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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

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