Navegando por Autor "Castro, Pedro Henrique Nascimento"

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    An end-to-end deep learning system for hop classification.
    (2022) Castro, Pedro Henrique Nascimento; Moreira, Gladston Juliano Prates; Luz, Eduardo José da Silva
    Automatic classification of plant species is a very challenging and widely studied problem in the literature. Distinguishing different varieties within the same species is an even more challenging task although less explored. Nevertheless, for some species distinguishing the varieties within the species can be of paramount importance. Hops, a plant widely used in beer production, has over 250 cataloged varieties. Although the varieties have similar appearances, their chemical components, which influence the aroma and flavor of the drink, are quite heterogeneous. Therefore, it is important for producers to distinguish which variety the plant belongs to in a simple manner. In this work, an end-to-end deep learning system is proposed to automate the task of hop classification. Five architectures are proposed and evaluated with an uncontrolled environment dataset that includes 12 varieties of hops on 1592 images, from three different cell phone cameras. The best architecture automatically detects the hop leaves on the image and performs the classification using the information of up to 10 leaves. The method achieved an accuracy of 95.69% with an inference time of 672ms. To reach such figures, state-of-the-art convolutional blocks were explored along with data augmentation techniques. Our results show that the system is robust and has a low computational cost.
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    Reconciliação de chaves através de um canal público usando acelerômetros.
    (2012) Castro, Pedro Henrique Nascimento; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Graaf, Jeroen Antonius Maria Van de; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Graaf, Jeroen Antonius Maria Van de; Lima, Joubert de Castro; Carneiro, Tiago Garcia de Senna; Santos, Haroldo Gambini
    A maioria dos sistemas criptográficos se baseiam em chaves para alcançar a segurança desejada. Essas chaves podem ser obtidas a partir de fontes de dados aleatórias. Quanto maior a aleatoriedade, maior é a sua entropia e, consequentemente, a segurança da chave. Uma possível fonte de entropia seriam os dados de um acelerômetro, que é um instrumento de medição da aceleração de um dispositivo nas três dimensões. Desta forma, é possível criar uma conexão segura entre estes dispositivos a partir da similari- dade de movimento dos mesmos. A leitura destes equipamentos não é muito precisa e, além disso, pode sofrer perturbações do meio. Assim, pode-se utilizar os protocolos de reconciliação de chaves para gerar uma chave comum entre os dispositivos, sem compro- meter a segurança. Este trabalho aplica esses protocolos aos dados dos acelerômetros para prover uma chave criptográfica segura.