NPDI Find Porn: Uma Ferramenta para Detecção de Conteúdo Pornográfico

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "NPDI Find Porn: Uma Ferramenta para Detecção de Conteúdo Pornográfico"

Transcrição

1 NPDI Find Porn: Uma Ferramenta para Detecção de Conteúdo Pornográfico Ramon F. Pessoa 1, Edemir Ferreira de A. Junior 1, Carlos A. Caetano Junior 1, Silvio Jamil F. Guimarães 2, Jefersson A. dos Santos 1, Arnaldo de A. Araújo 1 1 Departamento de Ciência da Computação Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Av. Antônio Carlos Prédio do ICEx - Pampulha Belo Horizonte - MG - Brasil 2 Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, VIPLAB - ICEI/PUC Minas, Minas Gerais, Brasil Abstract. With the growing amount of content deemed inappropriate on the Internet, such as pornography, the need for this type of material filter came up. The reason for this is given by the fact that such content is often banned in certain environments (e.g., workplaces and schools), and especially when dealing with child pornography, considered one of the most reported virtual crimes in Brazil according to the site Safernet 1. In recent years, many works of literature have been mainly focused on the detection of pornographic images and videos. This work presents a tool to detect pornographic content created from recent academic work developed by NPDI 2 research group. Resumo. Com o crescimento da quantidade de conteúdos considerados inapropriados na Internet, como pornografia, surgiu a necessidade de filtros para tal tipo de material. O motivo é dado pelo fato de que esse tipo de conteúdo é frequentemente proibido em certos ambientes (como, locais de trabalho e escolas), e principalmente se tratando de pornografia infantil, considerado um dos crimes virtuais mais denunciados no Brasil de acordo com o site Safernet 1. Nos últimos anos, diversos trabalhos da literatura têm tido como foco principal a detecção de imagens e vídeos pornográficos. Neste trabalho, é apresentada uma ferramenta de detecção de conteúdos pornográficos, criada a partir dos recentes trabalhos acadêmicos desenvolvidos pelo grupo de pesquisa NPDI Introdução Com o advento da tecnologia, em especial o aumento do acesso à Internet, originou-se nos últimos anos uma grande quantidade de informação disponível ao público, como vídeos e imagens. Nesse contexto, algumas situações exigem que haja um controle em relação ao conteúdo destes materiais. Em especial, apresenta-se a detecção de pornografia como uns dos grandes desafios atuais. Detectar e filtrar conteúdo visual pornográfico é uma preocupação em vários ambientes como, escolas, empresas, igrejas e outros locais públicos. Uma maneira para se 1 Safernet -www.safernet.org.br (03/Set/2014). 2 Núcleo de Processamento Digital de Imagens (NPDI) -www.npdi.dcc.ufmg.br. 572 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

2 realizar tal tarefa é a utilização de palavras chaves textuais vinculadas a informações multimídia, porém [Lopes 2009] mostrou que tal abordagem não é suficiente para detecção deste tipo de conteúdo. Nos últimos anos, diversos trabalhos da literatura têm tido como foco principal a detecção de imagens e vídeos pornográficos baseados em conteúdo visual como alternativa ao uso exclusivo de informações textuais [Steel 2012], [Avila et al. 2013], [Yu and Han 2014], [Caetano et al. 2014a], [Caetano et al. 2014b]. Abordagens baseadas em características locais, em conjunto com modelos Bagof-Words (BoW), têm sido aplicadas com sucesso em tarefas de classificação para reconhecimento de padrões visuais [Agarwal et al. 2004], [Yang et al. 2007]. Neste tipo de abordagem, a maior vantagem é a não necessidade de um modelo explícito do objeto, dado que a diversidade de características da imagem (como forma, escala ou iluminação) é tratada por um conjunto de treinamento que representa essa variabilidade. Portanto, a utilização do modelo BoW se torna uma abordagem interessante no contexto de detecção de pornografia. Nesse artigo, apresenta-se uma nova ferramenta para detecção de conteúdo pornográfico em imagens, chamada NPDI Find Porn. Foram utilizadas metodologias recentes para o desenvolvimento de uma ferramenta prática e intuitiva para detecção de imagens com conteúdo pornográfico. O objetivo é fornecer suporte a usuários que não possuem conhecimento suficiente de técnicas computacionais para reconhecimento visual. A ferramenta é baseada no método proposto por [Caetano et al. 2014a] que utiliza descritores binários em conjunto com uma extensão do modelo BoW, proposto por [Avila et al. 2013], se diferenciando na etapa de classificação onde foi utilizado o classificador Gradient Tree Boosting [Friedman 2002] para predizer se uma imagem é pornográfica ou não. Indivíduos e profissionais que podem precisar deste sistema de detecção de pornografia, são listados abaixo: 1. Pais: Os pais podem usar o NPDI Find Porn para reduzir as chances das crianças se depararem com pornografia presente no computador em que elas estejam usando. 2. Empregados: As empresas podem usar o NPDI Find Porn para remover conteúdo pornográfico em computadores que expõe a empresa a riscos legais. 3. Escolas e igrejas: Escolas e igrejas podem evitar imagens pornográficas indesejadas de seus computadores usando esta ferramenta. Apesar dos filtros disponíveis na Internet, conteúdos pornográficos podem facilmente contaminar os computadores de uma organização. Estes conteúdos são copiados de pen drives ou outras mídias, baixados a partir de , ou simplesmente perdidos por seu filtro. 4. Profissionais de perícias, profissionais da lei, policiais, entre outros: Profissionais envolvidos na aplicação da lei sabem que se perde muito tempo ao se procurar evidências digitais em laboratórios judiciais. O NPDI Find Porn é uma ferramenta de análise para determinar se imagens pornográficas estão presentes em um computador sem treinar e envolver examinadores judiciais. Essa ferramenta pode ser incorporada em dispositivo móvel não precisando de dependências instaladas no sistema operacional. 573 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

3 O restante desse artigo está organizado em quatro seções. A Seção 2 apresenta um breve resumo dos conceitos necessários para o entendimento do processo de reconhecimento de padrões visuais. A Seção 3 descreve o funcionamento do método implementado no software. A Seção 4 discute brevemente como utilizar o software proposto. E, finalmente, a Seção 5 conclui esse artigo direcionando trabalhos futuros. 2. Conceitos Segundo [Chatfield et al. 2011], a abordagem de reconhecimento de padrões visuais mais utilizada na literatura pode ser dividida em três etapas distintas: (i) extração de características locais da imagem; (ii) codificação das características locais em uma representação intermediária (mid-level); e (iii) classificação da representação intermediária, geralmente, baseada em técnicas de aprendizado de máquina. O software implementado utiliza uma abordagem baseada nessas três etapas. Cada uma delas é detalhada a seguir Extração de Características Locais Segundo [Tuytelaars and Mikolajczyk 2008], características locais consistem em padrões de imagem que se diferem de sua vizinhança, geralmente, associados às mudanças nas propriedades da imagem (textura e contraste por exemplo). A extração de características locais é a primeira etapa a ser feita em um processo que envolva reconhecimento de padrões visuais. Uma maneira de se realizar tal etapa consiste em selecionar patches da imagem que contenham informações relevantes, e então descrevê-los com o uso de algum descritor de características. De acordo com [Tuytelaars 2010], a seleção dos patches pode ser feita com base em dois tipos de abordagens: (i) utilizando pontos de interesse, neste caso é aplicado um algoritmo para encontrar tal região a ser descrita; ou (ii) amostragem densa, onde regiões de tamanho fixo são alocadas em uma grade de tamanho regular. A Figura 1 ilustra um exemplo de extração de características locais com cada abordagem. Figure 1. Exemplo de características locais extraídas pelas abordagens de pontos de interesses e amostragem densa. Cada círculo vermelho representa uma característica local a ser extraída. Um descritor de características pode ser considerado como uma função aplicada em uma região de uma imagem com o objetivo de descrevê-la. Uma maneira bem simples de se descrever uma região seria representar todos os pixels desta região em um único vetor. No entanto, dependendo do tamanho da região a ser descrita, isso resultaria em um vetor de alta dimensionalidade, levando também a uma alta complexidade computacional para um futuro reconhecimento desta região [Mikolajczyk and Schmid 2005]. 574 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

4 Os vetores gerados pelos descritores de características mais comuns na literatura são compostos por valores reais, que são calculados utilizando uma técnica baseada na contagem das ocorrências de orientações de gradiente nas regiões de uma imagem, como: SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) [Lowe 2004], HOG (Histograms of Oriented Gradients) [Dalal and Triggs 2005] e SURF (Speeded Up Robust Features) [Bay et al. 2006]. Como uma alternativa de baixa complexidade, os descritores binários têm emergido recentemente [Canclini et al. 2013]. Este tipo de descritor tem recebido uma atenção considerável por gerar resultados similares, em alguns casos melhores, quando comparados a descritores não-binários do estado da arte. A ideia básica por trás dos descritores binários é poder codificar a maioria das informações de um patch em uma sequência binária, usando apenas simples testes binários comparando a intensidade entre os pixels. Isso pode ser feito de maneira bem rápida, já que apenas comparações de intensidade precisam ser calculadas Representação Intermediária Com as características locais já extraídas, torna-se necessário codificá-las para que se tenha uma representação global da imagem. Uma maneira de se fazer isso é realizar uma quantização dessas características utilizando o modelo Bag-of-Words (BoW). Segundo [Boureau et al. 2010], o modelo BoW pode ser compreendido como a aplicação de duas etapas críticas: codificação e pooling. A etapa de codificação quantifica as características locais extraídas da imagem de acordo com um dicionário visual, conhecido como codebook, associando os descritores locais extraídos da imagem com o elemento mais próximo deste vocabulário visual. O dicionário visual, normalmente, é construído aplicando um algoritmo de clusterização, geralmente k-means [Lloyd 1982], em um conjunto de amostras dos descritores locais extraídos, onde cada palavra visual (codewords) corresponde ao centroide obtido de cada cluster. A etapa de pooling resume as palavras visuais obtidas em um único vetor de características com o objetivo de representar toda a imagem. A Figura 2 ilustra o processo de codificação e pooling descrito anteriormente. Como uma extensão do modelo BoW, a representação intermediária BossaNova [Avila et al. 2013] oferece um aprimoramento na etapa de pooling, a fim de preservar de uma maneira mais rica a informação obtida durante a etapa de codificação. Desta maneira, em vez de compactar toda a informação relacionada a uma palavra visual em um único valor escalar, a etapa de pooling resulta em uma distribuição de distâncias. Para isto, [Avila et al. 2013] usaram uma estimação não-paramétrica da distribuição dos descritores, calculando um histograma de distâncias entre os descritores encontrados na imagem e cada palavra visual presente no dicionário visual. [Avila et al. 2013] aplicaram a representação BossaNova no contexto de reconhecimento de objetos e detecção de pornografia. Em comparação ao modelo BoW, BossaNova se sobressai de maneira significante [Avila et al. 2011, Avila et al. 2012, Avila et al. 2013], apenas usando um simples histograma de distâncias para capturar as informações relevantes. BossaNova mostra ser um método muito flexível, mantendo uma representação final bem compacta. 575 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

5 Figure 2. Processo de classificação usado pelo modelo Bag-of-Words. Primeiro, os descritores locais são extraídos da imagem. Na fase de codificação, uma função f ativa a palavra visual mais próxima ao descritor local, atribuindo peso zero a todas as outras. Em seguida, na etapa de pooling, a função g resume as palavras visuais obtidas em uma único vetor de característica z. Por fim, um algoritmo de classificação (por exemplo, Support Vector Machine [Cortes and Vapnik 1995]) é treinado com base nos vetores BoW obtidos. Imagem adaptada de [Chatfield et al. 2011] Classificação Supervisionada Segundo [Ghahramani 2004], aprendizado de máquina é o campo de pesquisa dedicado ao estudo formal de sistemas de aprendizagem. Pode ser considerado como um campo altamente interdisciplinar por se basear em ideias de diversas áreas, como estatística, ciência da computação, engenharia, ciência cognitiva, teoria de otimização, entre outras. De acordo com [Dietterich 1997], o objetivo do aprendizado de máquina é construir modelos computacionais que podem adaptar-se e aprender a partir da experiência. Os algoritmos de aprendizado de máquina têm como objetivo descobrir o relacionamento entre as variáveis de um sistema (entrada/saída) a partir de dados amostrados anteriormente. As técnicas de aprendizado de máquina podem ser separadas em várias categorias (supervisionado, não-supervisionado, semi-supervisionado, ativo, meta aprendizado), porém, de uma forma geral, a distinção mais fundamental é entre algoritmos de aprendizado supervisionado e não-supervisionado. No aprendizado supervisionado, o algoritmo recebe como entrada uma quantidade de amostras com os seus respectivos rótulos, que serão utilizadas para que o algoritmo aprenda a distribuição de probabilidades daquela tarefa em específico (conjunto de treinamento). Logo depois, é oferecida uma quantidade de amostras sem os seus rótulos para que o algoritmo tente inferir os rótulos em função do que foi aprendido anteriormente (conjunto de teste). Existem diversas estratégias direcionadas à tarefa de classificação. Dentre elas, são destacados os métodos ensembles, que podem ser divididos em dois conjuntos: 576 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

6 averaging e boosting. Os métodos averaging utilizam do princípio da construção de vários classificadores para, então, efetuar o cálculo da média de suas predições. Usualmente, essa abordagem apresenta resultados melhores do que a estimativa com apenas um classificador, devido à redução da variância do classificador final. Em contraste, os métodos boosting utilizam classificadores simples, para construir de forma iterativa um classificador final mais robusto, com baixo bias. Exemplos de métodos baseados em averaging seriam Random Forest [Breiman 2001], Bootstrap Aggregating [Breiman 1996] e Extra-Trees [Geurts et al. 2006]; enquanto boosting, tem-se AdaBoost [Freund and Schapire 1995], Gradient Tree Boosting [Friedman 2002], etc. 3. Metodologia A Figura 3 ilustra o fluxograma da abordagem de Detecção de Imagens Pornográficas utilizado pelo sistema NPDI Find Porn. Esta abordagem é uma adaptação do método utilizado em [Caetano et al. 2014a] para imagens. Figure 3. Fluxograma da abordagem de Detecção de Imagens Pornográficas [Caetano et al. 2014b] (Adaptado). Primeiramente, são extraídas as características de cada imagem utilizando os descritores binários usando uma abordagem de amostragem densa. Em seguida, na fase de treinamento, é gerado o dicionário visual utilizando uma amostragem das características extraídas anteriormente. Gerado o dicionário visual, as características das imagens são codificadas para uma representação intermediária, que é transferida para a etapa de treinamento do classificador. Na etapa de classificação, o classificador recebe a representação intermediária da imagem requisitada e retorna um rótulo. Cada um dos passos citados são detalhados a seguir Extração de Características Locais utilizando Descritores Binários O alto custo computacional dos descritores locais [Caetano et al. 2014a] inviabiliza a utilização dos mesmos na ferramenta desenvolvida. Segundo [Caetano et al. 2014b], a utilização de descritores binários para a detecção de conteúdo pornográfico apresenta resultados comparáveis a descritores não binários do estado da arte, além de apresentar custo computacional reduzido. No estudo, foram utilizados os descritores binários mais comuns na literatura: 577 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

7 1. BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features) [Calonder et al. 2010]; 2. ORB (Oriented Fast and Rotated Brief ) [Rublee et al. 2011]; 3. BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) [Leutenegger et al. 2011]; 4. FREAK (Fast REtinA Keypoint) [Alahi et al. 2012]; 5. BinBoost [Trzcinski et al. 2013] Dicionário Visual Para a construção do dicionário visual, foi utilizado o método de agrupamento k-medians [Jain and Dubes 1988], que de acordo com [Caetano et al. 2014b], produz resultados melhores quando utilizados com descritores binários para a extração de características Mid Level Representation Dado os resultados apresentados na literatura e nos recentes trabalhos ([Caetano et al. 2014a], [Avila et al. 2013]), foi utilizada a representação intermediária BossaNova combinada com descritores binários para uma codificação com maior representação das características extraídas Classificação Para a etapa de classificação, foi utilizado um método chamado Gradient Tree Boosting (GTB) proposto por [Friedman 2002]. Assim como outros métodos de boosting, o GTB utiliza a combinação de classificadores fracos de maneira iterativa, para criar um classificador mais robusto. Na fase de treinamento, é fornecido para o GTB um conjunto de amostras com as suas respectivas classes para que o método possa aprender a distribuição de probabilidade do cenário. Na fase de teste, é fornecida uma imagem ao classificador que gerará como saída uma premeditação para a imagem (pornográfica ou não pornográfica). 4. Utilização da Ferramenta O desenvolvimento da ferramenta NPDI Find Porn é resultado das pesquisas recentes na área de detecção de pornografia do Laboratório NPDI. O objetivo era a criação de uma ferramenta prática e intuitiva, principalmente para usuários que não possuem o conhecimento teórico do procedimento de reconhecimento de padrões visuais. Assim, a ferramenta foi desenvolvida para funcionar em um dispositivo de armazenamento móvel (como pen drive) que irá realizar uma pesquisa em todo o computador alvo procurando por imagens que serão avaliadas, utilizando o framework descrito anteriormente, como sendo imagens de conteúdo pornográfico ou não. Uma das características principais do sistema é a não necessidade de qualquer tipo de instalação no sistema operacional, pois todas as dependências já se encontram dentro do pen drive contendo a ferramenta NPDI Find Porn, deixando assim a facilidade para que o usuário possa levá-lo a qualquer lugar e usá-lo em qualquer computador que possua. Para a utilização da ferramenta, é necessário seguir os seguintes passos: 1. Logar em um computador; 2. Inserir o Pen Drive NPDI Find Porn no computador; 3. Executar o sistema NPDI Find Porn; 578 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

8 4. Selecionar o diretório do computador onde deseja fazer a pesquisa e iniciar a pesquisa; 5. Visualizar os resultados da pesquisa. Estes passos são detalhados na Figura 4. A Figura 5 exibe a tela inicial da ferramenta NPDI Find Porn (Passo 1, 2 e 3) e Figura 6 mostra a ferramenta em execução (Passos 4 e 5). Uma apresentação do funcionamento da ferramenta desenvolvida pode ser encontrada no vídeo de demonstração do NPDI Find Porn Conclusão e Trabalhos Futuros Neste trabalho, apresentou-se uma ferramenta de detecção de conteúdos pornográficos criada a partir dos recentes trabalhos acadêmicos desenvolvidos no laboratório NPDI da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), com participação do VIPLab (Audio- Visual Information Processing Lab) 4 da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas). O NPDI Find Porn é um sistema que irá vasculhar por todas as imagens em seu computador, procurando por conteúdo pornográfico, onde no final da pesquisa o sistema criará um relatório de imagens pornográficas suspeitas. O software de detecção de pornografia pode ser incorporado em um dispositivo móvel, sendo assim facilmente levado a qualquer lugar e ser usado em qualquer computador. Entre as vantagens da ferramenta de detecção de conteúdo pornográfico, tem-se que o sistema permite proteger seu computador de pornografia indesejada. Muitos sites pornográficos contêm vírus que podem fazer muitos danos ao computador. Nestes casos, o NPDI Find Porn varre o computador oferecendo a segurança de que o seu computador esteja livre de imagens indesejadas ou mesmo ilegais. Outra vantagem, é que o sistema NPDI Find Porn evita que uma pessoa precise manualmente vasculhar um computador procurando por imagens pornográficas. Dentre os trabalhos futuros, tem-se a adaptação do sistema NPDI Find Porn para detectar vídeos com conteúdos pornográficos, onde um algoritmo de extração de frames relevantes será desenvolvido, a extensão do sistema para outras plataformas (Linux e Mac), e será executado um protocolo de testes exaustivos para a ferramenta NPDI Find Porn. 6. Agradecimentos Os autores gostariam de agradecer ao CNPq, à CAPES e à FAPEMIG pelo suporte financeiro recebido. References [Agarwal et al. 2004] Agarwal, S., Awan, A., and Roth, D. (2004). Learning to detect objects in images via a sparse, part-based representation. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 26(11): Vídeo de demonstração da ferramenta NPDI Find Porn (Acessado em 03/Set/2014): https://www.youtube.com/watch?v=zndfsxghrde&feature=youtu.be 4 Audio-Visual Information Processing Lab (VIPLab) c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

9 [Alahi et al. 2012] Alahi, A., Ortiz, R., and Vandergheynst, P. (2012). Freak: Fast retina keypoint. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on, pages Ieee. [Avila et al. 2012] Avila, S., Thome, N., Cord, M., Valle, E., and Araújo, A. d. A. (2012). Bossanova at imageclef 2012 flickr photo annotation task. Working Notes of the CLEF. [Avila et al. 2011] Avila, S., Thome, N., Cord, M., Valle, E., and de A Araujo, A. (2011). Bossa: Extended bow formalism for image classification. In Image Processing (ICIP), th IEEE International Conference on, pages IEEE. [Avila et al. 2013] Avila, S., Thome, N., Cord, M., Valle, E., and De A AraúJo, A. (2013). Pooling in image representation: The visual codeword point of view. Computer Vision and Image Understanding, 117(5): [Bay et al. 2006] Bay, H., Tuytelaars, T., and Van Gool, L. (2006). Surf: Speeded up robust features. In Computer Vision ECCV 2006, pages Springer. [Boureau et al. 2010] Boureau, Y.-L., Bach, F., LeCun, Y., and Ponce, J. (2010). Learning mid-level features for recognition. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on, pages IEEE. [Breiman 1996] Breiman, L. (1996). Bias, variance, and arcing classifiers. [Breiman 2001] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45(1):5 32. [Caetano et al. 2014a] Caetano, C., Avila, S., Guimarães, S., and Araújo, A. d. A. (2014a). Representing local binary descriptors with bossanova for visual recognition. In Proceedings of the 29th Annual ACM Symposium on Applied Computing, SAC 14, pages 49 54, New York, NY, USA. ACM. [Caetano et al. 2014b] Caetano, C., Avila, S., Guimaraes, S., and Araújo, A. d. A. (2014b). Pornography detection using bossanova video descriptor. In European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2014), Lisbon, Portugal. [Calonder et al. 2010] Calonder, M., Lepetit, V., Strecha, C., and Fua, P. (2010). Brief: Binary robust independent elementary features. In Computer Vision ECCV 2010, pages Springer. [Canclini et al. 2013] Canclini, A., Cesana, M., Redondi, A., Tagliasacchi, M., Ascenso, J., and Cilla, R. (2013). Evaluation of low-complexity visual feature detectors and descriptors. In Digital Signal Processing (DSP), th International Conference on, pages 1 7. IEEE. [Chatfield et al. 2011] Chatfield, K., Lempitsky, V., Vedaldi, A., and Zisserman, A. (2011). The devil is in the details: an evaluation of recent feature encoding methods. [Cortes and Vapnik 1995] Cortes, C. and Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine learning, 20(3): [Dalal and Triggs 2005] Dalal, N. and Triggs, B. (2005). Histograms of oriented gradients for human detection. In Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR IEEE Computer Society Conference on, volume 1, pages IEEE. [Dietterich 1997] Dietterich, T. G. (1997). Machine-learning research. AI magazine, 18(4): c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

10 [Freund and Schapire 1995] Freund, Y. and Schapire, R. E. (1995). A desicion-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. In Computational learning theory, pages Springer. [Friedman 2002] Friedman, J. H. (2002). Stochastic gradient boosting. Computational Statistics & Data Analysis, 38(4): [Geurts et al. 2006] Geurts, P., Ernst, D., and Wehenkel, L. (2006). Extremely randomized trees. Machine learning, 63(1):3 42. [Ghahramani 2004] Ghahramani, Z. (2004). Unsupervised learning. In Advanced Lectures on Machine Learning, pages Springer. [Jain and Dubes 1988] Jain, A. K. and Dubes, R. C. (1988). Algorithms for clustering data. Prentice-Hall, Inc. [Leutenegger et al. 2011] Leutenegger, S., Chli, M., and Siegwart, R. Y. (2011). Brisk: Binary robust invariant scalable keypoints. In Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on, pages IEEE. [Lloyd 1982] Lloyd, S. (1982). Least squares quantization in pcm. Information Theory, IEEE Transactions on, 28(2): [Lopes 2009] Lopes, A.; Avila, S. P. A. O. R.. A. A. (2009). A bag-of-features approach based on hue-sift descriptor for nude detection. In Proceedings of the XVII European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Glasgow, Scotland. [Lowe 2004] Lowe, D. G. (2004). Distinctive image features from scale-invariant keypoints. International journal of computer vision, 60(2): [Mikolajczyk and Schmid 2005] Mikolajczyk, K. and Schmid, C. (2005). A performance evaluation of local descriptors. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 27(10): [Rublee et al. 2011] Rublee, E., Rabaud, V., Konolige, K., and Bradski, G. (2011). Orb: an efficient alternative to sift or surf. In Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on, pages IEEE. [Steel 2012] Steel, C. M. (2012). The mask-sift cascading classifier for pornography detection. In Internet Security (WorldCIS), 2012 World Congress on, pages IEEE. [Trzcinski et al. 2013] Trzcinski, T., Christoudias, M., Fua, P., and Lepetit, V. (2013). Boosting binary keypoint descriptors. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on, pages Ieee. [Tuytelaars 2010] Tuytelaars, T. (2010). Dense interest points. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on, pages IEEE. [Tuytelaars and Mikolajczyk 2008] Tuytelaars, T. and Mikolajczyk, K. (2008). Local invariant feature detectors: a survey. Foundations and Trends R in Computer Graphics and Vision, 3(3): [Yang et al. 2007] Yang, J., Jiang, Y.-G., Hauptmann, A. G., and Ngo, C.-W. (2007). Evaluating bag-of-visual-words representations in scene classification. In Proceedings of 581 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

11 the international workshop on Workshop on multimedia information retrieval, pages ACM. [Yu and Han 2014] Yu, J.-J. and Han, S.-W. (2014). Skin detection for adult image identification. In Advanced Communication Technology (ICACT), th International Conference on, pages IEEE. 582 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

12 Figure 4. Funcionamento da Ferramenta NPDI Find Porn. 583 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

13 Figure 5. Tela inicial da ferramenta de detecção de conteúdo pornográfico NPDI Find Porn. 584 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

14 Figure 6. A ferramenta NPDI Find Porn em uso. Após selecionar um diretório a ser pesquisado, o sistema NPDI Find Porn busca por conteúdos pornográficos neste diretório e ao final da pesquisa exibe um relatório com um lista de imagens consideradas pornográficas, bem como o diretório no computador onde a imagem está armazenada (canto inferior da janela que exibe as imagens). 585 c 2014 SBC Soc. Bras. de Computação

Identificação de objetos móveis com uso de imagens aéreas obtidas por VANT. Rodrigo Augusto Rebouças 1 Matheus Habermann 1 Elcio Hideiti Shiguemori 1

Identificação de objetos móveis com uso de imagens aéreas obtidas por VANT. Rodrigo Augusto Rebouças 1 Matheus Habermann 1 Elcio Hideiti Shiguemori 1 Identificação de objetos móveis com uso de imagens aéreas obtidas por VANT Rodrigo Augusto Rebouças 1 Matheus Habermann 1 Elcio Hideiti Shiguemori 1 1 Instituto de Estudos Avançados IEAv/DCTA São José

Leia mais

Casamento de padrões em imagens e vídeos usando características de imagens

Casamento de padrões em imagens e vídeos usando características de imagens Casamento de padrões em imagens e vídeos usando características de imagens Kassius Vinicius Sipolati Bezerra DCEL / CEUNES / UFES São Mateus, ES, Brazil Edilson de Aguiar DCEL / CEUNES / UFES São Mateus,

Leia mais

USO DE DESCRITORES BINÁRIOS PARA DETECÇÃO DE PORNOGRAFIA

USO DE DESCRITORES BINÁRIOS PARA DETECÇÃO DE PORNOGRAFIA USO DE DESCRITORES BINÁRIOS PARA DETECÇÃO DE PORNOGRAFIA CARLOS ANTÔNIO CAETANO JÚNIOR USO DE DESCRITORES BINÁRIOS PARA DETECÇÃO DE PORNOGRAFIA Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em

Leia mais

Explorando Dicionários Visuais para Recuperação de Imagem por Conteúdo

Explorando Dicionários Visuais para Recuperação de Imagem por Conteúdo Explorando Dicionários Visuais para Recuperação de Imagem por Conteúdo Bruno Miranda Sales¹ e Rodrigo Tripodi Calumby¹ ¹Departamento de Ciências Exatas Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)

Leia mais

COMPARAÇÃO DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL NA IDENTIFICAÇÃO DE CABEÇOTES FUNDIDOS USANDO WEBCAM PARA GUIAR UM ROBÔ INDUSTRIAL

COMPARAÇÃO DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL NA IDENTIFICAÇÃO DE CABEÇOTES FUNDIDOS USANDO WEBCAM PARA GUIAR UM ROBÔ INDUSTRIAL COMPARAÇÃO DE TÉCNICAS DE VISÃO COMPUTACIONAL NA IDENTIFICAÇÃO DE CABEÇOTES FUNDIDOS USANDO WEBCAM PARA GUIAR UM ROBÔ INDUSTRIAL Victor Hugo Bueno Preuss, victor.preuss@gmail.com 1 Ramon Cascaes Semim,

Leia mais

Avaliação de técnicas de seleção de quadros-chave na recuperação de informação por conteúdo visual

Avaliação de técnicas de seleção de quadros-chave na recuperação de informação por conteúdo visual Avaliação de técnicas de seleção de quadros-chave na recuperação de informação por conteúdo visual Shênia Salvador de Pinho, Kleber J. F. Souza Instituto de Ciências Exatas e Informática PUC Minas Guanhães,

Leia mais

ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA ILUMINAÇÃO NA CLASSIFICAÇÃO DE FACES EM IMAGENS DIGITAIS

ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA ILUMINAÇÃO NA CLASSIFICAÇÃO DE FACES EM IMAGENS DIGITAIS ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA ILUMINAÇÃO NA CLASSIFICAÇÃO DE FACES EM IMAGENS DIGITAIS Dielly de Oliveira VIANA¹; Eanes Torres PEREIRA². ¹Aluno do curso de Computação; ²Professor do curso de Computação; Departamento

Leia mais

Título do Projeto: Título do Plano de trabalho: Orientador: Orientanda: RA: Curso: Semestre: 1. Antecedentes e Justificativa

Título do Projeto: Título do Plano de trabalho: Orientador: Orientanda: RA: Curso: Semestre: 1. Antecedentes e Justificativa Título do Projeto: Valorização do Mel em Ecossistemas Frágeis: Implantação de Denominação de Origem Controlada em Comunidades do Interior do Mato Grosso do Sul. Título do Plano de trabalho: Aprendizagem

Leia mais

Aprendizagem de Máquina

Aprendizagem de Máquina Aprendizagem de Máquina Alessandro L. Koerich Programa de Pós-Graduação em Informática Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) Horários Aulas Sala [quinta-feira, 7:30 12:00] Atendimento Segunda

Leia mais

Reconhecimento de ações humanas utilizando histogramas de gradiente e vetores de tensores localmente agregados

Reconhecimento de ações humanas utilizando histogramas de gradiente e vetores de tensores localmente agregados Reconhecimento de ações humanas utilizando histogramas de gradiente e vetores de tensores localmente agregados Luiz Maurílio da Silva Maciel 1, Marcelo Bernardes Vieira 1 1 Departamento de Ciência da Computação

Leia mais

Extração de Características de Imagens da Retina pelo uso do SURF e LBP para Detecção Automática do Glaucoma

Extração de Características de Imagens da Retina pelo uso do SURF e LBP para Detecção Automática do Glaucoma Extração de Características de Imagens da Retina pelo uso do SURF e LBP para Detecção Automática do Glaucoma Wallinson L. Silva 1, Maíla L. Claro 1, Leonardo M. Santos 1, Flávio H. D. Araújo 1 1 Campus

Leia mais

Recuperação de imagens por conteúdo baseada em realimentação de relevância e classicador por oresta de caminhos ótimos

Recuperação de imagens por conteúdo baseada em realimentação de relevância e classicador por oresta de caminhos ótimos Recuperação de imagens por conteúdo baseada em realimentação de relevância e classicador por oresta de caminhos ótimos André Tavares da Silva Orientador: Léo Pini Magalhães Co-orientador: Alexandre Xavier

Leia mais

Extensão do WEKA para Métodos de Agrupamento com Restrição de Contigüidade

Extensão do WEKA para Métodos de Agrupamento com Restrição de Contigüidade Extensão do WEKA para Métodos de Agrupamento com Restrição de Contigüidade Carlos Eduardo R. de Mello, Geraldo Zimbrão da Silva, Jano M. de Souza Programa de Engenharia de Sistemas e Computação Universidade

Leia mais

UNIVERSIDADE F EDERAL DE P ERNAMBUCO ANÁLISE DE UM MÉTODO PARA DETECÇÃO DE PEDESTRES EM IMAGENS PROPOSTA DE TRABALHO DE GRADUAÇÃO

UNIVERSIDADE F EDERAL DE P ERNAMBUCO ANÁLISE DE UM MÉTODO PARA DETECÇÃO DE PEDESTRES EM IMAGENS PROPOSTA DE TRABALHO DE GRADUAÇÃO UNIVERSIDADE F EDERAL DE P ERNAMBUCO GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CENTRO DE INFORMÁTICA 2010.2 ANÁLISE DE UM MÉTODO PARA DETECÇÃO DE PEDESTRES EM IMAGENS PROPOSTA DE TRABALHO DE GRADUAÇÃO Aluno!

Leia mais

W. R. Silva Classificação de Mamografias pela densidade do tecido mamário

W. R. Silva Classificação de Mamografias pela densidade do tecido mamário Classificação de Mamografias pela densidade do tecido mamário Welber Ribeiro da Silva Universidade Federal de Ouro Preto Campus Universitário, Ouro Preto MG Brazil 19 de Abril de 2012 Definição Câncer

Leia mais

1. Antecedentes e Justificativa

1. Antecedentes e Justificativa P L A N O D E T R A B A L H O Título do Projeto: Valorização do Mel em Ecossistemas Frágeis: Implantação de Denominação de Origem Controlada em Comunidades do Interior do Mato Grosso do Sul. Título do

Leia mais

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA BRUNO MIRANDA SALES EXPLORANDO DICIONÁRIOS VISUAIS PARA RECUPERAÇÃO DE IMAGEM POR CONTEÚDO FEIRA DE SANTANA 2014 2 BRUNO MIRANDA SALES EXPLORANDO DICIONÁRIOS VISUAIS

Leia mais

de Bordas em Imagens Digitais

de Bordas em Imagens Digitais Anais do CNMAC v.2 ISSN 1984-820X Avaliação Quantitativa de um Método Automático de Extração de Bordas em Imagens Digitais Inês A. Gasparotto Boaventura Departamento de Ciências de Computação e Estatística,

Leia mais

Análise da Extração de Atributos do Algoritmo SURF em Espécies de Peixe

Análise da Extração de Atributos do Algoritmo SURF em Espécies de Peixe Análise da Extração de Atributos do Algoritmo SURF em Espécies de Peixe Artigo Completo Marcelo Rafael Borth (IFMS Instituto Federal de Mato Grosso do Sul) marceloborth@gmail.com Hemerson Pistori (UCDB

Leia mais

Aplicação de Ensembles de Classificadores na Detecção de Patologias na Coluna Vertebral

Aplicação de Ensembles de Classificadores na Detecção de Patologias na Coluna Vertebral Aplicação de Ensembles de Classificadores na Detecção de Patologias na Coluna Vertebral Hedenir M. Pinheiro Instituto de Informática Universidade Federal de Goiás (UFG) Caixa Postal 131 74001-970 Goiânia

Leia mais

Implementação de Algoritmo em PHP para Detecção de Faces em Imagens Estáticas

Implementação de Algoritmo em PHP para Detecção de Faces em Imagens Estáticas Implementação de Algoritmo em PHP para Detecção de Faces em Imagens Estáticas Helmiton Filho, Mikaelle Oliveira, Carlos Danilo Miranda Regis Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba

Leia mais

Classificação de Imagens de Sensoriamento Remoto usando SVM

Classificação de Imagens de Sensoriamento Remoto usando SVM Raphael Belo da Silva Meloni Classificação de Imagens de Sensoriamento Remoto usando SVM Dissertação de Mestrado Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do título de Mestre pelo Programa

Leia mais

Vetor Quantização e Aglomeramento (Clustering)

Vetor Quantização e Aglomeramento (Clustering) (Clustering) Introdução Aglomeramento de K-partes Desafios do Aglomeramento Aglomeramento Hierárquico Aglomeramento divisivo (top-down) Aglomeramento inclusivo (bottom-up) Aplicações para o reconhecimento

Leia mais

FACEID - Sistema de Reconhecimento de Faces

FACEID - Sistema de Reconhecimento de Faces FACEID - Sistema de Reconhecimento de Faces 1 R.Q. Feitosa, 2 C.V.Pereira, 1 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Depto Eng. Elétrica 1,2 Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Depto

Leia mais

Sistema de Controle de Acesso Baseado no Reconhecimento de Faces

Sistema de Controle de Acesso Baseado no Reconhecimento de Faces Sistema de Controle de Acesso Baseado no Reconhecimento de Faces Access Control System Based on Face Recognition Tiago A. Neves, Welton S. De Oliveira e Jean-Jacques De Groote Faculdades COC de Ribeirão

Leia mais

Descritor global baseado em banco de filtros para reconhecimento de ações humanas

Descritor global baseado em banco de filtros para reconhecimento de ações humanas Descritor global baseado em banco de filtros para reconhecimento de ações humanas Dhiego O. Sad 1, Marcelo Bernardes Vieira 1 Instituto de Ciências Exatas Universidade Federal de Juiz de Fora Programa

Leia mais

INTRODUÇÃO O QUE É VISÃO COMPUTACIONAL?

INTRODUÇÃO O QUE É VISÃO COMPUTACIONAL? INTRODUÇÃO O QUE É VISÃO COMPUTACIONAL? Sinônimo Visão Computacional =========== Visão de Máquinas Análise de Imagens, Análise de Cenas Image Understanding Oposto Visão Computacional =========== Computação

Leia mais

Opala: uma biblioteca de indexação e busca de textos e imagens por conteúdo

Opala: uma biblioteca de indexação e busca de textos e imagens por conteúdo Opala: uma biblioteca de indexação e busca de textos e imagens por conteúdo Lidijanne de Miranda Santos (1); Aécio Solano Rodrigues Santos (2); Ricardo Martins Ramos (3); Valéria Oliveira Costa (4) Instituto

Leia mais

Descoberta de Domínio Conceitual de Páginas Web

Descoberta de Domínio Conceitual de Páginas Web paper:25 Descoberta de Domínio Conceitual de Páginas Web Aluno: Gleidson Antônio Cardoso da Silva gleidson.silva@posgrad.ufsc.br Orientadora: Carina Friedrich Dorneles dorneles@inf.ufsc.br Nível: Mestrado

Leia mais

Combinação de classificadores para identificação de plantas a partir da imagem da folha

Combinação de classificadores para identificação de plantas a partir da imagem da folha Combinação de classificadores para identificação de plantas a partir da imagem da folha Voncarlos Marcelo de Araújo¹, Alceu de Souza Britto Jr², Rosane Falate³ Departamento de Informática Universidade

Leia mais

DESEMPENHO DE ALGORITMOS DETECTORES DE KEYPOINTS PARA UM SISTEMA DE NAVEGAÇÃO VISUAL DE ROBÔS BASEADOS EM SMARTPHONES

DESEMPENHO DE ALGORITMOS DETECTORES DE KEYPOINTS PARA UM SISTEMA DE NAVEGAÇÃO VISUAL DE ROBÔS BASEADOS EM SMARTPHONES DESEMPENHO DE ALGORITMOS DETECTORES DE KEYPOINTS PARA UM SISTEMA DE NAVEGAÇÃO VISUAL DE ROBÔS BASEADOS EM SMARTPHONES Bruno A. S. Santana, Rosiery S. Maia, Wilfredo Blanco, Anderson Souza Universidade

Leia mais

Scale-Invariant Feature Transform

Scale-Invariant Feature Transform Scale-Invariant Feature Transform Renato Madureira de Farias renatomdf@gmail.com Prof. Ricardo Marroquim Relatório para Introdução ao Processamento de Imagens (COS756) Universidade Federal do Rio de Janeiro,

Leia mais

PROCESSO DE DETECÇÃO FACIAL, UTILIZANDO VIOLA;JONES

PROCESSO DE DETECÇÃO FACIAL, UTILIZANDO VIOLA;JONES EXATAS E TECNOLÓGICAS ISSN IMPRESSO - 2359-4934 ISSN ELETRÔNICO - 2359-4942 PROCESSO DE DETECÇÃO FACIAL, UTILIZANDO VIOLA;JONES Luciana Maiara Queiroz de Santanas 1 Fábio Rocha Gomes 2 Thiago S. Reis Santos

Leia mais

Identificação de Padrões em Imagens de Sistemas de Segurança Utilizando Wavelets

Identificação de Padrões em Imagens de Sistemas de Segurança Utilizando Wavelets Identificação de Padrões em Imagens de Sistemas de Segurança Utilizando Wavelets. Introdução O propósito deste trabalho é avaliar as técnicas de visão computacional e mostrar que é possível identificar

Leia mais

SEMANA NACIONAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA 2014 FORMULÁRIO PARA SUBMISSÃO DE PROJETOS

SEMANA NACIONAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA 2014 FORMULÁRIO PARA SUBMISSÃO DE PROJETOS SEMANA NACIONAL DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA 2014 FORMULÁRIO PARA SUBMISSÃO DE PROJETOS Formulário para submissão de projeto Dados do Projeto e do (a) Orientador (a) do Projeto Título do Projeto: Um aplicativo

Leia mais

UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Faculdade de Computação e Informática MATRIZ CURRICULAR ELETIVAS

UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Faculdade de Computação e Informática MATRIZ CURRICULAR ELETIVAS MATRIZ CURRICULAR S LIVRE ESCOLHA Núcleo Temático: HUMANAS Disciplina: LÍNGUA BRASILEIRA DE SINAIS 34 h/a (.34 ) Teóricas Etapa: 4ª Compreensão de aspectos composicionais da Língua Brasileira de Sinais

Leia mais

Um IDS utilizando SNMP e Lógica Difusa

Um IDS utilizando SNMP e Lógica Difusa Grupo de Trabalho em Segurança GTS2007 Um IDS utilizando SNMP e Lógica Difusa Apresentador: Émerson Virti Autores: Émerson Virti, Liane Tarouco Índice 1. Motivação 2. Conceitos 3. IDS Proposto 4. Testes

Leia mais

Método de Avaliação de Detector de Bordas em Imagens Digitais

Método de Avaliação de Detector de Bordas em Imagens Digitais Método de Avaliação de Detector de Bordas em Imagens Digitais Inês A. G. Boaventura DCCE, IBILCE, UNESP Rua Cristovão Colombo, 2265 15054-000, São José do Rio Preto, SP, Brasil ines@ibilce.unesp.br Adilson

Leia mais

Reconhecimento de Objetos Baseado em Contexto Utilizando a Lógica de Descrição Probabilística CRALC

Reconhecimento de Objetos Baseado em Contexto Utilizando a Lógica de Descrição Probabilística CRALC Reconhecimento de Objetos Baseado em Contexto Utilizando a Lógica de Descrição Probabilística CRALC Valquiria Fenelon Pereira 1, Paulo Eduardo Santos 2, Fabio Gagliardi Cozman 1 1 Escola Politécnica Universidade

Leia mais

Descritores de Imagem

Descritores de Imagem Descritores de Imagem André Tavares da Silva 25 de março de 2014 1 Descritores de imagem Excelentes pesquisas sobre descritores podem ser encontradas nos trabalhos de Tuytelaars e Mikolajczyk (2008), Rui

Leia mais

Classificação de Imagens Tomográficas de Ciência dos Solos Utilizando Redes Neurais e Combinação de Classificadores

Classificação de Imagens Tomográficas de Ciência dos Solos Utilizando Redes Neurais e Combinação de Classificadores Classificação de Imagens Tomográficas de Ciência dos Solos Utilizando Redes Neurais e Combinação de Classificadores Fabricio Aparecido Breve Prof. Dr. Nelson Delfino d Ávila Mascarenhas Apresentação Objetivos

Leia mais

Estudo e proposta de adaptação do algoritmo SIFT em relação ao problema de iluminação em imagens

Estudo e proposta de adaptação do algoritmo SIFT em relação ao problema de iluminação em imagens Estudo e proposta de adaptação do algoritmo SIFT em relação ao problema de iluminação em imagens Machado, W. R. S. 1,2, Louro, A. H. F. 2, Gonzaga, A. 2, Boaventura, M. 3 1 Pontifícia Universidade Católica

Leia mais

Aumento na sensação de tridimensionalidade em mundos virtuais através de janelas virtuais

Aumento na sensação de tridimensionalidade em mundos virtuais através de janelas virtuais Aumento na sensação de tridimensionalidade em mundos virtuais através de janelas virtuais Leonardo Ronald Perin Rauta 1, Eros Comunello 1, Anita Maria da Rocha Fernandes 1 1 Universidade do Vale do Itajaí

Leia mais

Desenvolvimento de um Sistema Híbrido para Rastreamento

Desenvolvimento de um Sistema Híbrido para Rastreamento Desenvolvimento de um Sistema Híbrido para Rastreamento de Objetos aplicado ao Futebol de Robôs Eduardo W. Basso 1, Diego M. Pereira 2, Paulo Schreiner 2 1 Laboratório de Robótica Inteligente Instituto

Leia mais

Requisitos de Ferramentas Especializadas de Gestão de Configuração de Software

Requisitos de Ferramentas Especializadas de Gestão de Configuração de Software Requisitos de Ferramentas Especializadas de Gestão de Configuração de Software Ricardo Terra 1 1 Departamento de Ciência da Computação Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Campus da Pampulha 31.270-010

Leia mais

SVM Support Vector Machine

SVM Support Vector Machine SVM Support Vector Machine Ø Introduction Ø Application to Indoor Localization (MLP x LVQ x SVM) Laboratório de Automação e Robótica - A. Bauchspiess Soft Computing - Neural Networks and Fuzzy Logic SVM

Leia mais

Autor: Patrícia Aparecida Proença 1 Orientador: Prof. Dr. Ilmério Reis da Silva 1 Co-Orientadora: Profª. Drª Celia A.

Autor: Patrícia Aparecida Proença 1 Orientador: Prof. Dr. Ilmério Reis da Silva 1 Co-Orientadora: Profª. Drª Celia A. UMA PROPOSTA DE MELHORIA NO PROCESSO DE RECUPERAÇÃO DE IMAGENS DIGITAIS COM BASE NA DISTRIBUIÇÃO DE CARACTERÍSTICAS DE BAIXO NÍVEL EM SEUS SEGMENTOS UTILIZANDO ÍNDICE INVERTIDO Autor: Patrícia Aparecida

Leia mais

Comparação de Clusters para Detecção da Pele

Comparação de Clusters para Detecção da Pele Comparação de Clusters para Detecção da Pele Andréia V. Nascimento, Michelle M. Mendonça, Juliana G. Denipote, Maria Stela V. Paiva Escola de Engenharia de São Carlos EESC. Universidade de São Paulo USP

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA DATA MINING EM VÍDEOS

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA DATA MINING EM VÍDEOS UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA DATA MINING EM VÍDEOS VINICIUS DA SILVEIRA SEGALIN FLORIANÓPOLIS OUTUBRO/2013 Sumário

Leia mais

RECONHECIMENTO DE PRODUTOS POR IMAGEM UTILIZANDO PALAVRAS VISUAIS E REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS GUILHERME DEFREITAS JURASZEK

RECONHECIMENTO DE PRODUTOS POR IMAGEM UTILIZANDO PALAVRAS VISUAIS E REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS GUILHERME DEFREITAS JURASZEK UNIVERSIDADE DO ESTADO DE SANTA CATARINA UDESC CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS CCT CURSO DE MESTRADO EM COMPUTAÇÃO APLICADA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO RECONHECIMENTO DE PRODUTOS POR IMAGEM UTILIZANDO PALAVRAS

Leia mais

Um Método Simples e Eficiente para Detecção de Atividade de Voz Usando a Transformada Wavelet

Um Método Simples e Eficiente para Detecção de Atividade de Voz Usando a Transformada Wavelet Anais do CNMAC v.2 ISSN 984-82X Um Método Simples e Eficiente para de Atividade de Voz Usando a Transformada Wavelet Marco A. Q. Duarte Curso de Matemática, UUC, UEMS 7954-, Cassilândia, MS E-mail: marco@uems.br

Leia mais

Segmentação de imagens tridimensionais utilizando o sensor Microsoft Kinect

Segmentação de imagens tridimensionais utilizando o sensor Microsoft Kinect Segmentação de imagens tridimensionais utilizando o sensor Microsoft Kinect Lucas Viana Barbosa 1 ; Wanderson Rigo 2 ; Manassés Ribeiro 3 INTRODUÇÃO Os sistemas de visão artificial vêm auxiliando o ser

Leia mais

Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila

Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila Prof. Msc. Paulo Muniz de Ávila O que é Data Mining? Mineração de dados (descoberta de conhecimento em bases de dados): Extração de informação interessante (não-trivial, implícita, previamente desconhecida

Leia mais

PALAVRAS-CHAVE: Massas Nodulares, Classificação de Padrões, Redes Multi- Layer Perceptron.

PALAVRAS-CHAVE: Massas Nodulares, Classificação de Padrões, Redes Multi- Layer Perceptron. 1024 UMA ABORDAGEM BASEADA EM REDES PERCEPTRON MULTICAMADAS PARA A CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS NODULARES EM IMAGENS MAMOGRÁFICAS Luan de Oliveira Moreira¹; Matheus Giovanni Pires² 1. Bolsista PROBIC, Graduando

Leia mais

Algoritmos de Subtração Básica de Fundo

Algoritmos de Subtração Básica de Fundo Algoritmos de Subtração Básica de Fundo Leonardo Ronald Perin Rauta leonardorauta@univali.br UNIVALI Anita Maria da Rocha Fernandes anita.fernandes@univali.br UNIVALI Resumo:Algoritmos de subtração de

Leia mais

Uma Versão Intervalar do Método de Segmentação de Imagens Utilizando o K-means

Uma Versão Intervalar do Método de Segmentação de Imagens Utilizando o K-means TEMA Tend. Mat. Apl. Comput., 6, No. 2 (2005), 315-324. c Uma Publicação da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Uma Versão Intervalar do Método de Segmentação de Imagens Utilizando

Leia mais

Anais do IX Congresso Brasileiro de Redes Neurais / Inteligência Computacional (IX CBRN) Ouro Preto 25-28 de Outubro de 2009

Anais do IX Congresso Brasileiro de Redes Neurais / Inteligência Computacional (IX CBRN) Ouro Preto 25-28 de Outubro de 2009 SISTEMA NEURAL DE DETECÇÃO DE PLACAS DE VEÍCULOS AUTOMOTORES EM IMAGENS DIGITALIZADAS Luís Victor Cascão, José M. de Seixas Laboratório de Proces de Sinais COPPE/Poli - Universidade Federal do Rio de Janeiro

Leia mais

Avaliação de métodos de casamento de imagens para mosaico de imagens orbitais

Avaliação de métodos de casamento de imagens para mosaico de imagens orbitais Avaliação de métodos de casamento de imagens para mosaico de imagens orbitais Emiliano Ferreira Castejon 1 Carlos Henrique Quartucci Forster Leila Maria Garcia Fonseca 1 Etore Marcari Junior 1 1 Instituto

Leia mais

Protótipo de um Sistema Móvel para a Extração de. Características em Fragmentos de Imagem de Tecido. Cólico

Protótipo de um Sistema Móvel para a Extração de. Características em Fragmentos de Imagem de Tecido. Cólico Protótipo de um Sistema Móvel para a Extração de Características em Fragmentos de Imagem de Tecido Cólico Application Prototype for Mobile Devices to Features Extraction in Image Fragments Colic Tissue

Leia mais

Paralelização do algoritmo SPRINT usando MyGrid

Paralelização do algoritmo SPRINT usando MyGrid Paralelização do algoritmo SPRINT usando MyGrid Juliana Carvalho, Ricardo Rebouças e Vasco Furtado Universidade de Fortaleza UNIFOR juliana@edu.unifor.br ricardo@sspds.ce.gov.br vasco@unifor.br 1. Introdução

Leia mais

Estudos Iniciais do Sistema didático para análise de sinais no domínio da frequência DSA-PC: tipos de janelas temporais.

Estudos Iniciais do Sistema didático para análise de sinais no domínio da frequência DSA-PC: tipos de janelas temporais. Estudos Iniciais do Sistema didático para análise de sinais no domínio da frequência DSA-PC: tipos de janelas temporais. Patricia Alves Machado Telecomunicações, Instituto Federal de Santa Catarina machadopatriciaa@gmail.com

Leia mais

TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO PARALELA PARA MELHORAR O TEMPO DA MINERAÇÃO DE DADOS: Uma análise de Tipos de Coberturas Florestais

TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO PARALELA PARA MELHORAR O TEMPO DA MINERAÇÃO DE DADOS: Uma análise de Tipos de Coberturas Florestais UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM COMPUTAÇÃO APLICADA CRISTIAN COSMOSKI RANGEL DE ABREU TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO PARALELA PARA MELHORAR

Leia mais

Desambiguação de nomes em redes sociais acadêmicas: Um estudo de caso usando DBLP

Desambiguação de nomes em redes sociais acadêmicas: Um estudo de caso usando DBLP Desambiguação de nomes em redes sociais acadêmicas: Um estudo de caso usando DBLP Luciano Digiampietri 1, Ricardo Linden 2, Lenin Barbosa 1 1 Escola de Artes, Ciências e Humanidades Universidade de São

Leia mais

INICIAÇÃO Revista Eletrônica de Iniciação Científica, Tecnológica e Artística

INICIAÇÃO Revista Eletrônica de Iniciação Científica, Tecnológica e Artística Avaliação de softwares de rastreamento de cabeça Alunos: Filipe Kunioshi 1 Francisco Carvalho Nin Ferreira 2 Orientador: Fábio R. de Miranda 3 Laboratório de Pesquisa em Ambientes Interativos Centro Universitário

Leia mais

Desenvolvimento do Módulo de Pré-processamento e Geração de Imagens de. Imagens de Teste do Sistema DTCOURO

Desenvolvimento do Módulo de Pré-processamento e Geração de Imagens de. Imagens de Teste do Sistema DTCOURO Desenvolvimento do Módulo de Pré-processamento e Geração de Imagens de Teste do Sistema DTCOURO Willian Paraguassu Amorim 27 de julho de 2005 1 Título Desenvolvimento do Módulo de Pré-processamento e Geração

Leia mais

Reconhecimento de marcas de carros utilizando Inteligência Artificial. André Bonna Claudio Marcelo Basckeira Felipe Villela Lourenço Richard Keller

Reconhecimento de marcas de carros utilizando Inteligência Artificial. André Bonna Claudio Marcelo Basckeira Felipe Villela Lourenço Richard Keller Reconhecimento de marcas de carros utilizando Inteligência Artificial André Bonna Claudio Marcelo Basckeira Felipe Villela Lourenço Richard Keller Motivação Análise estatística das marcas de carros em

Leia mais

Aula 02: Conceitos Fundamentais

Aula 02: Conceitos Fundamentais Aula 02: Conceitos Fundamentais Profa. Ms. Rosângela da Silva Nunes 1 de 26 Roteiro 1. Por que mineração de dados 2. O que é Mineração de dados 3. Processo 4. Que tipo de dados podem ser minerados 5. Que

Leia mais

PROGRAMAÇÃO E APERFEIÇOAMENTO DA APLICAÇÃO DO ALGORITMO WATERSHED PARA A SEGMENTAÇÃO DE GALÁXIAS BASEADO EM DADOS ESPECTROGRÁFICOS.

PROGRAMAÇÃO E APERFEIÇOAMENTO DA APLICAÇÃO DO ALGORITMO WATERSHED PARA A SEGMENTAÇÃO DE GALÁXIAS BASEADO EM DADOS ESPECTROGRÁFICOS. PROGRAMAÇÃO E APERFEIÇOAMENTO DA APLICAÇÃO DO ALGORITMO WATERSHED PARA A SEGMENTAÇÃO DE GALÁXIAS BASEADO EM DADOS ESPECTROGRÁFICOS. Murilo Moritz Parize 1 - Marcelo Massocco Cendron 2 INTRODUÇÃO A necessidade

Leia mais

Reconhecimento de entidades nomeadas em textos em português do Brasil no domínio do e-commerce

Reconhecimento de entidades nomeadas em textos em português do Brasil no domínio do e-commerce Reconhecimento de entidades nomeadas em textos em português do Brasil no domínio do e-commerce Lucas Hochleitner da Silva 1,2, Helena de Medeiros Caseli 1 1 Departamento de Computação Universidade Federal

Leia mais

AGRUPAMENTO DE DADOS SEMI-SUPERVISIONADO NO CONTEXTO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

AGRUPAMENTO DE DADOS SEMI-SUPERVISIONADO NO CONTEXTO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA AGRUPAMENTO DE DADOS SEMI-SUPERVISIONADO NO CONTEXTO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA Jornada Científica UFSCar - 2009 Priscilla de Abreu Lopes priscilla_lopes@dc.ufscar.br AGRUPAMENTO DE DADOS - INTRODUÇÃO 1.

Leia mais

Campo Grande - MS. Endereço: Sala C110 Bloco C - UCDB Fone: 0xx67 312-3502 Web Sit e: www.gp ec.ucdb.b r

Campo Grande - MS. Endereço: Sala C110 Bloco C - UCDB Fone: 0xx67 312-3502 Web Sit e: www.gp ec.ucdb.b r GPEC - Grupo de Pesquisa em Engenharia e Computação Prof. Dr. Hemerson Pistori Junho/2004 Campo Grande - MS SUMÁRIO Introdução Equipe Linhas de Pesquisa Projetos Parcerias Estrutura Publicações Conclusões

Leia mais

Utilização de Técnicas de Mineração de Dados como Auxílio na Detecção de Cartéis em Licitações Carlos Vinícius Sarmento Silva Célia Ghedini Ralha

Utilização de Técnicas de Mineração de Dados como Auxílio na Detecção de Cartéis em Licitações Carlos Vinícius Sarmento Silva Célia Ghedini Ralha WCGE II Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico Utilização de Técnicas de Mineração de Dados como Auxílio na Detecção de Cartéis em Licitações Carlos Vinícius Sarmento Silva Célia Ghedini

Leia mais

UM COMPOSITOR MUSICAL TANGÍVEL USANDO O ARTOOLKIT

UM COMPOSITOR MUSICAL TANGÍVEL USANDO O ARTOOLKIT UM COMPOSITOR MUSICAL TANGÍVEL USANDO O ARTOOLKIT Marcelo Fernandes França (Bolsista PIBIC/CNPq) Felipe Afonso de Almeida (Orientador) Davi D Andréa Baccan (Co-orientador) Instituto Tecnológico de Aeronáutica

Leia mais

Uma abordagem Fuzzy para Detecção de Bordas em Imagens Digitais

Uma abordagem Fuzzy para Detecção de Bordas em Imagens Digitais Uma abordagem Fuzzy para Detecção de Bordas em Imagens Digitais Inês Aparecida Gasparotto Boaventura Depto de Ciências de Computação e Estatística, IBILCE, UNESP, 15054-000, São José do Rio Preto, SP E-mail:

Leia mais

Nathalie Portugal Vargas

Nathalie Portugal Vargas Nathalie Portugal Vargas 1 Introdução Trabalhos Relacionados Recuperação da Informação com redes ART1 Mineração de Dados com Redes SOM RNA na extração da Informação Filtragem de Informação com Redes Hopfield

Leia mais

Uma Proposta de Recuperação de Imagens Mamográficas Baseada em Conteúdo

Uma Proposta de Recuperação de Imagens Mamográficas Baseada em Conteúdo Uma Proposta de Recuperação de Imagens Mamográficas Baseada em Conteúdo H. E. R. Gato 1,3, F. L. S. Nunes 2 e H. Schiabel 1 1 USP- Depto. de Engenharia Elétrica, São Carlos, Brasil 2 Centro Universitário

Leia mais

SEGMENTAÇÃO, CLASSIFICAÇÃO E DETECÇÃO DE MOTOCICLISTAS SEM CAPACETE

SEGMENTAÇÃO, CLASSIFICAÇÃO E DETECÇÃO DE MOTOCICLISTAS SEM CAPACETE SEGMENTAÇÃO, CLASSIFICAÇÃO E DETECÇÃO DE MOTOCICLISTAS SEM CAPACETE ROMUERE SILVA, KELSON AIRES, THIAGO SANTOS, KALYF ABDALLA, RODRIGO VERAS Universidade Federal do Piauí Departamento de Computação Teresina,

Leia mais

EXTRACÇÃO DE SOMBRA A PARTIR DE IMAGENS DE SATÉLITE DE ALTA RESOLUÇÃO

EXTRACÇÃO DE SOMBRA A PARTIR DE IMAGENS DE SATÉLITE DE ALTA RESOLUÇÃO EXTRACÇÃO DE SOMBRA A PARTIR DE IMAGENS DE SATÉLITE DE ALTA RESOLUÇÃO Classificação Não Supervisionada, Reclassificação de Imagem e Classificação Orientada a Segmento Morna Nandaia Ricardo Silva SUMÁRIO

Leia mais

Uma Maneira Simples de Obter Regiões de Interesse em Imagens de Impressões Digitais

Uma Maneira Simples de Obter Regiões de Interesse em Imagens de Impressões Digitais Uma Maneira Simples de Obter Regiões de Interesse em Imagens de Impressões Digitais Igor L. P. Andrezza 1,2, Erick V. C. de L. Borges 1,2, Adriano da S. Marinho 1,2, Adriana E. de Oliveira 1,2, José R.

Leia mais

Evaluation of Machine Learning and Bag of Visual Words Techniques for Pollen Grains Classification

Evaluation of Machine Learning and Bag of Visual Words Techniques for Pollen Grains Classification Evaluation of Machine Learning and Bag of Visual Words Techniques for Pollen Grains Classification Carolini Nascimento Martins Rodrigues, Ariadne Barbosa Gonçalves, Gercina Gonçalves da Silva, Hemerson

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CENTRO DE INFORMÁTICA

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CENTRO DE INFORMÁTICA UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CENTRO DE INFORMÁTICA ANÁLISE DE AGENTES CLASSIFICADORES PARA CATEGORIZAÇÃO AUTOMÁTICA DE DOCUMENTOS DIGITAIS PROPOSTA DE TRABALHO

Leia mais

1 Introdução 1.1. Segurança em Redes de Computadores

1 Introdução 1.1. Segurança em Redes de Computadores 1 Introdução 1.1. Segurança em Redes de Computadores A crescente dependência das empresas e organizações modernas a sistemas computacionais interligados em redes e a Internet tornou a proteção adequada

Leia mais

Uma Análise da História do VEM, WBVS e WMSWM

Uma Análise da História do VEM, WBVS e WMSWM VEM Uma Análise da História do VEM, WBVS e WMSWM Renato Novais, Thiago S. Mendes, Fernando Teles Instituto Federal da Bahia (IFBA) Salvador Bahia Brasil {renato,thiagosouto,fernandoteles}@ifba.edu.br Abstract.

Leia mais

Uma Abordagem Imuno-Inspirada para Recuperação de Imagens Baseada em Contéudo

Uma Abordagem Imuno-Inspirada para Recuperação de Imagens Baseada em Contéudo Mário Henrique Gontijo Freitas Uma Abordagem Imuno-Inspirada para Recuperação de Imagens Baseada em Contéudo Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional do Centro

Leia mais

Uma Arquitetura de Controle Distribuída para um Sistema de Visão Computacional Propositada.

Uma Arquitetura de Controle Distribuída para um Sistema de Visão Computacional Propositada. Uma Arquitetura de Controle Distribuída para um Sistema de Visão Computacional Propositada. Reinaldo A. C. Bianchi 1 Anna H. R. C. Rillo 2 1 Divisão de Automação e Inteligência Artificial - Laboratório

Leia mais

Um Método Projetivo para Cálculo de Dimensões de Caixas em Tempo Real

Um Método Projetivo para Cálculo de Dimensões de Caixas em Tempo Real Um Método Projetivo para Cálculo de Dimensões de Caixas em Tempo Real Leandro A. F. Fernandes 1, Manuel M. Oliveira (Orientador) 1 1 Instituto de Informática Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Leia mais

Fabio Nascimento Brandão. Segmentação de Íris utilizando Bag of Keypoints

Fabio Nascimento Brandão. Segmentação de Íris utilizando Bag of Keypoints Fabio Nascimento Brandão Segmentação de Íris utilizando Bag of Keypoints São Paulo 2011 Fabio Nascimento Brandão Segmentação de Íris utilizando Bag of Keypoints Este trabalho tem como objetivo principal

Leia mais

Descritores de textura na análise de imagens de microtomografia computadorizada

Descritores de textura na análise de imagens de microtomografia computadorizada Trabalho apresentado no XXXV CNMAC, Natal-RN, 2014. Descritores de textura na análise de imagens de microtomografia computadorizada Sandro R. Fernandes Departamento de Educação e Tecnologia, Núcleo de

Leia mais

Comparação entre a Máscara de Nitidez Cúbica e o Laplaciano para Realce de Imagens Digitais

Comparação entre a Máscara de Nitidez Cúbica e o Laplaciano para Realce de Imagens Digitais Comparação entre a Máscara de Nitidez Cúbica e o Laplaciano para Realce de Imagens Digitais Wesley B. Dourado, Renata N. Imada, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacional, FCT, UNESP,

Leia mais

RESUMO. Palavras-Chaves: Índice Invertido, Recuperação de Imagens, CBIR. Nos últimos anos, o crescimento do número de imagens produzidas em meio

RESUMO. Palavras-Chaves: Índice Invertido, Recuperação de Imagens, CBIR. Nos últimos anos, o crescimento do número de imagens produzidas em meio UMA PROPOSTA DE MELHORIA NO PROCESSO DE RECUPERAÇÃO DE IMAGENS DIGITAIS COM BASE NA DISTRIBUIÇÃO DE CARACTERÍSTICAS DE BAIXO NÍVEL EM SUAS REGIÕES UTILIZANDO ÍNDICE INVERTIDO Patrícia Aparecida Proença

Leia mais

Detecção e Rastreamento de Objetos coloridos em vídeo utilizando o OpenCV

Detecção e Rastreamento de Objetos coloridos em vídeo utilizando o OpenCV Detecção e Rastreamento de Objetos coloridos em vídeo utilizando o OpenCV Bruno Alberto Soares OLIVEIRA 1,3 ; Servílio Souza de ASSIS 1,3,4 ; Izadora Aparecida RAMOS 1,3,4 ; Marlon MARCON 2,3 1 Estudante

Leia mais

Recuperação de Imagens na Web Baseada em Informações Textuais

Recuperação de Imagens na Web Baseada em Informações Textuais Recuperação de Imagens na Web Baseada em Informações Textuais André Ribeiro da Silva Mário Celso Candian Lobato Universidade Federal de Minas Gerais Departamento de Ciência da Computação {arsilva,mlobato}@dcc.ufmg.br

Leia mais

Thiago Tokiori Higuchi

Thiago Tokiori Higuchi Thiago Tokiori Higuchi Relatório de Projeto: Classicação Automática de Cantos de Pássaros Brasileiros:Uma Abordagem Baseada em Aprendizagem de Máquina. Subprojeto: Extração, Estruturação e Armazenamento

Leia mais

Aprendizagem de Máquina

Aprendizagem de Máquina Introdução Aprendizagem de Máquina Alessandro L. Koerich Introdução Desde que os computadores foram inventados temos nos perguntado: Eles são capazes de aprender? Se pudéssemos programá-los para aprender

Leia mais

[Fingerprint Recognition]

[Fingerprint Recognition] Mestrado em Engenharia de Segurança Informática Tecnologias Biométricas Pedro Santos santos.pmcm@gmail.com 12065 Filipe Vieira fil.vieira@gmail.com 12049 Rui Pereira ruipereira.eng@gmail.com 12061 Docente

Leia mais

Exploração visual interativa de dados coletados pelo Sistema Integrado de Monitoramento Ambiental - SIMA

Exploração visual interativa de dados coletados pelo Sistema Integrado de Monitoramento Ambiental - SIMA Exploração visual interativa de dados coletados pelo Sistema Integrado de Monitoramento Ambiental - SIMA Alisson Fernando Coelho do Carmo 1, Milton Hirokazu Shimabukuro 1, Enner Herenio de Alcântara 1

Leia mais

ELABORAÇÃO DE UM TOOLBOX DE CONTROLE PREDITIVO DO TIPO CONTROLE PREDITIVO POR MATRIZ DINÂMICA (DMC) NO SCILAB

ELABORAÇÃO DE UM TOOLBOX DE CONTROLE PREDITIVO DO TIPO CONTROLE PREDITIVO POR MATRIZ DINÂMICA (DMC) NO SCILAB ELABORAÇÃO DE UM TOOLBOX DE CONTROLE PREDITIVO DO TIPO CONTROLE PREDITIVO POR MATRIZ DINÂMICA (DMC) NO SCILAB Mardoqueu de Oliveira Neto mardoqueu6@hotmail.com Gustavo Maia de Almeida gmaia@ifes.edu.br

Leia mais

CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE PORNOGRAFIA E PORNOGRAFIA INFANTIL UTILIZANDO RECUPERAÇÃO DE IMAGENS BASEADA EM CONTEÚDO ITAMAR ALMEIDA DE CARVALHO

CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE PORNOGRAFIA E PORNOGRAFIA INFANTIL UTILIZANDO RECUPERAÇÃO DE IMAGENS BASEADA EM CONTEÚDO ITAMAR ALMEIDA DE CARVALHO UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA FACULDADE DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE PORNOGRAFIA E PORNOGRAFIA INFANTIL UTILIZANDO RECUPERAÇÃO DE IMAGENS BASEADA EM CONTEÚDO

Leia mais

Extração de Minúcias em Imagens de Impressões Digitais

Extração de Minúcias em Imagens de Impressões Digitais Extração de Minúcias em Imagens de Impressões Digitais CASADO, Ricardo S.; PAIVA, Maria S. V. de Escola de Engenharia de São Carlos Universidade de São Paulo rcasado@sel.eesc.usp.br Resumo O trabalho apresenta

Leia mais

Aplicativo sugestor de procedimentos para cirurgias plásticas

Aplicativo sugestor de procedimentos para cirurgias plásticas Aplicativo sugestor de procedimentos para cirurgias plásticas Hugo S. Piauilino Neto 1, Ricardo T. Freitas 1, Kelson R. T. Aires 1, V. E. S. Campelo 2 1 Departamento de Computação Universidade Federal

Leia mais