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You searched for +publisher:"Universidade Estadual de Campinas" +contributor:("Ferreira, Alexandre Mello"). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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Universidade Estadual de Campinas

1. Cruz, Ederlon Barbosa, 1989-. Representação de séries temporais usando descritores de forma aplicados a recurrence plots .

Degree: 2016, Universidade Estadual de Campinas

Resumo: Fenologia de plantas tem sido reconhecida como uma importante área de pesquisa para o entendimento de mudanças climáticas globais. Neste contexto, novas tecnologias para observação fenológica têm sido propostas. Câmeras digitais têm sido utilizadas com sucesso como sensores de imagem multicanal, na medida em que permitem obter informações sobre medidas de alteração da cor (canais RGB) das folhas, do folheamento ou mudanças fenológicas em plantas. Recentemente, foi iniciado o monitoramento de mudanças nos padrões das folhas de uma região de cerrado por meio da captura diária de imagens digitais. As análises das imagens vêm sendo realizadas por meio da definição de 10 regiões de interesse (RIs) na imagem digital original, incluindo imagens totais ou parciais, associadas a 6 espécies de plantas. A extração de séries temporais associadas às diferentes regiões em que as imagens foram obtidas faz aumentar a necessidade do uso de ferramentas apropriadas para a mineração de padrões de interesse. Nos últimos anos, várias técnicas vêm sendo usadas para representar dados e séries temporais com o objetivo de facilitar a extração de informações e descoberta de padrões. Em especial, Recurrence Plot (RP) tem se mostrado uma boa solução para representação de séries temporais. Neste trabalho, usamos RP para representar as séries temporais extraídas a partir dos dados fenológicos com o objetivo de identificar e avaliar descritores de forma adequados para a caracterização de séries temporais associadas a diferentes horas do dia, a diferentes canais de cor, e a diferentes áreas de interesse. Em nosso estudo, as séries temporais foram caracterizadas por descritores de forma tradicionais. Resultados experimentais apontam para a boa eficácia de descritores de forma na caracterização de representações RP de séries temporais; Abstract: Plant phenology has been recognized as an important research area for climate change understanding. In this context, new technologies for phenological observation has been proposed. Digital cameras have been successfully used as multi-channel image sensors, providing measures of leaf color change information (RGB channels), or leafing phenological changes in plants. We have been monitoring leaf-changing patterns of a cerradosavanna vegetation by taking daily digital images. We extracted RGB channels from digital images and correlated it with phenological changes over time. The image analyses were conducted by defining ten regions of interest (ROIs) in the original digital image, including total or partial images, and six plant species. The extraction of time series associated with different regions in which the images have been obtained raises the need of using appropriate tools for mining patterns of interest. In recent years various techniques have been used to represent time series in order to facilitate the extraction of information and discovery patterns. In particular, Recurrence Plot (RP) has proven to be a good solution for the representation of time series. In this work, we use RP to represent… Advisors/Committee Members: Torres, Ricardo da Silva, 1977- (advisor), Ferreira, Alexandre Mello (committee member), Junior, Luiz Camolesi (committee member).

Subjects/Keywords: Análise de séries temporais - Processamento de dados; Análise de imagem; Processamento de imagens; Reconhecimento de padrões; Descritores

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APA (6th Edition):

Cruz, Ederlon Barbosa, 1. (2016). Representação de séries temporais usando descritores de forma aplicados a recurrence plots . (Thesis). Universidade Estadual de Campinas. Retrieved from http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/305636

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Cruz, Ederlon Barbosa, 1989-. “Representação de séries temporais usando descritores de forma aplicados a recurrence plots .” 2016. Thesis, Universidade Estadual de Campinas. Accessed July 07, 2020. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/305636.

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

MLA Handbook (7th Edition):

Cruz, Ederlon Barbosa, 1989-. “Representação de séries temporais usando descritores de forma aplicados a recurrence plots .” 2016. Web. 07 Jul 2020.

Vancouver:

Cruz, Ederlon Barbosa 1. Representação de séries temporais usando descritores de forma aplicados a recurrence plots . [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2016. [cited 2020 Jul 07]. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/305636.

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Council of Science Editors:

Cruz, Ederlon Barbosa 1. Representação de séries temporais usando descritores de forma aplicados a recurrence plots . [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2016. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/305636

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Universidade Estadual de Campinas

2. Werneck, Rafael de Oliveira, 1989-. Learning graph-based representations and matching in classification tasks : Aprendizado de representações e correspondências baseadas em grafos para tarefas de classificação .

Degree: 2019, Universidade Estadual de Campinas

Resumo: Muitas situações do mundo real podem ser modeladas por meio de objetos e seus relacionamentos, como, por exemplo, estradas conectando cidades em um mapa. Grafo é um conceito derivado da abstração dessas situações. Grafos são uma poderosa representação estrutural que codifica relações entre objetos e entre seus componentes em um único formalismo. Essa representação é tão poderosa que é aplicada em uma ampla gama de aplicações, de bioinformática a redes sociais. Dessa maneira, diversos problemas de reconhecimento de padrões são modelados para utilizar representações baseadas em grafos. Em problemas de classificação, os relacionamentos presentes entre objetos ou entre seus componentes são explorados para obter soluções efetivas e/ou eficientes. Nesta tese, nós investigamos o uso de grafos em problemas de classificação. Nós propomos duas linhas de pesquisa na tese: 1) uma representação baseada em grafos associados a objetos multi-modais; e 2) uma abordagem baseada em aprendizado para identificar correspondências entre grafos. Inicialmente, nós investigamos o uso do método Sacola de Grafos Visuais para representar regiões na classificação de imagens de sensoriamento remoto, considerando a distribuição espacial de pontos de interesse dentro da imagem. Quando é feita a combinação de representações de cores e textura, nós obtivemos resultados efetivos em duas bases de dados da literatura (Monte Santo e Campinas). Em segundo lugar, nós propomos duas novas extensões do método de Sacola de Grafos para a representação de objetos multi-modais. Ao utilizar essas abordagens, nós combinamos visões complementares de diferentes modalidades (por exemplo, descrições visuais e textuais). Nós validamos o uso dessas abordagens no problema de detecção de enchentes proposto pela iniciativa MediaEval, obtendo 86,9% de acurácia nos 50 primeiros resultados retornados. Nós abordamos o problema de corresponência de grafos ao propor um arcabouço original para aprender a função de custo no método de distância de edição de grafos. Nós também apresentamos algumas implementações utilizando métodos de reconhecimento em cenário aberto e medidas de redes complexas para caracterizar propriedades locais de grafos. Até onde sabemos, nós fomos os primeiros a tratar o processo de aprendizado de custo como um problema de reconhecimento em cenário aberto e os primeiros a explorar medidas de redes complexas em tais problemas. Nós obtivemos resultados efetivos, que são comparáveis a diversos métodos da literatura em problemas de classificação de grafos; Abstract: Many real-world situations can be modeled through objects and their relationships, like the roads connecting cities in a map. Graph is a concept derived from the abstraction of these situations. Graphs are a powerful structural representation, which encodes relationship among objects and among their components into a single formalism. This representation is so powerful that it is applied to a wide range of applications, ranging from bioinformatics to social networks. Thus, several pattern… Advisors/Committee Members: Torres, Ricardo da Silva, 1977- (advisor), Oliveira, Luciano Rebouças de (committee member), Gomes, David Menotti (committee member), Ferreira, Alexandre Mello (committee member), Usberti, Fábio Luiz (committee member).

Subjects/Keywords: Aprendizado de máquina; Representação multimodal; Correspondência de grafos (Teoria dos grafos); Aprendizado de custos; Classificação multi-classe

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APA (6th Edition):

Werneck, Rafael de Oliveira, 1. (2019). Learning graph-based representations and matching in classification tasks : Aprendizado de representações e correspondências baseadas em grafos para tarefas de classificação . (Thesis). Universidade Estadual de Campinas. Retrieved from http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/334947

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Werneck, Rafael de Oliveira, 1989-. “Learning graph-based representations and matching in classification tasks : Aprendizado de representações e correspondências baseadas em grafos para tarefas de classificação .” 2019. Thesis, Universidade Estadual de Campinas. Accessed July 07, 2020. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/334947.

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MLA Handbook (7th Edition):

Werneck, Rafael de Oliveira, 1989-. “Learning graph-based representations and matching in classification tasks : Aprendizado de representações e correspondências baseadas em grafos para tarefas de classificação .” 2019. Web. 07 Jul 2020.

Vancouver:

Werneck, Rafael de Oliveira 1. Learning graph-based representations and matching in classification tasks : Aprendizado de representações e correspondências baseadas em grafos para tarefas de classificação . [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2019. [cited 2020 Jul 07]. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/334947.

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Council of Science Editors:

Werneck, Rafael de Oliveira 1. Learning graph-based representations and matching in classification tasks : Aprendizado de representações e correspondências baseadas em grafos para tarefas de classificação . [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2019. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/334947

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Universidade Estadual de Campinas

3. Santos, Anderson Carlos Sousa e, 1990-. Spatio-temporal representation based on autoencoder for video action recognition   : Representação espaço-temporal baseada em autoencoder para reconhecimento de ações em vídeos   .

Degree: 2019, Universidade Estadual de Campinas

Resumo: Devido aos avanços no desenvolvimento de câmeras com altas taxas de amostragem, baixo custo, tamanhos reduzidos e alta resolução, um rápido crescimento na aquisição e disseminação de vídeos tem impulsionado o desenvolvimento de diversas aplicações multimídia, como transmissão interativa, entretenimento, telemedicina, vigilância, entre outras. Para lidar com a enorme quantidade de dados e apoiar operadores humanos, torna-se necessário introduzir mecanismos automáticos para processar e compreender o conteúdo dos vídeos. Apesar dos recentes avanços na área de visão computacional, mais especificamente na análise de imagens por meio do uso de redes neurais profundas, o problema do reconhecimento de ações ainda é desafiador, uma vez que as relações espaço-temporais são difíceis de ser modeladas. Nesta tese, propomos e avaliamos uma nova representação de vídeo baseada em um autoencoder que emprega uma rede neural convolucional, a qual recebe uma sequência de vídeo na forma de quadros empilhados, codifica-a para uma representação latente e decodifica-a de volta para uma sequência de vídeo que se assemelhe ao máximo com a original. A arquitetura projetada do autoencoder impõe ao codificador a geração de uma imagem que resume toda a sequência do vídeo. Uma análise de diferentes funções de perda foi realizada para avaliar o impacto na imagem gerada e na reconstrução do vídeo. A transformação proposta permite alavancar modelos profundos baseados em imagens, além de sua visualização e compressão simples. Ao contrário de outras abordagens de vídeo para imagem, o método proposto fornece aprendizado de ponta-a-ponta com qualquer modelo de rede neural que espere uma imagem como entrada e pode ser adaptado a diferentes problemas de análise de vídeos. O uso de nossa representação foi demonstrado empregando-se uma abordagem de múltiplos canais, o que também inclui uma imagem RGB e uma pilha de imagens de fluxo óptico. Para combinar todos os canais, introduzimos a aplicação de uma abordagem com integral fuzzy, que generaliza outros operadores de fusão comuns para melhorar as pontuações individuais. Resultados experimentais utilizando os desafiadores conjuntos de dados UCF101 e HMDB51 validam a representação espaço-temporal baseada em autoencoder, pois demonstram que nosso método é capaz de superar um modelo de referência de dois canais e alcançar taxas de acurácia competitivas em comparação com outras abordagens disponíveis na literatura; Abstract: Due to rapid advances in the development of cameras with high sampling rates, low cost, small size and high resolution, a fast growth in the acquisition and dissemination of videos has driven the development of diverse multimedia applications, for instance, interactive broadcasting, entertainment, telemedicine, surveillance, among others. To cope with the massive amount of data and support human operators, it is necessary to introduce automatic mechanisms to process and understand video content. Despite recent advances in computer vision, more specifically in image analysis through the… Advisors/Committee Members: Pedrini, Hélio, 1963- (advisor), Gomes, David Menotti (committee member), Prati, Ronaldo Cristiano (committee member), Spina, Thiago Vallin (committee member), Ferreira, Alexandre Mello (committee member).

Subjects/Keywords: Visão por computador; Processamento de sinal de vídeo; Aprendizado de máquina; Redes neurais convolucionais

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APA (6th Edition):

Santos, Anderson Carlos Sousa e, 1. (2019). Spatio-temporal representation based on autoencoder for video action recognition   : Representação espaço-temporal baseada em autoencoder para reconhecimento de ações em vídeos   . (Thesis). Universidade Estadual de Campinas. Retrieved from http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/335570

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Santos, Anderson Carlos Sousa e, 1990-. “Spatio-temporal representation based on autoencoder for video action recognition   : Representação espaço-temporal baseada em autoencoder para reconhecimento de ações em vídeos   .” 2019. Thesis, Universidade Estadual de Campinas. Accessed July 07, 2020. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/335570.

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MLA Handbook (7th Edition):

Santos, Anderson Carlos Sousa e, 1990-. “Spatio-temporal representation based on autoencoder for video action recognition   : Representação espaço-temporal baseada em autoencoder para reconhecimento de ações em vídeos   .” 2019. Web. 07 Jul 2020.

Vancouver:

Santos, Anderson Carlos Sousa e 1. Spatio-temporal representation based on autoencoder for video action recognition   : Representação espaço-temporal baseada em autoencoder para reconhecimento de ações em vídeos   . [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2019. [cited 2020 Jul 07]. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/335570.

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Council of Science Editors:

Santos, Anderson Carlos Sousa e 1. Spatio-temporal representation based on autoencoder for video action recognition   : Representação espaço-temporal baseada em autoencoder para reconhecimento de ações em vídeos   . [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2019. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/335570

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