas e estrutura de fractal têm sido um novo recurso para a temática floculação. Buscando maior entendimento sobre os principais fatores que contribuem para a separação dos agregados de fractal, e consequentemente melhor eficiência de remoção, o presente estudo teve como objetivo investigar o desempenho da Sedimentação Gravitacional e da Flotação por Ar Dissolvido, e suas relações com as características físicas das partículas floculentas a partir da análise das principais variáveis que interferiram nos processos. Para tal, foram investigadas em escala de laboratório quatro diferentes águas preparadas com ácido húmico, caulinita e coaguladas com Sulfato de Alumínio e Cloreto Férrico. O processo de floculação foi monitorado por análise de imagem digital visando obter variáveis que auxiliam a determinação das características físicas da partícula como, a Distribuição do Tamanho de Partículas (DTP), e seu parâmetro representativo β, bem como a morfologia de fractal dos flocos. Os resultados foram avaliados por meio de Análise de Componentes Principais (ACP), que permite verificar quais as variáveis que mais interferiram nos processos de separação estudados. Sendo assim, o presente estudo teve como objetivo investigar os principais fatores que contribuem para a separação dos agregados nos processos de Sedimentação Gravitacional e Flotação por Ar Dissolvido a partir da análise das características físicas das partículas floculentas. Quality water, without pollutants and pathogens is a necessary and valuable human resource. Contamination of natural and anthropogenic sources can affect the quality of these watercourses, requiring primary treatment before being available for public supply. In order to eliminate contaminants and impurities several processes and physical/chemical treatment operations such as, coagulation, flocculation, and solid/liquid separation are used. For the evaluation of the final quality of the water, monitoring indices are necessary, which can be obtained through direct or indirect methods. The direct methods of physical and morphological characteristics have increased attention in this area studies. Parameters such as particle size and fractal structure has been a new feature for flocculation thematic. The aim of this study was investigate the performance of Gravitational Sedimentation and Dissolved Air Flotation and their relationship to the particle’s physical characteristics particles from the analysis of the main variables that interfered in the processes. For this purpose, four different types of water prepared with humic acid, kaolin solution and coagulated with Aluminum Sulphate and Ferric Chloride were investigated in laboratory scale. The flocculation process was monitored by digital image analysis in order to obtain variables that help to determine the particle’s physical characteristics such as the Particle Size Distribution (DTP) and its representative β parameter as well as the flocs fractal morphology. The results were evaluated through Principal Component Analysis (PCA), which allows verify which variables interfered the most in the separation process studied. Therefore, the objective of this study was to investigate the main factors that contribute to the separation of the aggregates in the sedimentation and flotation processes by dissolved air from the analysis of the physical characteristics of the flocculent particles. Código de Financiamento 001