O documento descreve um sistema de reconhecimento facial que usa Análise de Componentes Principais e Morfologia Matemática. O sistema tem como objetivo desenvolver um método de reconhecimento facial biometrico usando essas duas técnicas e comparar sua eficácia. O documento explica os fundamentos teóricos dessas técnicas e apresenta os resultados dos testes realizados com o sistema, que teve alta taxa de acerto para conjuntos grandes de imagens de treinamento.
1) O documento discute modelos lineares estruturais, especificamente introduzindo conceitos como variáveis latentes e manifestas, modelos de medição e estruturais.
2) Explica que os modelos de equações estruturais permitem considerar erros de medição de forma explícita ao definir como variáveis latentes são operacionalizadas por variáveis manifestas e como as variáveis latentes se relacionam.
3) Apresenta um exemplo concreto de um estudo que utilizou um modelo de equações estruturais para analisar a performance de gest
Fuzzy Basis Functions for Modeling Nonlinear DynamicsGladstone Alves
- O documento discute funções de base nebulosas (FBFs) para modelagem de sistemas não-lineares, definindo FBFs como combinações lineares de funções de pertinência e discutindo suas propriedades e estimação.
- Apresenta um exemplo numérico onde FBFs são usadas para modelar a dinâmica de um oscilador não-linear caótico.
- Discutem aplicações potenciais de FBFs em outros sistemas dinâmicos complexos como motilidade celular e comportamento de myxobactérias.
1) O documento discute diagramas de estrutura e estruturogramas, que são ferramentas gráficas usadas no desenho estruturado para descrever a hierarquia e comunicação entre módulos de um sistema.
2) Os módulos são representados por retângulos e conectados por setas para mostrar qual módulo chama outro. Isso descreve a estrutura do sistema sem detalhes de implementação.
3) Existem diferentes tipos de acoplamento entre módulos, com o acoplamento de dados sendo o mais
1) O documento discute técnicas de aprendizagem automática supervisionada como regressão, classificação e redes neurais artificiais.
2) A retropropagação é descrita como um método para treinar redes neurais através da propagação de erros e atualização dos pesos para minimizar o erro.
3) Várias técnicas são discutidas para acelerar a convergência da retropropagação incluindo taxas de aprendizagem adaptativas e momento.
O documento discute o processamento morfológico de imagens, começando com uma introdução à morfologia matemática e suas operações básicas de erosão e dilatação. Também aborda conceitos como abertura, fechamento, transformada hit-or-miss e algoritmos morfológicos como extração de fronteiras e preenchimento de regiões."
Análise de Técnicas Computacionais para Classificação de EmoçõesAdilmar Dantas
1) O documento apresenta um estudo comparativo de algoritmos de classificação para detecção de emoções faciais, avaliando k-NN, SVM, NB, BN, MLP e LMT.
2) Foram realizados experimentos com a base de dados MUG para analisar a taxa de acerto dos algoritmos e seleção de atributos faciais.
3) O objetivo é investigar qual algoritmo tem melhor desempenho na classificação de sete emoções básicas a partir de coordenadas faciais.
O documento apresenta informações sobre a Universidade Federal Rural de Pernambuco, incluindo seus principais cargos administrativos. Além disso, fornece detalhes sobre o plano de disciplina de Matemática Discreta, como ementa, objetivos, conteúdo programático e referências.
1) O documento discute modelos lineares estruturais, especificamente introduzindo conceitos como variáveis latentes e manifestas, modelos de medição e estruturais.
2) Explica que os modelos de equações estruturais permitem considerar erros de medição de forma explícita ao definir como variáveis latentes são operacionalizadas por variáveis manifestas e como as variáveis latentes se relacionam.
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Fuzzy Basis Functions for Modeling Nonlinear DynamicsGladstone Alves
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- Discutem aplicações potenciais de FBFs em outros sistemas dinâmicos complexos como motilidade celular e comportamento de myxobactérias.
1) O documento discute diagramas de estrutura e estruturogramas, que são ferramentas gráficas usadas no desenho estruturado para descrever a hierarquia e comunicação entre módulos de um sistema.
2) Os módulos são representados por retângulos e conectados por setas para mostrar qual módulo chama outro. Isso descreve a estrutura do sistema sem detalhes de implementação.
3) Existem diferentes tipos de acoplamento entre módulos, com o acoplamento de dados sendo o mais
1) O documento discute técnicas de aprendizagem automática supervisionada como regressão, classificação e redes neurais artificiais.
2) A retropropagação é descrita como um método para treinar redes neurais através da propagação de erros e atualização dos pesos para minimizar o erro.
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Análise de Técnicas Computacionais para Classificação de EmoçõesAdilmar Dantas
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3) O objetivo é investigar qual algoritmo tem melhor desempenho na classificação de sete emoções básicas a partir de coordenadas faciais.
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O documento apresenta a agenda de um curso de Pensamento Sistêmico para facilitadores. A agenda inclui introduções, discussões sobre casos reais, instrumentos do pensamento sistêmico e leituras complementares. Participantes são divididos em grupos para discutir casos práticos usando o método sistêmico ao longo de várias reuniões.
Palestra sobre algumas novidades do C# 8 e do ML.NET para o evento de lançamento do Visual Studio 2019.
Todas as implementações do ML.NET foram feitas em F#
#vs19
O documento discute medidas estatísticas como média, mediana e moda. A média da albumina pré-operatória foi 4,06 e pós-operatória foi 3,72, indicando que a cirurgia pode ter influenciado esses valores. A mediana pré foi 4,0 e pós 3,8. A moda pré foi 4,8, 3,7 e 4,2; a pós foi 3,5.
Este documento apresenta um algoritmo para detecção de faces em imagens utilizando redes neurais do tipo perceptron multicamadas (MLP). O algoritmo passa por etapas de captura de imagens, extração de características com filtros de Gabor, classificação com MLP e avaliação dos resultados. Testes com diferentes configurações da camada oculta mostraram que uma única unidade oculta obteve a melhor taxa de acerto de 97% com menos épocas de treinamento.
Rede Neural MLP para reconhecimento de FacesAdilmar Dantas
Este documento apresenta um algoritmo de reconhecimento facial usando redes neurais MLP. É descrito o processo de extração de características das imagens, treinamento da rede neural e teste do sistema em diferentes configurações, alcançando taxa de acerto de até 98,33%.
O documento discute métricas de similaridade de imagens. Ele introduz o tópico e descreve as etapas do tratamento de imagens, incluindo detecção de características, correspondência e transformação. Também discute medidas de similaridade, divididas em globais e locais, e fornece exemplos de cada uma.
Algoritmos de Estimação de Distribuição Aplicados à Estimativa de SoftwareJosé Corrêa Viana
O documento discute algoritmos de estimação de distribuição (EDA) aplicados à estimativa de software. EDA gera soluções candidatas com base em um modelo probabilístico ao invés de operações genéticas. Um exemplo de EDA é o Population-Based Incremental Learning (PBIL), que atualiza um vetor de protótipos em vez de uma população de soluções. EDA pode fornecer uma ferramenta eficiente para criar estimativas de software.
Machine Learning: Classificação de Comentários com Azure ML & PythonGabriel Schade Cardoso
Slides utilizados no evento InterOP para demonstrar a criação de um modelo utilizando tanto Python quanto o Azure Machine Learning Studio.
Além disso, os slides dão uma boa noção do conceito geral.
O documento descreve a criação de tutoriais on-line sobre análise de textura em imagens médicas, com foco em facilitar o entendimento desta técnica e sua aplicação. Foram desenvolvidos tutoriais sobre histogramas, comprimento de corrida, gradiente e LBP, contendo descrições dos métodos, exemplos numéricos e em imagens médicas, e referências. O objetivo é ampliar os materiais disponíveis sobre análise de textura aplicada a imagens médicas.
Este documento apresenta o conceito e cálculo de medidas de tendência central, especificamente a média aritmética, mediana e moda. Inclui exemplos de como calcular a média para dados isolados, tabelados e agrupados em intervalos de classe. Há também atividades propostas para que o leitor calcule médias com base em dados apresentados.
O documento discute diferentes abordagens para análise de dados em pesquisas, incluindo:
1) Análise quantitativa versus qualitativa;
2) Diferentes modelos de análise como positivista e construtivista;
3) Etapas da análise quantitativa como estatística descritiva e inferencial;
4) Abordagens para análise qualitativa como análise concomitante e após coleta de dados.
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
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#vs19
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Reconhecimento de faces usando Análise de Componentes Principais e Morfologia Matemática
1. Reconhecimento de faces usando Análise de Componentes Principais e Morfologia Matemática Aluno: Gilliano Menezes Orientador: Wellington Santos Co-Orientador: George Darmiton, UFPE
2. Roteiro Motivação Objetivos Fundamentação teórica Análise de Componentes Principais Morfologia Matemática Reconhecimento de faces Resultados Conclusões
3. Motivação Substituição das senhas tradicionais; Controle de acesso Quarto de Hospitais Condomínios Residenciais Identificação e rastreamento de pessoas Detecção de tentativas de fraudes bancárias Verificação de identidade
4. Objetivos Desenvolver um sistema de reconhecimento pela biometria da face usando: Análise de Componentes Principais Morfologia Matemática Comparar eficácia das duas técnicas para o reconhecimento
6. Análise de Componentes Principais Visa identificar a base mais significante para re-expressar um conjunto de dados. É usado para identificar padrões nos dados, visando expressar os mesmos de modo a salientar as similaridades e diferenças existentes. Evidencia os componentes mais relevantes para o reconhecimento de faces.
7. Análise de Componentes Principais Motivação: Um sistema massa+mola Objetivo: Determinar que a dinâmica do movimento está ao longo do eixo x!
8. Em um instante de tempo, a câmera A grava uma posição da massa Cada câmera contribui para uma projeção em 2 dimensões da posição da massa no vetor Análise de Componentes Principais
9. Análise de Componentes Principais Há outra base, que seja uma combinação linear da base original, que melhor re-expresse nosso conjunto de dados? P é uma matriz que transforma X em Y. As linhas de P, , são o conjunto dos novos vetores base que expressam as colunas de X.
10. Análise de Componentes Principais Os vetores da linha nesta transformação se tornarão os componentes principais de X.
12. Morfologia Matemática Ferramenta que se concentra nas estruturas geométricas da imagem para extração de componentes que são úteis para representação e descrição da forma de uma região. Operações matemáticas são aplicadas para intensificar aspectos das formas tal que eles possam ser reconhecidos.
16. Morfologia Matemática Espectro de Padrões O Espectro de Padrões obtém o histograma da distribuição dos tamanhos dos vários objetos que compõem a imagem; Os parâmetros obtidos a partir deste espectro permitem desenvolver uma análise quantitativa do conteúdo da imagem; Cada imagem possui um Espectro de Padrões distinto; Imagens semelhantes possuem Espectros de Padrões semelhantes.
25. Reconhecimento de faces Erro ocorrido na 1ª bateria de testes: Reconhecimento por Morfologia Matemática Saída Entrada Imagem de saída Imagem de teste
28. Conclusões Análise de Componentes Principais Alta eficiência para um conjunto de treinamento pequeno; Baixo tempo de processamento requerido; Alta taxa de acerto para um conjunto de treinamento grande. Morfologia Matemática Média eficiência para um conjunto de treinamento pequeno; Alto tempo de processamento requerido; Alta taxa de acerto para um conjunto de treinamento grande; Pode ocorrer falsa aceitação para imagens com aspectos morfológicos semelhantes.
29. Reconhecimento de faces usando Análise de Componentes Principais e Morfologia Matemática Aluno: Gilliano Menezes Orientador: Wellington Santos Co-Orientador: George Darmiton, UFPE