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O que da vida não se descreve...Eu me recordo daquele dia. O professor de redação me desafiou a descrever o sabor da lar...
23/08/2024

O que da vida não se descreve...

Eu me recordo daquele dia. O professor de redação me desafiou a descrever o sabor da laranja. Era dia de prova e o desafio valeria como avaliação final.

Eu fiquei paralisado por um bom tempo, sem que nada fosse registrado no papel. Tudo o que eu sabia sobre o gosto da laranja não podia ser traduzido para o universo das palavras. Era um sabor sem saber, como se o aprimorado do gosto não pertencesse ao tortuoso discurso da epistemologia e suas definições tão exatas.

Diante da página em branco eu visitava minhas lembranças felizes, quando na mais tenra infância eu via meu pai chegar em sua bicicleta Monark, trazendo na garupa um imenso s**o de laranjas.

A cena era tão concreta dentro de mim, que eu podia sentir a felicidade em seu odor cítrico e nuanças alaranjadas.

A vida feliz, parte miúda de um tempo imenso; alegrias alojadas em gomos caudalosos, abraçados como se fossem grandes amigos, filhos gerados em movimento único de nascer.

Tudo era meu; tudo já era sabido, porque já sentido. Mas como transpor esta distância entre o que sei, porque senti, para o que ainda não sei dizer do que já senti?

Como falar do sabor da laranja, mas sem com ele ser injusto, tornando-o menor, esmagando-o, reduzindo-o ao bagaço de minha parca literatura?

Não hesitei. Na imensa folha em branco registrei uma única frase. "Sobre o sabor eu não sei dizer. Eu só sei sentir!"

Eu nunca mais pude esquecer aquele dia. A experiência foi reveladora. Eu gosto de laranja, mas até hoje ainda me sinto inapto para descrever o seu gosto.
O que dele experimento pertence à ordem das coisas inatingíveis. Metafísica dos sabores? Pode ser...

O interessante é que a laranja se desdobra em inúmeras realidades. Vez em quando, eu me pego diante da vida sofrendo a mesma angústia daquele dia. O que posso falar sobre o que sinto?

Qual é a palavra que pode alcançar, de maneira eficaz, a natureza metafísica dos meus afetos?

O que posso responder ao terapeuta, no momento em que me pede para descrever o que estou sentindo?

Há palavras que possam alcançar as raízes de nossas angústias?

Não sei. Prefiro permanecer no silêncio da contemplação. É sacral o que sinto, assim como também está revestido de sacralidade o sabor que experimento.

Sabores e saberes são rimas preciosas, mas não são realidades que sobrevivem à superfície.

Querer a profundidade das coisas é um jeito sábio de resolver os conflitos. Muitos sofrimentos nascem e são alimentados a partir de perguntas idiotas.

Quero aprender a perguntar menos.
Eu espero ansioso por este dia.
Quero descobrir a graça de sorrir diante de tudo o que ainda não sei.
Quero que a matriz de minhas alegrias seja o que da vida não se descreve...
Padre Fábio de Melo

́cnica

Produção de Um ModeloHá dois estágios na fase de produção de um modelo, um é o treinamento o outro é a verificação. No e...
23/08/2024

Produção de Um Modelo

Há dois estágios na fase de produção de um modelo, um é o treinamento o outro é a verificação.

No estágio de treinamento, as distâncias das características ()ymxfvfvd1, são computadas usando pares de amostras de assinaturas.

Na abordagem são usadas para suprir este estágio redes neurais artificiais (RNA) MLP e suport vector machines (SVM).

Nas últimas décadas, redes neurais têm sido usadas extensivamente na área de reconhecimento de padrões, em específico na verificação de assinaturas [XIAO & LEEDHAM, 1999], [BAJAJ & CHAUDHURY, 1996], [SANSONE & VENTO, 2000] e [HUANG & YAN, 1997]. O SVM representa uma nova alternativa em problemas de classificação, aplicado em outros trabalhos com bons resultados [JUSTINO et al, 2003], [KHOLMATOV, 2003], e por isto também é utilizado.

Na rede MLP se ambas as assinaturas sãoescritas pelo mesmo autor, a saída da rede recebe o valor 1 como também no SVM.

Caso contrário, se as assinaturas são escritas por autores diferentes é utilizado 0 na saída da rede MLP e –1 novetor do SVM.

Os conjuntos de treinamento, validação e teste são normalizados entre 0 e 1 em ambos os classificadores, desta forma melhorando o tempo de convergência durante a fase de treinamento.

Usando a hipótese de que todas as distâncias entre duas amostras de assinaturas escritas pelo mesmo autor, independente do autor, são menores, o classificador é treinado para separar pequenas distâncias de características (genuínas) e grandes distâncias de características (falsificações).

A rede MLP e o SVM são compostos de duas saídas, uma para indicar que duas assinaturas pertencem para o mesmo autor, w1, e a outra para indicar que duas assinaturas são produzidas por autores diferentes, w2.

No tratamento de limiares de rejeição e aceitação utiliza-se múltiplos limiares de rejeição [FUMERA et al., 2000].

No processo de aprendizagem, cada amostra resultante da distância das características computadas fornece um vetor de distância de características D com posições variando de 160 (1 primitiva) até 1120 (7 primitivas), correspondendo a uma resolução de 8 células verticais por 20 horizontais, representando as entradas tanto na RNA quanto no SVM.

́cnica

Descrição do Processo de Transformação Dicotômica na relação as Primitivas ImplementadasEm termos de resultados a Tabela...
23/08/2024

Descrição do Processo de Transformação Dicotômica na relação as Primitivas Implementadas

Em termos de resultados a Tabela B.1 no Anexo B, demonstra um comparativo entre distância euclidiana, euclidiana quadrática e city block.

A distância euclidiana apresenta os melhores resultados, e por isso é fixada em todos os experimentos.

́cnica

"Sábio é aquele que conhece os limites da própria ignorância".Sócrates         ́cnica
23/08/2024

"Sábio é aquele que conhece os limites da própria ignorância".
Sócrates

́cnica

"Tudo tem o seu tempo determinado, e há tempo para todo propósito debaixo do céu; há tempo de nascer e tempo de morrer; ...
22/08/2024

"Tudo tem o seu tempo determinado,
e há tempo para todo propósito debaixo do céu;
há tempo de nascer e tempo de morrer;
tempo de plantar e tempo de arrancar o que se plantou;
tempo de matar e tempo de curar; tempo de derribar
e tempo de edificar;
tempo de chorar e tempo de rir; tempo de prantear e tempo de saltar de alegria;
tempo de espalhar pedras e tempo de ajuntar pedras;
tempo de abraçar e tempo de afastar-se de abraçar;
tempo de buscar e tempo de perder;
tempo de guardar e tempo de deitar fora;
tempo de rasgar e tempo de coser;
tempo de estar calado e tempo de falar;
tempo de amar e tempo de aborrecer;
tempo de guerra e tempo de paz.
Eclesiastes

́cnica

Onde F (1≤F ≤ 7) representa o subconjunto de características e d o número máximo de células de cada características. O v...
22/08/2024

Onde F (1≤F ≤ 7) representa o subconjunto de características e d o número máximo de células de cada características.

O vetor de distâncias Dfi (i=1,2,3,...,n) entre o vetor de características genuínas e o vetor de características de amostra questionada é computado para se obter a entrada no classificador (rede MLP ou SVM), no treinamento, validação e teste.

Nesta abordagem, as medidas de distâncias usadas são: euclidiana, euclidiana quadrática e bloco-cidade conforme equação ( 5.8 ), ( 5.9 ) e ( 5.10 ) respectivamente.

́cnica

Cálculo das Distâncias entre as PrimitivasA classificação depende significativamente das medidas de distâncias, portanto...
22/08/2024

Cálculo das Distâncias entre as Primitivas

A classificação depende significativamente das medidas de distâncias, portanto é importante a escolha de uma medida de distância satisfatória.

Neste experimento três tipos distintos de distâncias são testadas conforme seção 4.4: distância euclidiana, distância euclidiana quadrática e bloco cidade.

Após a extração, um vetor com as características é gerado.

Pelo fato deste vetor ser de tamanho fixo, a maneira mais natural é compará-lo com o uso de medidas de distâncias.

Entretanto isto produz uma métrica de similaridade pobre, desde que as características correspondentes no vetor são distorcidas devido à variação natural entre assinaturas genuínas.

Consequentemente, há necessidade de um método que relacione características correspondentes de dois vetores de uma maneira não-linear.

Outro aspecto está associado à abordagem dicotômica, a qual propõe um modelo genérico de aprendizagem, com um único treinamento utilizado.

Os resultados são indesejáveis se somente as características de vários autores são submetidas diretamente ao classificador.

Desta forma, a utilização de medidas de distâncias entre as características extraídas é utilizada, pois distâncias entre características de amostras do mesmo autor independente do autor, tendem a ser menores do que distâncias de características entre autores diferentes [CHA, 2001].

No cálculo das distâncias, primeiramente, toda a base de dados é convertida dentro de um conjunto de vetores de características, os quais são obtidos de ambas as assinaturas SK ie SQ, equação (5.6) e equação (5.7).

́cnica

"Sonhar é verbo: é seguir, é pensar, inspirar e fazer força, insistir, é lutar, transpirar. São mil verbos que vem antes...
22/08/2024

"Sonhar é verbo: é seguir, é pensar, inspirar e fazer força, insistir, é lutar, transpirar. São mil verbos que vem antes do verbo realizar".
Bráulio Bessa

́cnica

"Aqueles que dizem que algo não pode ser feito deveriam sair do caminho daqueles que estão fazendo".Joel Arthur Barker  ...
21/08/2024

"Aqueles que dizem que algo não pode ser feito deveriam sair do caminho daqueles que estão fazendo".
Joel Arthur Barker

́cnica

Centro de GravidadeA característica do centro de gravidade é abordada por Justino [JUSTINO et al., 2003], e tem por obje...
21/08/2024

Centro de Gravidade

A característica do centro de gravidade é abordada por Justino [JUSTINO et al., 2003], e tem por objetivo determinar o posicionamento da concentração estatística de pixels dentro de cada célula.

Na extração desta primitiva no método proposto, primeiramente é aplicado o grid sobre a imagem limiarizada, em seguida determina-se o centro de massa de cada segmento, ou seja, um ponto central de acordo com a maior concentração de pixels.

Após esta etapa calcula-se a distância d da origem da célula até o ponto do centro de massa através da distância euclidiana.

Para normalizar este processo, o valor encontrado é dividido pela distância da origem até o canto oposto da célula que corresponde à maior distância dentro da célula.

A Figura 5.13 apresenta o processo de extração da primitiva centro de gravidade.

́cnica

Ainda sobre CurvaturaNesta característica pseudodinâmica a imagem limiarizada, com o algoritmo de Abutaleb [ABUTALEB, 19...
21/08/2024

Ainda sobre Curvatura

Nesta característica pseudodinâmica a imagem limiarizada, com o algoritmo de Abutaleb [ABUTALEB, 1989], é usada no processo de esqueletização Ie.

Através de um algoritmo de busca, o segmento mais significativo dentro de cada célula do grid, é detectado, baseado em código de cadeias com oito pontos de códigos, é percorrido o segmento encontrado. Neste ponto, a variação angular é de 45º, caso a direção do próximo ponto do segmento em relação ao anterior seja no sentido anti-horário e –45º, caso a direção seja no sentido horário. Ao final o valor em graus encontrado corresponde à curvatura do segmento analisado.

Podendo variar em uma escala de 495º até –495º, sendo estes últimos valores representando a mais de uma volta completa em um segmento, como por exemplo um bucle ou espiral demonstrado na Figura 4.18(f).

Um ponto interesse nesta primitiva está relacionado com pequenas variações no sentido direcional do segmento, as quais não interferem no resultado final, conforme na Figura 5.12.

́cnica

"O otimismo é a fé daquele que conduz à realização; nada pode ser feito sem esperança".Helen Keller         ́cnica      ...
21/08/2024

"O otimismo é a fé daquele que conduz à realização; nada pode ser feito sem esperança".
Helen Keller

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