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dc.contributor.advisorSilva, Luís Alvaro de Lima
dc.creatorVieira, Andreo de Aguiar
dc.date.accessioned2021-02-10T18:12:48Z
dc.date.available2021-02-10T18:12:48Z
dc.date.issued2013-07-25
dc.date.submitted2013
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/20307
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Bacharelado em Ciência da Computação, RS, 2013.por
dc.description.abstractThe development of Case-Based Reasoning (CBR) systems is suitable when the solution for a problem can be found from the retrieval and reuse of past experiences of problem solving. In this context, the main goal of this Undergraduation Dissertation is to develop CBR techniques to support the process of date authentication of historical paintings. In particular, this dissertation exploits the automatic or semi-automatic acquisition of data and knowledge coming from experiences of problem solving, which are represented as "cases" in a web-based CBR system called AuthenticPainting. Furthermore, this work describes how to develop the analysis of similarities between different types of typical attributes found in painting authentication reports, which in this dissertation are historical pigments and elemental compositions of paintings. In general, this dissertation aims to combine and test the results that can be obtained when multiple mechanisms of case retrieve, or multiple CBR systems, based on these attributes are used on the solution of new problems. The results obtained allow one to conclude that the use of multiple CBR systems, along with the combination method which was tested with these systems, is relevant to assist the authentication of painting dates when one of the involved CBR systems is able to produce results that may be confirmed by the solution presented by the other CBR system. Keywords:eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectRaciocínio baseado em casospor
dc.subjectAutenticação de pinturaspor
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.subjectCase-based reasoningeng
dc.subjectPainting authenticationeng
dc.titleMúltiplos sistemas de raciocínio baseado em casos para autenticação de pinturaspor
dc.title.alternativeCombination of multiple case-based reasoning for painting authenticationeng
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasilpor
dc.degree.graduationBacharelado em Ciência da Computaçãopor
dc.description.resumoO desenvolvimento de sistemas de Raciocínio Baseado em Casos (Case-Based Reasoning - CBR) é apropriado quando a solução para um problema pode ser encontrada a partir da recuperação e reuso de experiências de solução de problemas passados. Neste contexto, o objetivo deste Trabalho de Graduação (TG) é desenvolver técnicas de CBR para auxiliar o processo de autenticação de data de pinturas histórias. Em particular, o TG explora a aquisição automática ou semiautomática de dados e conhecimento provenientes de experiências de solução de problemas de autenticação, as quais são representadas como “casos” em um sistema web de CBR denominado AuthenticPainting. Além disso, o TG descreve como desenvolver a análise de similaridades entre diferentes tipos de atributos típicos de relatórios de autenticação de pinturas, os quais, neste TG, são: pigmentos históricos e composições elementares de pinturas. Em geral, este trabalho busca combinar e testar os resultados obtidos quando múltiplos mecanismos de recuperação de casos, ou múltiplos sistemas de CBR, baseados nestes atributos são utilizados na solução de novos problemas. Os resultados obtidos permitem concluir que a utilização de múltiplos sistemas de CBR, juntamente com o método de combinação testado para estes sistemas, é relevante para auxiliar as tarefas de autenticação de data de pinturas quando um dos sistemas de CBR envolvidos é capaz de gerar resultados que possam ser confirmados pela solução apresentada pelo outro sistema de CBR.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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