2008 – Caderno de Resumos - Núcleo de TCC e IC

PRESERVAÇÃO DE ORDEM EM MIDDLEWARES PUBLISH/SUBSCRIBE
Pereira, Cássio M. M.1(IC); Lobato, Daniel C.1(O)
cassiomartini@gmail.com
¹Curso de Computação das Faculdades COC
Tradicionalmente, middlewares baseados em eventos oferecem serviços de melhor-esforço, sem garantia de ordenação
de eventos. A necessidade de ordenação, entretanto, pode ser encontrada em muitas aplicações distribuídas, como por exemplo
aplicações de bolsa de valores, whiteboards colaborativas, mensageiros, jogos multiplayer, e é largamente utilizada
na simulação distribuída de eventos discretos. Este trabalho apresenta uma proposta original de uma arquitetura capaz
de oferecer ordenação causal e total de eventos em middlewares Publish/Subscribe baseados em tópicos. A arquitetura
proposta utiliza memória compartilhada distribuída (DSM) para armazenar relógios lógicos associados com cada grupo
de comunicação. A utilização de DSM pode ser muito eficiente no que tange a sincronização de brokers para ordenação
dos eventos, pois permite a implementação em hardware de redes de brokers por meio de Cache-Coherent Non-Uniform
Memory Architectures (CC-NUMA), por exemplo. Foi realizada uma implementação de referência a fim de testar a arquitetura
e compará-la com outras abordagens para ordenação, especialmente a baseada na utilização de vetores de relógios.
A implementação foi realizada em Java, utilizando-se a DSM Terracotta, que permite o compartilhamento de dados de forma
transparente entre Java Virtual Machines conectadas em rede. A redução do tráfego de rede relacionado à ordenação de
eventos, utilizando-se um relógio lógico por tópico, é uma das vantagens da arquitetura proposta, pois evita-se a transmissão
de eventos contendo vetores de relógios. Além disso, a arquitetura pode ser implementada de maneira totalmente
distribuída, aumentando a escalabilidade ao mesmo tempo em que reduz a presença de pontos centrais de falha. Experimentos
realizados com a implementação de referência mostraram que a solução proposta pode utilizar até três ordens de
magnitude menos tráfego de rede do que a abordagem baseada em vetores de relógio para ordenação. Tal resultado pode
ser explicado pelo comportamento exponencial da solução baseada em vetores quando o número de publicadores cresce,
já que cada evento conterá um vetor com n posições dados n publicadores do tópico. A solução proposta, entretanto, não
tem comportamento exponencial pois não utiliza vetores de relógios. Por meio da sincronização de brokers para atribuição
de um valor de relógio único para cada evento atinge-se a ordenação causal e total com menor consumo de banda.
FAPESP
IDENTIFICAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS SEMELHANTES EM IMAGENS UTILIZANDO
REDES NEURAIS BASEADAS EM KOHONEN
Balan, Cesar.1; Groote, Jean J. G. S. de1;
cesarricardobalan@hotmail.com
¹Curso de Ciência da Computação das Faculdades COC
O objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de um aplicativo que caracteriza e agrupa semelhanças entre
estruturas de uma imagem. A imagem a ser segmentada é inicialmente pré-processada por meio de técnicas de Processamento
Digital de Imagens (PDI), com o objetivo de prepará-la para fornecer dados adaptados a uma Rede Neural baseada
no método de Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen (SOM), que por sua vez será utilizado para realizar a caracterização
e agrupamento de semelhanças na imagem. Para o desenvolvimento do aplicativo, foram pesquisadas técnicas de Processamento
Digital de Imagens (PDI), tais como manipulação de contraste, exclusão de ruídos, limiarização, filtros de Sobel e
Prewit, dentre outras técnicas. A rede neural utilizada neste aplicativo tem como embasamento técnicas de auto-organização
ou SOM (self-organization-maps), também conhecidas como Redes Neurais Kohonen. Todas as técnicas pesquisadas
neste trabalho, tanto de PDI como de Redes Neurais, estão sendo implementadas no aplicativo desenvolvido com base na
linguagem de programação JAVA. Os resultados até o momento são obtidos a partir do protótipo desenvolvido em JAVA
para o processamento de imagens. Este aplicativo permite a utilização de filtros lineares e não-lineares para tratamento das
imagens, e também segmentação baseada em análise de histograma. Está em desenvolvimento no momento a aplicação
que permitirá a utilização da técnica de Kohonen na segmentação. O procedimento utilizado será baseado em valores numéricos
obtidos na imagem pré-processada que servirão de amostras para o treinamento da rede SOM. Estes valores serão
investigados para análise da eficiência do procedimento com relação ao tempo de processamento e qualidade dos resultados.
O aplicativo descrito neste trabalho realiza o pré-processamento da imagem de modo eficiente, permitindo versatilidade
ao usuário na escolha dos ajustes necessários à preparação da imagem. Esta imagem será submetida ao treinamento não
supervisionado de Kohonen, que está em preparação. O módulo em desenvolvimento para a segmentação por SOM será
um instrumento útil para a classificação de estruturas em imagens, separando-as em mais de um nível de intensidade, que é
uma questão relevante no processamento de imagens em diversas aplicações tais como; segmentação de imagens de mamografias,
eco cardiogramas e tecidos cutâneos. O sistema desenvolvido também poderá ser utilizado em projetos futuros
para segmentações baseadas em textura.
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