Volume 4 (2015) - Número 1


Editorial

APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA ANÁLISE DE INDICADORES NA ENGENHARIA DE SOFTWARE
+ Resumo RESUMO: Indicadores de desempenho são importantes recursos para a gestão da qualidade no desenvolvimento de software. O volume de dados produzido por esses indicadores tende a aumentar significativamente com o tempo de monitoração, dificultando análises e tomadas de decisão. As bases históricas tornam-se complexas, considerando a quantidade de dados monitorados e a diversidade de indicadores (diferentes tipos, granularidade e frequência). Este trabalho propõe o uso de técnicas de aprendizagem de máquina para análise dessas bases, utilizando redes neurais artificiais combinadas com técnicas de visualização de informação. É utilizado um modelo de indicadores, com base nos processos do modelo de referência MPS para Software (MPS-SW), agrupados segundo as perspectivas estratégicas do Balanced Scorecard (BSC).

BODO, Leandro; OLIVEIRA, Hilda Carvalho de; BREVE, Fabricio Aparecido; MARINHO, Eraldo Pereira; ELER, Danilo Medeiros


AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MÉTODO 3DLBP UTILIZANDO MAPAS DE PROFUNDIDADE GERADOS PELO MICROSOFT KINECT
+ Resumo RESUMO: Problemas com pose e iluminação são desafios complexos para o reconhecimento de faces 2D. Devido a estes problemas vários métodos para reconhecimento de faces 3D têm sido propostos, principalmente pelo fato que os dados em 3D são mais resistentes a iluminação e são úteis para correção de pose. O maior problema com a utilização de métodos 3D é o custo elevado dos scanners 3D tradicionais. Uma alternativa é a utilização do Microsoft Kinect que, além de ser consideravelmente mais barato, é capaz de capturar os dados de profundidade com precisão necessária para discriminar sujeitos. O principal objetivo do presente trabalho é avaliar a performance do método 3DLBP para o reconhecimento de faces quando utilizando os mapas de profundidade gerados pelo Kinect. Outro objetivo é investigar quais regiões da face que desempenham melhor no reconhecimento de face.

CARDIA NETO, João Baptista; RIBEIRO, MARANA, Aparecido Nilceu


DETECÇÃO DE REGIÕES EM CENÁRIOS NATURAIS UTILIZANDO UM SISTEMA DE VISÃO CATADIÓPTRICO
+ Resumo RESUMO: Esse trabalho utiliza um sistema de visão catadióptrico para capturar imagens de um cenário natural agrícola e realizar o levantamento de regiões que possam auxiliar diversas aplicações na área da Robótica Móvel Agrícola. Os sistemas de visão catadióptricos buscam capturar uma imagem 360° do ambiente a partir da combinação de lentes e espelhos. A imagem omnidirecional é retificada e seus quadrantes são extraídos, originando quatro novas imagens que representam lados de visão do veículo. Uma etapa de segmentação por cor é proposta utilizando como base o algoritmo Otsu Thresholding. No final do processo, é possível visualizar as regiões de interesse de cada quadrante.

RODRIGUES, Victor de Assis; TRENTINI, Vinicius Bergoli; TRONCO, Mário Luiz; LÚLIO, Luciano Cássio


EXPTOOL - FERRAMENTA DE APOIO À CONDUÇÃO, EMPACOTAMENTO E REPLICAÇÃO DE EXPERIMENTOS
+ Resumo RESUMO: A execução de experimentos na área de Engenharia de Software consome tempo e produz grande volume de informação e conhecimento tornando o gerenciamento um tanto complicado. Para tal questão, é importante que se tenha uma estrutura computacional capaz de apoiar a execução de experimentos. Além disso, o uso de uma ontologia ajuda a descrever formalmente os conceitos que compõem um experimento. Neste artigo é apresentada uma ferramenta computacional que registra os dados referentes a um experimento em um pacote de laboratório, organizado e mantido usando uma ontologia para conciliar conceitos e para facilitar o reúso e o compartilhamento de tais pacotes.

PUCCI, João Neto; GARCIA, Rogério E.


NAVEGAÇÃO AUTÔNOMA EM AMBIENTES AGRÍCOLAS UTILIZANDO VISÃO ESTÉREO
+ Resumo RESUMO: A visão estéreo é uma forma eficiente para navegação, pois com a estimativa de profundidade, é possível verificar se um caminho pré determinado pode ser utilizado para chegar ao destino definido, e ainda estimar durante qual profundidade esta mesma estimativa continuará sendo válida. As imagens capturadas por cada câmera são retificadas, de forma que as mesmas fiquem alinhadas horizontalmente, colaborando-se assim com o desempenho dos algoritmos de correspondência, responsáveis pela construção da matriz de disparidades. Com base nessa matriz, é criada a matriz de disparidade “V” para que seja possível mapear a informação de profundidade de cada objeto, os quais podem representar obstruções e anteparos na cena observada.

TRENTINI, Vinicius Bergoli; RODRIGUES, Victor de Assis; MARANA, Aparecido Nilceu; LÚLIO, Luciano Cássio; TRONCO Mário Luiz


OBTENÇÃO DE NEURÔNIOS DE REDES NEURAIS DE BASE RADIAL VIA AGRUPAMENTO DE DADOS POR FLORESTA DE CAMINHOS ÓTIMOS
+ Resumo RESUMO: Neste artigo é apresentada uma abordagem para aumentar a eficácia das Redes Neurais Artificiais de Funções de Base Radial utilizando um algoritmo de agrupamento de dados via Floresta de Caminhos Ótimos. Algumas técnicas comumente empregadas para essa tarefa, como o conhecido k-médias, requerem um determinado número de classes/agrupamentos prévio à sua execução. Embora o número de classes seja conhecido em problemas supervisionados, o número real de agrupamentos é difícil de ser encontrado, dado que uma classe pode ser representada por mais de um agrupamento. Experimentos em nove bases de dados, em conjunto com análises estatísticas, demonstraram que o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um melhor desempenho que a técnica k-médias, bem como encontra as médias das distribuições Gaussianas em posições muito similares às encontradas por este último. Entretanto, o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos possui um custo computacional maior, dado que a sua etapa de treinamento é mais custosa que a da técnica k-médias.

PASSOS Júnior, Leandro A.; COSTA, Kelton A. P.; ROSA, Gustavo Henrique; PAPA, João Paulo


SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS UTILIZANDO COMPETIÇÃO E COOPERAÇÃO ENTRE PARTÍCULAS
+ Resumo RESUMO: Este artigo apresenta uma proposta de extensão do modelo de aprendizado semi-supervisionado conhecido como Competição e Cooperação entre Partículas para a realização de tarefas de segmentação de imagens. Resultados preliminares mostram que esta é uma abordagem promissora.

SILVA, Bárbara Ribeiro; BREVE, Fabricio Aparecido


SIMULAÇÃO DE SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO EM NUVEM PARA O iSPD
+ Resumo RESUMO: O uso de computação em nuvem tem se tornado cada vez mais intenso nos últimos anos. Devido principalmente a fatores econômicos, a avaliação de desempenho de sistemas de computação em nuvem, principalmente através de simulação, tem sido amplamente aplicada. Neste trabalho se apresenta a inclusão da funcionalidade de modelagem e simulação de computação em nuvem no simulador de ambientes distribuídos iSPD.

SILVA, Diogo Tavares; MANACERO, Aleardo; MENEZES, Denison; JORGE, Arthur; LOBATO, Renata Spolon; SPOLON, Roberta


UMA PLATAFORMA ABERTA E DE BAIXO CUSTO DE ROBÔ MÓVEL PARA PROPÓSITO GERAL
+ Resumo RESUMO: Pesquisas na robótica móvel tem sido impulsionadas pelos avanços tecnológicos. Existem frentes de pesquisas que abordam diferentes aspectos e desafios da robótica móvel, dentre os quais é possível citar tópicos como locomoção, navegação e arquitetura de controle. Esse crescimento em pesquisas acarreta uma maior necessidade por plataformas de robôs que possam ser destinadas à pesquisa e também para fins educacionais. Este trabalho propõe uma alternativa de plataforma de robô móvel de baixo custo, de arquitetura de hardware, software e controle aberta, destinada a atividades de propósitos gerais. A plataforma almeja a facilitação e flexibilização do processo de desenvolvimento de estudos e aplicações robóticas por meio de uma interface de comunicação simplificada e pela abstração da heterogeneidade dos dispositivos periféricos de hardware, sendo assim, capaz de oferecer maior liberdade em relação às linguagens de programação, paradigmas de controle e tecnologias de controle.

MATSUMURA, Takao; FERASOLI FILHO, Humberto; MARRANGHELLO, Norian


VIABILIDADE DO PROTOCOL μTESLA EM REDES VEICULARES
+ Resumo RESUMO: Uma rede veicular é um tipo especial de rede móvel na qual os nós representam estações base ou veículos que se deslocam rapidamente. Uma questão importante neste contexto é a segurança na rede. O protocolo μTESLA foi projetado para autenticar mensagens enviadas por radiodifusão. Esse mecanismo garante que uma determinada mensagem recebida realmente partiu do remetente indicado e que essa mensagem não foi alterada durante sua transmissão pela rede. O objetivo do nosso trabalho foi implementar esse protocolo no simulador de rede (NS-2) e testá-lo para verificar sua viabilidade nas redes veiculares. Foram realizados testes em diferentes cenários, mostrando o desempenho e escalabilidade do protocolo na troca de informação entre os nós da rede.

CONCEIÇÃO, Rodrigo Martins da; LOBATO, Renata Spolon; MANACERO Junior, Aleardo; SPOLON, Roberta


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