Made available in DSpace on 2016-02-05T18:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-04-18. Added 1 bitstream(s) on 2016-02-05T18:32:36Z : No. of bitstreams: 1 000854739_20170117.pdf: 187177 bytes, checksum: 4b038159e9c2ea2e69ae07917b92511a (MD5) Bitstreams deleted on 2017-01-20T11:08:15Z: 000854739_20170117.pdf,. Added 1 bitstream(s) on 2017-01-20T11:08:56Z : No. of bitstreams: 1 000854739.pdf: 1172109 bytes, checksum: 4faa6227f28c9d27263c09ed1232ca6f (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Este trabalho teve como objetivo determinar o poder dióptrico da lente intraocular (LIO) de miniporcos brasileiro e as dimensões do bulbo do olho. Foram utilizados 17 animais (34 olhos) clinicamente sadios, adultos, machos e fêmeas com peso médio de 70 kg. Em todos os olhos, foram realizadas a ultrassonografia modo A, ceratometria e a medida da distância limbo a limbo; variáveis para o cálculo do poder dióptrico da lente intraocular. Este foi obtido utilizando-se diferentes fórmulas e o software Holladay IOL Consultant®. Foram comparadas, adicionalmente, as mensurações oculares quanto ao sexo, lateralidade do olho e as diferentes fórmulas utilizadas (Haigis, Hoffer Q, SRK/T, Holladay I e Holladay II). Na comparação entre o sexo e lateralidade do olho, não houve diferença nas variáveis biométricas e poder da lente intraocular. A aplicação das fórmulas empregadas (Haigis, Holladay II, Holladay I, SRK/T e Hoffer Q) possibilita o cálculo do poder da lente intraocular nesta espécie, e o valor observado variou entre 39,58±2,15 e 46,6±2,81 dioptrias Os miniporcos desempenham importante e crescente papel como modelo experimental para a prática e estudos de procedimento oftalmológico, especialmente relacionados ao seu menor porte e facilidade no manejo de experimentos de longa duração / The aim of this study is to determine the refractive power of intraocular lens (IOL) of Brazilian minipigs and the dimensions of the eyeball. Total of 17 animals (34 eyes) healthy, adult, males and females, with average weight of 70kg were used. For every eye, A-mode ultrasound, keratometry and the measure of limbo-to-limbo distance were conducted; all of them variables for calculating the refractive power of the IOL. That value was obtained using different formulas and Holladay IOL Consultant® Software. Were additionally compared the ocular measurements for sex, laterality of the eye and the different formulas used in this study (Haigis, Hoffer Q, SRK / T, Holladay I and Holladay II). In the comparison between sex and laterality of the eye, there is no difference in biometric variables and power of the IOL. The application of the employed formulas (Haigis, Holladay II, Hollada I, SRK / T and Hoffer Q) allows the IOL power calculation of this specie, and the observed value ranged between 39,58±2,15 and 46,60±2,81 diopters. The minipig has an important and growing role as an experimental model for the study and practice of ophthalmic procedure, specially related to their smaller size and easily management in long term experiments

Orientador: Cláudia Valéria Seullner Brandão / Banca: José Joaquim Titton Ranzani / Banca: Antônio Carlos Lottelli Rodrigues / Resumo: Este trabalho teve como objetivo determinar o poder dióptrico da lente intraocular (LIO) de miniporcos brasileiro e as dimensões do bulbo do olho. Foram utilizados 17 animais (34 olhos) clinicamente sadios, adultos, machos e fêmeas com peso médio de 70 kg. Em todos os olhos, foram realizadas a ultrassonografia modo A, ceratometria e a medida da distância limbo a limbo; variáveis para o cálculo do poder dióptrico da lente intraocular. Este foi obtido utilizando-se diferentes fórmulas e o software Holladay IOL Consultant®. Foram comparadas, adicionalmente, as mensurações oculares quanto ao sexo, lateralidade do olho e as diferentes fórmulas utilizadas (Haigis, Hoffer Q, SRK/T, Holladay I e Holladay II). Na comparação entre o sexo e lateralidade do olho, não houve diferença nas variáveis biométricas e poder da lente intraocular. A aplicação das fórmulas empregadas (Haigis, Holladay II, Holladay I, SRK/T e Hoffer Q) possibilita o cálculo do poder da lente intraocular nesta espécie, e o valor observado variou entre 39,58±2,15 e 46,6±2,81 dioptrias Os miniporcos desempenham importante e crescente papel como modelo experimental para a prática e estudos de procedimento oftalmológico, especialmente relacionados ao seu menor porte e facilidade no manejo de experimentos de longa duração / Abstract: The aim of this study is to determine the refractive power of intraocular lens (IOL) of Brazilian minipigs and the dimensions of the eyeball. Total of 17 animals (34 eyes) healthy, adult, males and females, with average weight of 70kg were used. For every eye, A-mode ultrasound, keratometry and the measure of limbo-to-limbo distance were conducted; all of them variables for calculating the refractive power of the IOL. That value was obtained using different formulas and Holladay IOL Consultant® Software. Were additionally compared the ocular measurements for sex, laterality of the eye and the different formulas used in this study (Haigis, Hoffer Q, SRK / T, Holladay I and Holladay II). In the comparison between sex and laterality of the eye, there is no difference in biometric variables and power of the IOL. The application of the employed formulas (Haigis, Holladay II, Hollada I, SRK / T and Hoffer Q) allows the IOL power calculation of this specie, and the observed value ranged between 39,58±2,15 and 46,60±2,81 diopters. The minipig has an important and growing role as an experimental model for the study and practice of ophthalmic procedure, specially related to their smaller size and easily management in long term experiments / Mestre

Orientador: Dilermando Perecin / Coorientador: Marcos Guimarães de Andrade Landell / Coorientador: Vinícius Bof Bufon / Banca: Alexandre Barcellos Dalri / Banca: Samira Domingues Carlin Cavallari / Resumo: A irrigação de salvamento é uma prática agronômica muito utilizada nos canaviais, nas regiões que apresentam altos déficits hídricos. O Estado de Goiás faz uso desta prática para evitar quedas acentuadas de produtividades após ciclo nos canaviais cortados em períodos de déficits hídricos. A partir de mudas pré-brotadas, este trabalho teve por objetivo estudar qual (ais) dos 16 genótipos apresenta (m) maior resposta e tolerância quando exposto (s) a diferentes frequências de aplicação (7; 14; 28 dias e sem irrigação) da irrigação de salvamento no ciclo de cana-soca de 1º corte. O período de avaliação foi de novembro de 2013 a junho de 2015. O experimento foi instalado na Usina Jalles Machado, no município de Goianésia-GO, localizada no norte do Estado de Goiás, em delineamento quadrado latino 4 x 4, com 16 genótipos e 4 repetições. Os atributos analisados foram: notas visuais de brotação de soqueira, número de colmos, diâmetro e altura dos colmos, produtividades (TCH final) e suas respectivas quedas percentuais (%) quando comparado aos tratamentos com a frequência de 7 dias e sem irrigação. A lâmina- -padrão utilizada na irrigação de salvamento foi de 60 mm. Os resultados obtidos mostraram que os genótipos mais responsivos à irrigação de salvamento foram: CTC4, IACSP93-3046 e RB867515, e os menos responsivos foram CTC9003, RB98710 e IAC87-3396. Os genótipos IACSP95-5094 e CTC9003 foram os mais tolerantes ao déficit hídrico. A frequência da aplicação da irrigação de salvamento após a colheita, com intervalos de aplicação variando entre 7; 14 e 28 dias, não promoveu incremento na TCH final, promovendo maior flexibilidade (em dias) no momento de execução na lavoura comercial. O atributo produtividade (TCH final) só obteve impacto negativo quando não foi aplicada nenhuma lâmina de irrigação de salvamento. O atributo biométrico perfilhos finais, avaliado no momento da colheita... / Abstract: The salvage irrigation is an agronomic practice widely used in the cane fields in regions with high water deficits. The state of Goiás is done using this practice to avoid sharp drops in yields cycle after cycle in sugarcane cut in periods of water deficits. From pre-sprouted seedlings, this study aimed to study what (es) of 16 genotypes had higher responses and tolerance when exposed to different application frequency (7, 14 and 28 days and without irrigation) Rescue irrigation in the cycle cane ratoon 1st cut. The evaluation period was from November 2013 to June 2015. The experiment was installed in Jalles Machado plant in Goianésia-GO, municipality located in the northern state of Goiás, in Latin square design 4 x 4, with 16 genotypes and four repetitions. The attributes were analyzed: visual notes sprouting from the stump, number of stems, diameter and height of the stems, productivity (final TCH) and their respective falls (%) compared to treatment with the frequency of 7 days and without irrigation. The standard blade used in rescue irrigation was 60 mm. The results showed that the most responsive to salvage irrigation genotypes were CTC4, IACSP93-3046 and RB867515, and were less responsive CTC9003, RB98710 and IAC87-3396. The IACSP95-5094 and CTC9003 genotypes were the most tolerant to drought. The frequency of application of salvage irrigation after harvest with application intervals ranging from 7, 14 and 28 days, did not cause an increase in the final TCH promoting greater flexibility (in days) at the time of execution in commercial farming. The productivity attribute (final TCH) only obtained negative impact when it was not applied any blade salvage irrigation. The biometric attribute final tiller, valued at harvest, showed no statistical differences in the application of frequencies rescue irrigation with 7, 14 and 28 days and without irrigation. Biometric attributes examined (final height and final diameter) evaluated ... / Mestre

Entre os sistemas de reconhecimento biométrico, a biometria da face exerce um papel importante nas atividades de pesquisa e nas aplicações de segurança, pois a face pode ser obtida sem conhecimento prévio de um indivíduo. Atualmente, uma grande quantidade de imagens digitais e seqüências de vídeo têm sido adquiridas principalmente sob condições não-controladas, freqüentemente com ruído, borramento, oclusão e variação de escala e iluminação. Por esses problemas, o reconhecimento facial (RF) é ainda considerado como uma área de pesquisa ativa e uma tarefa desafiadora. A motivação vem do fato que o reconhecimento de faces nas imagens com fundo complexo e em base de imagens faciais tem sido uma aplicação de sucesso. Portanto, o principal foco deste trabalho é reconhecer uma ou mais faces em imagens estáticas contendo diversos indivíduos e um individuo (face) em uma base de imagens com faces únicas obtidas sob condições diferentes. Para trabalhar com faces múltiplas, uma abordagem semi-supervisionada foi proposta baseada em características locais invariantes e discriminativas. A extração de características (EC) locais é feita utilizando-se do algoritmo Speeded-Up Robust Features (SURF). A busca por regiões nas quais as características ótimas podem ser extraídas é atendida através do algoritmo ABC. Os resultados obtidos mostram que esta abordagem é robusta e eficiente para aplicações de RF exceto para faces com iluminação não-uniforme. Muitos trabalhos de RF são baseados somente na extração de uma característica e nas abordagens de aprendizagem de máquina. Além disso, as abordagens existentes de EC usam características globais e/ou locais. Para obter características relevantes e complementares, a metodologia de RF deve considerar também as características de diferentes tipos e semi-globais. Portanto, a abordagem hierárquica de RF é proposta baseada na EC como globais, semi-globais e locais. As globais e semi-globais são extraídas utilizando-se de Color Angles (CA) e Edge Histogram Descriptors (EHD) enquanto somente características locais são extraídas utilizando-se do SURF. Uma ampla análise experimental foi feita utilizando os três métodos individualmente, seguido por um esquema hierárquico de três - estágios usando imagens faciais obtidas sob duas condições diferentes de iluminação com expressão facial e uma variação de escala leve. Além disso, para CA e EHD, o desempenho da abordagem foi também analisado combinando-se características globais, semi-globais e locais. A abordagem proposta alcança uma taxa de reconhecimento alta com as imagens de todas as condições testadas neste trabalho. Os resultados enfatizam a influência das características locais e semi-globais no desempenho do reconhecimento. Em ambas as abordagens, tanto nas faces únicas quanto nas faces múltiplas, a conquista principal é o alto desempenho obtido somente com a capacidade discriminativa de características sem nenhum esquema de treinamento. / Among biometric recognition systems, face biometrics plays an important role in research activities and security applications since face images can be acquired without any knowledge of individuals. Nowadays a huge amount of digital images and video sequences have been acquired mainly from uncontrolled conditions, frequently including noise, blur, occlusion and variation on scale and illumination. Because of these issues, face recognition (FR) is still an active research area and becomes a complex problem and a challenging task. In this context, the motivation comes from the fact that recognition of faces in digital images with complex background and databases of face images have become one of the successful applications of Computer Vision. Hence, the main goal of this work is to recognize one or more faces from still images with multiple faces and from a database of single faces obtained under different conditions. To work with multiple face images under varying conditions, a semi-supervised approach proposed based on the invariant and discriminative power of local features. The extraction of local features is done using Speeded-Up Robust Features (SURF). The search for regions from which optimal features can be extracted is fulfilled by an improved ABC algorithm. To fully exploit the proposed approach, an extensive experimental analysis was performed. Results show that this approach is robust and efficient for face recognition applications except for faces with non-uniform illumination. In the literature, a significant number of single FR researches are based on extraction of only one feature and machine learning approaches. Besides, existing feature extraction approaches broadly use either global or local features. To obtain relevant and complementary features from face images, a face recognition methodology should consider heterogeneous features and semi-global features. Therefore, a novel hierarchical semi-supervised FR approach is proposed based on extraction of global, semi-global and local features. Global and semi-global features are extracted using Color Angles (CA) and edge histogram descriptors (EHD) meanwhile only local features are extracted using SURF. An extensive experimental analysis using the three feature extraction methods was done first individually followed by a three-stage hierarchical scheme using the face images obtained under two different lighting conditions with facial expression and slight scale variation. Furthermore, the performance of the approach was also analyzed using global, semi-global and local features combinations for CA and EHD. The proposed approach achieves high recognition rates considering all image conditions tested in this work. In addition to this, the results emphasize the influence of local and semi-global features in the recognition performance. In both, single face and multiple faces approaches, the main achievement is the high performance obtained only from the discriminative capacity of extracted features without any training schemes.

Entre os sistemas de reconhecimento biométrico, a biometria da face exerce um papel importante nas atividades de pesquisa e nas aplicações de segurança, pois a face pode ser obtida sem conhecimento prévio de um indivíduo. Atualmente, uma grande quantidade de imagens digitais e seqüências de vídeo têm sido adquiridas principalmente sob condições não-controladas, freqüentemente com ruído, borramento, oclusão e variação de escala e iluminação. Por esses problemas, o reconhecimento facial (RF) é ainda considerado como uma área de pesquisa ativa e uma tarefa desafiadora. A motivação vem do fato que o reconhecimento de faces nas imagens com fundo complexo e em base de imagens faciais tem sido uma aplicação de sucesso. Portanto, o principal foco deste trabalho é reconhecer uma ou mais faces em imagens estáticas contendo diversos indivíduos e um individuo (face) em uma base de imagens com faces únicas obtidas sob condições diferentes. Para trabalhar com faces múltiplas, uma abordagem semi-supervisionada foi proposta baseada em características locais invariantes e discriminativas. A extração de características (EC) locais é feita utilizando-se do algoritmo Speeded-Up Robust Features (SURF). A busca por regiões nas quais as características ótimas podem ser extraídas é atendida através do algoritmo ABC. Os resultados obtidos mostram que esta abordagem é robusta e eficiente para aplicações de RF exceto para faces com iluminação não-uniforme. Muitos trabalhos de RF são baseados somente na extração de uma característica e nas abordagens de aprendizagem de máquina. Além disso, as abordagens existentes de EC usam características globais e/ou locais. Para obter características relevantes e complementares, a metodologia de RF deve considerar também as características de diferentes tipos e semi-globais. Portanto, a abordagem hierárquica de RF é proposta baseada na EC como globais, semi-globais e locais. As globais e semi-globais são extraídas utilizando-se de Color Angles (CA) e Edge Histogram Descriptors (EHD) enquanto somente características locais são extraídas utilizando-se do SURF. Uma ampla análise experimental foi feita utilizando os três métodos individualmente, seguido por um esquema hierárquico de três - estágios usando imagens faciais obtidas sob duas condições diferentes de iluminação com expressão facial e uma variação de escala leve. Além disso, para CA e EHD, o desempenho da abordagem foi também analisado combinando-se características globais, semi-globais e locais. A abordagem proposta alcança uma taxa de reconhecimento alta com as imagens de todas as condições testadas neste trabalho. Os resultados enfatizam a influência das características locais e semi-globais no desempenho do reconhecimento. Em ambas as abordagens, tanto nas faces únicas quanto nas faces múltiplas, a conquista principal é o alto desempenho obtido somente com a capacidade discriminativa de características sem nenhum esquema de treinamento. / Among biometric recognition systems, face biometrics plays an important role in research activities and security applications since face images can be acquired without any knowledge of individuals. Nowadays a huge amount of digital images and video sequences have been acquired mainly from uncontrolled conditions, frequently including noise, blur, occlusion and variation on scale and illumination. Because of these issues, face recognition (FR) is still an active research area and becomes a complex problem and a challenging task. In this context, the motivation comes from the fact that recognition of faces in digital images with complex background and databases of face images have become one of the successful applications of Computer Vision. Hence, the main goal of this work is to recognize one or more faces from still images with multiple faces and from a database of single faces obtained under different conditions. To work with multiple face images under varying conditions, a semi-supervised approach proposed based on the invariant and discriminative power of local features. The extraction of local features is done using Speeded-Up Robust Features (SURF). The search for regions from which optimal features can be extracted is fulfilled by an improved ABC algorithm. To fully exploit the proposed approach, an extensive experimental analysis was performed. Results show that this approach is robust and efficient for face recognition applications except for faces with non-uniform illumination. In the literature, a significant number of single FR researches are based on extraction of only one feature and machine learning approaches. Besides, existing feature extraction approaches broadly use either global or local features. To obtain relevant and complementary features from face images, a face recognition methodology should consider heterogeneous features and semi-global features. Therefore, a novel hierarchical semi-supervised FR approach is proposed based on extraction of global, semi-global and local features. Global and semi-global features are extracted using Color Angles (CA) and edge histogram descriptors (EHD) meanwhile only local features are extracted using SURF. An extensive experimental analysis using the three feature extraction methods was done first individually followed by a three-stage hierarchical scheme using the face images obtained under two different lighting conditions with facial expression and slight scale variation. Furthermore, the performance of the approach was also analyzed using global, semi-global and local features combinations for CA and EHD. The proposed approach achieves high recognition rates considering all image conditions tested in this work. In addition to this, the results emphasize the influence of local and semi-global features in the recognition performance. In both, single face and multiple faces approaches, the main achievement is the high performance obtained only from the discriminative capacity of extracted features without any training schemes.

Orientador: Helder Anibal Hermini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-12T11:02:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Velho_ThiagoRodriguesDias_M.pdf: 3732956 bytes, checksum: 0b07ab69f0d9bd506570add187760f7a (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Como consequência da busca pela perfeição cinesiológica na tecnologia de realidade virtual em interfaces humanas, esses ambientes estão demandando cada vez mais dispositivos que tornem a interação homem-máquina a mais natural possível e isso inclui o desenvolvimento de tecnologias que relevem questões de anatomia e fisiologia, em função das tarefas que serão realizadas. Ante o exposto, nessa dissertação foi desenvolvido um dispositivo háptico de mão que será utilizado para interagir e/ou manipular objetos tridimensionais visando uma perfeita concatenação cinemática. Uma das principais características do funcionamento do protótipo está relacionada com o sistema mecânico, que é capaz de acompanhar toda a trajetória de extensão e flexão de um dedo antropomórfico. O dispositivo mecatrônico foi desenvolvido usando as tecnologias CAD e Prototipagem Rápida, sendo prototipada a partir do processo de sinterização a laser utilizando a composição de poliamida PA12, o que oferece ao produto final resistência adequada e também leveza / Abstract: As a consequence of the search of the kinesthesia perfection in the technology of human virtual interfaces, this environments are each time more in need for devices that is able to turn the human-machine interaction as most natural as possible and this includes the development of technologies that reveals questions of anatomy and physiology, in order to realize the tasks that they are going to. Based in that, in this dissertation it was developed a hand haptic device the will be used to interact and/or manipulate tridimensional objects focusing on a perfect cinematic concatenation. One of the main characteristics of the prototype functioning is related with the mechanic system, which is able to follow the entire extension and flexion trajectory made by one anthropomorphic hand finger. The device was developed using CAD and Rapid Prototyping technologies, being prototyped through laser sinterization process which uses the PA12 polyamide composition which offers to the final product adequate resistance and also lightness / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

La famille de modèles dite des filtres de Kalman permet d'estimer les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Malgré leur relative simplicité de modélisation, ces filtres sont utilisés dans un large spectre scientifique dont le radar, la vision, et les communications. Ce succès repose, pour l'essentiel, sur l'existence d'algorithmes de filtrage et de lissage exacts et rapides, \ie linéaires au nombre d'observations, qui minimisent l'erreur quadratique moyenne. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au filtre de Kalman couple. Celui-ci intègre, par rapport au modèle original, de nouvelles possibilités d'interactions entre états cachés et observations, tout en conservant des algorithmes exacts et rapides dans le cas linéaire et gaussien. Nous étudions plus particulièrement le problème de l'estimation non supervisée et robuste des paramètres d'un filtre de Kalman couple à partir d'observations en nombre limité. Le manuscrit décrit ainsi plusieurs algorithmes d'apprentissage par estimation du maximum de vraisemblance selon le principe EM (\textit{Expectation-Maximization}). Ces algorithmes originaux permettent d'intégrer des contraintes a priori sur les paramètres du système étudié, comme expressions de connaissances partielles sur la physique de l'application ou sur le capteur. Ces systèmes contraints réduisent l'ambiguïté liée au problème d'identifiabilité du filtre de Kalman couple lors de l'estimation des paramètres. Ils permettent également de limiter le nombre de maxima locaux de la fonction de vraisemblance en réduisant la dimension de l'espace de recherche, et ainsi évitent parfois le piégeage de l'algorithme EM. Il est important de noter que l'ensemble des algorithmes proposés dans ce manuscrit s'applique directement au filtre de Kalman original, comme cas particulier du filtre de Kalman couple. Tous les algorithmes sont rendus robustes par la propagation systématique de racines-carrés des matrices de covariance au lieu des matrices de covariance elles-mêmes, permettant ainsi d'éviter les difficultés numériques bien connues liées à la perte de positivité et de symétrie de ces matrices. Ces algorithmes robustes sont finalement évalués et comparés dans le cadre d'une application de biométrie de l'iris à partir de vidéos. Le suivi de la pupille est exploitée pour enrôler et identifier en temps-réel une personne grâce à son iris-code. / The family of Kalman filter model allows to estimate the states of a dynamical system from a set of observations. Despite a simple model, these filters are used in a large field of applications: Radar, vision and communications. The success is mainly based on the existence of exact smoothing or filtering algorithms, \ie linear to the number of observations and which minimize the mean square error. In this thesis, we are concerned about the pairwise Kalman filter. This filter adds from the orignal model, new interactions between hidden states and obervations while keeping exact algorithms in the case of linear and Gaussian models. We studied particularly the problem of the unsupervised and robust estimation of a pairwise Kalman filter parameters from a limited set of observations. The manuscript describes several learning algorithms by the estimation of the likelihood maximum according to EM (\textit{Expectation-Maximization}) principle. These original algorithms allow to embed a-priori constraints on studied system parameters, like a knowledge about physical or sensors. These constrained systems reduce the ambiguity, linked to identifiability issue of the pairwise Kalman filter during the parameter estimation. They allow also to limit the number of local maxima of likelihood function with the reduction of the dimension of search space and avoid sometime the trapping of EM algorithm. It is important to note that all proposed algorithm of this manuscrit can be applied to the original Kalman filter, as a particular pairwise Kalman filter. All algorithm are made robust by the propagation of square root matrices instead of the covariance matrices, which allows to limit the numerical issues, linked to the loses of symetry or positivity of these matrices. These algorithm are finally evaluated and compared in the case of an iris biometry application from video sequences. Pupil tracking is used to enroll and recognize in real-time a person thanks to its iris-code.

Survey sampling is an old field, but it is changing due to recent advancement in statistics and data science. More specifically, modern statistical techniques have provided us with new tools to solve old problems in potentially better ways, and new problems arise as data with complex and rich information become more available nowadays. This dissertation is consisted of three parts, with the first part being an example of solving an old problem with new tools, the second part solving a new problem in a data-rich setting, and the third part from a design perspective. All three parts deal with modeling survey data and auxiliary information using flexible Bayesian models. In the first part, we consider Bayesian model-based inference for skewed survey data. Skewed data are common in sample surveys. Using probability proportional to size sampling as an example, where the values of a size variable are known for the population units, we propose two Bayesian model-based predictive methods for estimating finite population quantiles with skewed sample survey data. We assume the survey outcome to follow a skew-normal distribution given the probability of selection, and model the location and scale parameters of the skew-normal distribution as functions of the probability of selection. To allow a flexible association between the survey outcome and the probability of selection, the first method models the location parameter with a penalized spline and the scale parameter with a polynomial function, while the second method models both the location and scale parameters with penalized splines. Using a fully Bayesian approach, we obtain the posterior predictive distributions of the non-sampled units in the population, and thus the posterior distributions of the finite population quantiles. We show through simulations that our proposed methods are more efficient and yield shorter credible intervals with better coverage rates than the conventional weighted method in estimating finite population quantiles. We demonstrate the application of our proposed methods using data from the 2013 National Drug Abuse Treatment System Survey. In the second part, we consider inference from non-random samples in data-rich settings where high-dimensional auxiliary information is available both in the sample and the target population, with survey inference being a special case. We propose a regularized prediction approach that predicts the outcomes in the population using a large number of auxiliary variables such that the ignorability assumption is reasonable while the Bayesian framework is straightforward for quantification of uncertainty. Besides the auxiliary variables, inspired by Little and An (2004), we also extend the approach by estimating the propensity score for a unit to be included in the sample and also including it as a predictor in the machine learning models. We show through simulation studies that the regularized predictions using soft Bayesian additive regression trees (SBART) yield valid inference for the population means and coverage rates close to the nominal levels. We demonstrate the application of the proposed methods using two different real data applications, one in a survey and one in an epidemiology study. In the third part, we consider survey design for multilevel regression and post-stratification (MRP), a survey adjustment technique that corrects the known discrepancy between sample and population using shared auxiliary variables. MRP has been widely applied in survey analysis, for both probability and non-probability samples. However, literature on survey design for MRP is scarce. We propose a closed form formula to calculate theoretical margin of errors (MOEs) for various estimands based on the variance parameters in the multilevel regression model and sample sizes in the post-strata. We validate the theoretical MOEs via comparisons with the empirical MOEs in simulations studies covering various sample allocation plans. The validation procedure indicates that the theoretical MOEs based on the formula aligns with the empirical results for various estimands. We demonstrate the application of the sample size calculation formula in two different survey design scenarios, online panels that utilize quota sampling and telephone surveys with fixed total sample sizes.

Orientador: Aparecido Nilceu Marana / Banca: Patricia Bellin Ribeiro / Banca: Roberta Spolon / Resumo: Na sociedade atual, a identificação precisa e rápida dos indivíduos é uma necessidade. Devido às crescentes preocupações sobre segurança, a Biometria tem sido proposta para este fim. A região ocular da face, que inclui o olho, as pálpebras, os cílios e as sobrancelhas, é uma das mais recentes modalidades biométricas sendo pesquisadas. Além da alta unicidade desta região da face, sua utilização representa um bom trade-off entre a utilização de toda a região da face e a utilização apenas da textura da íris dos olhos, pois possibilita uma gama maior de distâncias do indivíduo sendo identificado ao sensor. Este trabalho apresenta um novo método de autenticação de pessoas baseado em características oculares profundas, que são extraídas da região ocular da face usando uma CNN (Convolutional Neural Network). Em nosso método, em vez de usar diretamente os características profundas para a autenticação, usamos a diferença entre as características de referência e teste, gerando um vetor diferença. Então, nosso método adota uma estratégia de pares. Em seguida, um classificador SVM (Support Vector Machine) binário é treinado para determinar se um vetor diferença é genuíno ou impostor. O novo método proposto para autenticação de pessoas baseado em características oculares foi avaliado em diferentes bases de dados, contendo toda a face ou apenas a região ocular. Em nossos experimentos, a fusão de características oculares com características faciais obteve melhores resultados do que o uso... / Abstract: In modern society, accurate and quick identification of individuals is a necessity. Due to growing security concerns, Biometrics has been proposed for this purpose. The ocular region of the face, which includes the eye, eyelids, eyelashes and eyebrows, is one of the most recent biometric modalities being investigated. In addition to the high uniqueness of this region of the face, its use represents a good trade-off between the use of the entire face region and using only the texture of the iris of the eyes, since it allows a greater range of distances of the individual being identified to the sensor. This work presents a new method for identity authentication based on ocular deep features, which are extracted from the ocular region of the face by using a very deep CNN (Convolutional Neural Network). In our method, instead of using directly the deep features for the authentication, we use the difference between the probe and reference deep features, creating a difference vector. So, our method adopts a pairwise strategy. Then, a binary SVM (Support Vector Machine) classifier is trained to determine whether a given difference of deep features is genuine or impostor. The proposed new method for identity authentication based on ocular features was evaluated on different databases, containing the entire face or only the ocular region. In our experiments, the fusion of ocular features with facial features obtained better results than the use of features of the whole face when ... / Mestre

In survival analysis, the Cox model is one of the most widely used tools. However, up to now there has not been any published work on the Cox model with complicated types of censored data, such as doubly censored data, partly-interval censored data, etc., while these types of censored data have been encountered in important medical studies, such as cancer, heart disease, diabetes, etc. In this dissertation, we first derive the bivariate nonparametric maximum likelihood estimator (BNPMLE) F[subscript n](t,z) for joint distribution function F[sub 0](t,z) of survival time T and covariate Z, where T is subject to right censoring, noting that such BNPMLE F[subscript n] has not been studied in statistical literature. Then, based on this BNPMLE F[subscript n] we derive empirical likelihood-based (Owen, 1988) confidence interval for the conditional survival probabilities, which is an important and difficult problem in statistical analysis, and also has not been studied in literature. Finally, with this BNPMLE F[subscript n] as a starting point, we extend the weighted empirical likelihood method (Ren, 2001 and 2008a) to the multivariate case, and obtain a weighted empirical likelihood-based estimation method for the Cox model. Such estimation method is given in a unified form, and is applicable to various types of censored data aforementioned.