Navegando por Autor "Bresolin, Adriano de Andrade"
Agora exibindo 1 - 5 de 5
- Resultados por página
- Opções de Ordenação
Dissertação Uma ferramenta para Análise Multiresolução de dados não regularmente amostrados(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2012-02-24) Medeiros, Luiz Paulo de Souza; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/4445011159156668; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; ; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349; Nascimento Júnior, José Dias do; ; http://lattes.cnpq.br/5498036360601584; Bresolin, Adriano de Andrade; ; http://lattes.cnpq.br/8862209760730631O processamento digital de sinais (PDS) tem como objetivo a extração de informações específicas a partir de sinais armazenados digitalmente. Os sinais digitais são, por definição, grandezas físicas representadas por uma sequência de valores discretos e é a partir dessas sequências de valores que é possível extrair e analisar as informações desejadas. Os sinais digitais não regularmente espaçados não são corretamente analisados utilizando as técnicas padrões do processamento digital de sinais. Neste trabalho teve-se o objetivo de adequar uma técnica de PDS, a análise multiresolução, para analisar sinais não regularmente espaçados, visando auxiliar as pesquisas realizadas no laboratório CoRoT na UFRN. O trabalho desenvolvido consiste em uma reindexação da transformada Wavelet para tratar os dados não regularmente espaçados de maneira adequada. O método mostrou-se efetivo, apresentando resultados satisfatóriosTese Reconhecimento de voz através de unidades menores do que a palavra, utilizando Wavelet Packet e SVM, em uma nova estrutura hierárquica de decisão(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2008-12-02) Bresolin, Adriano de Andrade; Dória Neto, Adrião Duarte; Alsina, Pablo Javier; ; http://lattes.cnpq.br/3653597363789712; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; ; http://lattes.cnpq.br/8862209760730631; Seixas, José Manoel de; ; http://lattes.cnpq.br/1404632471755241; Fechine, Joseana Macêdo; ; http://lattes.cnpq.br/7179691582151907O reconhecimento automático da voz por máquinas inteligentes tem sido a meta de muitos pesquisadores nas últimas cinco décadas. Neste período, inúmeros avanços foram alcançados, como por exemplo no campo de reconhecimento de palavras isoladas (comandos), o qual atualmente apresenta taxas de reconhecimento muito altas. No entanto, ainda se está longe de desenvolver um sistema que possa ter um desempenho parecido com o ser humano, ou seja, reconhecimento automático de voz em modo contínuo. Um dos grandes desafios das pesquisas de reconhecimento de voz contínuo é a grande quantidade de padrões existentes, pois as linguagens modernas tais como: Inglês, Francês, Espanhol e Português possuem aproximadamente 500.000 palavras ou padrões a serem identificados. A proposta deste trabalho é utilizar unidades menores do que a palavra tais como: fonemas, difones e sílabas como unidades base para o reconhecimento da voz, visando o reconhecimento quaisquer palavras sem necessariamente utilizá-las. O objetivo principal deste trabalho é reduzir a restrição imposta pela quantidade excessiva de padrões existentes, ou seja, a quantidade excessiva de palavras. Com o objetivo de validar esta proposta, o sistema foi desenvolvido e testado para o reconhecimento de palavras isoladas no modo dependente do locutor. O sistema apresentado neste trabalho foi desenvolvido com uma lógica de reconhecimento hierárquica baseada nas características de produção dos fonemas da língua Portuguesa do Brasil. Estas decisões são feitas através da utilização de redes neurais do tipo Máquinas de Vetor de Suporte agrupadas na forma de Máquinas de Cômite. Os principais descritores do sinal de voz utilizados, foram obtidos através da Transformada Wavelet Packet. Os descritores MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient) também são utilizados neste trabalho. Pode-se concluir que o método proposto apresentou bons resultados nas etapas de reconhecimento de vogais, consoantes (sílabas) e palavras se comparado com outros métodos existentes na literaturaDissertação Um sistema inteligente de classificação de sinais de EEG para Interface Cérebro-Computador(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2012-02-24) Barbosa, André Freitas; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/0526453721641978; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Pereira Júnior, Antônio; ; http://lattes.cnpq.br/1402289786010170; Soares, Heliana Bezerra; ; Bresolin, Adriano de Andrade; ; http://lattes.cnpq.br/8862209760730631As interfaces cérebro-computador (ICC) têm como objetivo estabelecer uma via de comunicação com o sistema nervoso central (SNC) que seja independente das vias padrão (nervos, músculos), visando o controle de algum dispositivo. O objetivo principal da presente pesquisa é desenvolver uma ICC off-line que separe os diferentes padrões de EEG resultantes de tarefas puramente mentais realizadas por um sujeito experimental, comparando a eficácia de diferentes abordagens de pré-processamento do sinal. Também foram testadas diferentes abordagens de classificação: todos contra todos, um contra um e uma abordagem hierárquica de classificação. Não foram encontradas técnicas de pré-processamento que melhorem os resultados do sistema. Além disso, a abordagem hierárquica sugerida mostrou-se capaz de produzir resultados acima do padrão esperado pela literaturaTese Um sistema inteligente de teleoftalmologia para o auxílio no diagnóstico de catarata(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2014-09-06) Ribeiro, Anna Giselle Câmara Dantas; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/4440595486888973; Bresolin, Adriano de Andrade; ; http://lattes.cnpq.br/8862209760730631; Leite, Cicilia Raquel Maia; ; http://lattes.cnpq.br/9378258073324535; Soares, Heliana Bezerra; ; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; ; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349O aumento da população mundial, com proporção maior de idosos, acarreta no aumento do número de indivíduos com perda visual, sendo a catarata a maior causa de cegueira no mundo. A Catarata é uma patologia dos olhos que consiste na opacidade parcial ou total do cristalino (lente natural do olho) ou de sua cápsula. Pode ser desencadeada por vários fatores, como traumatismo, idade, diabetes mellitus, uso de medicamentos, entre outros. Sabe-se que o atendimento por oftalmologistas no Brasil nas áreas rurais e mais pobres é inferior ao necessário e muitos pacientes com doenças tratáveis como a Catarata ficam sem diagnóstico e consequentemente sem tratamento. Neste contexto, esse projeto tem como proposta o desenvolvimento do OPTICA, um sistema de tele-oftalmologia que utiliza smartphones para detecção de urgências oftalmológicas, disponibilizando um auxílio ao diagnóstico a Catarata utilizando sistemas inteligentes e técnicas de processamento de imagens. As imagens serão capturadas por um celular com uma lente especial acoplada a câmera e juntamente com um questionário com informações do paciente serão transmitidos de forma segura via a plataforma Sana Mobile (sana.mit.edu) para uma central online de laudos que dispõe de um programa inteligente de auxilio ao diagnóstico a Catarata e de médicos oftalmologistas que irão analisar as informações e emitir o laudo do paciente. Desta forma, o OPTICA permite levar atendendimento oftalmológico a população menos favorecida e em áreas remotas , melhorando a triagem de pacientes graves e aumentando o acesso ao diagnóstico e tratamento.Tese Sistema inteligente para diagnóstico de patologias na laringe utilizando máquinas de vetor de suporte(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2010-07-23) Almeida, Náthalee Cavalcanti de; Silva, Sandro Gonçalves da; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; Soares, Heliana Bezerra; ; ; http://lattes.cnpq.br/6122570451445215; ; http://lattes.cnpq.br/4386227694627671; Bresolin, Adriano de Andrade; ; http://lattes.cnpq.br/8862209760730631; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; ; http://lattes.cnpq.br/4139452169580807; Albuquerque, Maria Rosa Medeiros Lins de; ; http://lattes.cnpq.br/4546157125717070A voz humana é uma importante ferramenta de comunicação e qualquer funcionamento inadequado da voz pode ter profundas implicações na vida social e profissional de um indivíduo. Técnicas de processamento digital de sinais têm sido utilizadas através da análise acústica de desordens vocais provocadas por patologias na laringe, devido à sua simplicidade e natureza não-invasiva. Este trabalho trata da análise acústica de sinais de vozes afetadas por patologias na laringe, especificamente, edemas e nódulos nas pregas vocais. A proposta deste trabalho é desenvolver um sistema de classificação de vozes para auxiliar no pré-diagnóstico de patologias na laringe, bem como no acompanhamento de tratamentos farmacológicos e pós-cirúrgicos. Os coeficientes de Predição Linear (LPC), Coeficientes Cepstrais de Freqüência Mel (MFCC) e os coeficientes obtidos através da Transformada Wavelet Packet (WPT) são aplicados para extração de características relevantes do sinal de voz. É utilizada para a tarefa de classificação Máquina de Vetor de Suporte (SVM), a qual tem como objetivo construir hiperplanos ótimos que maximizem a margem de separação entre as classes envolvidas. O hiperplano gerado é determinado pelos vetores de suporte, que são subconjuntos de pontos dessas classes. De acordo com o banco de dados utilizado neste trabalho, os resultados apresentaram um bom desempenho, com taxa de acerto de 98,46% para classificação de vozes normais e patológicas em geral, e 98,75% na classificação de patologias entre si: edemas e nódulos