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Projeto e desenvolvimento de técnicas forenses para identificação de imagens sintéticas / Design and development of forensic techniques for synthetic image identification

Tokuda, Eric Keiji, 1984- 21 August 2018 (has links)
Orientadores: Hélio Pedrini, Anderson de Rezende Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-21T20:45:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tokuda_EricKeiji_M.pdf: 9271810 bytes, checksum: 933cc41bd2c4a5d4ace8239be240b632 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O grande investimento de companhias de desenvolvimento de software para animação 3D nos últimos anos tem levado a área de Computação Gráfica a patamares nunca antes atingidos. Frente a esta tecnologia, torna-se cada vez mais difícil a um usuário comum distinguir fotografias reais de imagens produzidas em computador. Mais do que nunca, a fotografia, como meio de informação segura, passa a ter sua idoneidade questionada. A identificação de imagens geradas por computador tornou-se uma tarefa imprescindível. Existem diversos métodos de classificação de imagens fotográficas e geradas por computador na literatura. Todos os trabalhos se concentram em identificar diferenças entre imagens fotográficas e imagens geradas por computador. Contudo, no atual estágio da Computação Gráfica, não há uma caracterização isolada que resolva o problema. Propomos uma análise comparativa entre diferentes formas de combinação de descritores para abordar este problema. Para tanto, criamos um ambiente de testes com diversidade de conteúdo e de qualidade; implementamos treze métodos representativos da literatura; criamos e implementamos quatro abordagens de fusão de dados; comparamos os resultados dos métodos isolados com o resultado dos mesmos métodos combinados. Realizamos a implementação e análise de um total de treze métodos. O conjunto de dados para validação foi composto por aproximadamente 5.000 fotografias e 5.000 imagens geradas por computador. Resultados isolados atingiram acurácias de até 93%. A combinação destes mesmos métodos atingiu uma precisão de 97% (uma redução de 57% no erro do melhor método de maneira isolada) / Abstract: The development of powerful and low-cost hardware devices allied with great advances on content editing and authoring tools have pushed the creation of computer generated images (CGI) to a degree of unrivaled realism. Differentiating a photorealistic computer generated image from a real photograph can be a difficult task to naked eyes. Digital forensics techniques can play a significant role in this task. Indeed, important research has been made by our community in this regard. The current approaches focus on single image features aiming at spotting out diferences between real and computer generated images. However, with the current technology advances, there is no universal image characterization technique that completely solves this problem. In our work, we present a complete study of several current CGI vs. Photograph approaches; create a big and heterogeneous dataset to be used as a training and validation database; implement representative methods of the literature; and devise automatic ways to combine the best approaches. We compare the implemented methods using the same validation environment. Approximately 5,000 photographs and 5,000 CGIs with large diversity of content and quality were collected. A total of 13 methods were implemented. Results show that this set of methods, in an integrated approach, can achieve up to 93% of accuracy. The same methods, when combined through the proposed fusion schemes, can achieve an accuracy rate of 97% (a reduction of 57% of the error over the best result alone) / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
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A mutimodal framework for geocoding digital objects / Um arcabouço multimodal para geocodificação de objetos digitais

Lin, Tzy Li, 1972- 24 August 2018 (has links)
Orientador: Ricardo da Silva Torres / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-24T12:28:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lin_TzyLi_D.pdf: 31046132 bytes, checksum: 1b92a866d8b83a7500c124693f33d083 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Informação geográfica é usualmente encontrada em objetos digitais (como documentos, imagens e vídeos), sendo de grande interesse utilizá-la na implementação de diferentes serviços. Por exemplo, serviços de navegação baseados em mapas e buscas geográficas podem se beneficiar das localizações geográficas associadas a objetos digitais. A implementação destes serviços, no entanto, demanda o uso de coleções de dados geocodificados. Este trabalho estuda a combinação de conteúdo textual e visual para geocodificar objetos digitais e propõe um arcabouço de agregação de listas para geocodificação multimodal. A informação textual e visual de vídeos e imagens é usada para definir listas ordenadas. Em seguida, elas são combinadas e a nova lista ordenada resultante é usada para definir a localização geográfica de vídeos e imagens. Uma arquitetura que implementa essa proposta foi projetada de modo que módulos específicos para cada modalidade (e.g., textual ou visual) possam ser aperfeiçoados independentemente. Outro componente é o módulo de fusão responsável pela combinação das listas ordenadas definidas por cada modalidade. Outra contribuição deste trabalho é a proposta de uma nova medida de avaliação da efetividade de métodos de geocodificação chamada Weighted Average Score (WAS). Ela é baseada em ponderações de distâncias que permitem avaliar a efetividade de uma abordagem, considerando todos os resultados de geocodificação das amostras de teste. O arcabouço proposto foi validado em dois contextos: desafio Placing Task da iniciativa MediaEval 2012, que consiste em atribuir, automaticamente, coordenadas geográficas a vídeos; e geocodificação de fotos de prédios da Virginia Tech (VT) nos EUA. No contexto do desafio Placing Task, os resultados mostram como nossa abordagem melhora a geocodificação em comparação a métodos que apenas contam com uma modalidade (sejam descritores textuais ou visuais). Nós mostramos ainda que a proposta multimodal produziu resultados comparáveis às melhores submissões que também não usavam informações adicionais além daquelas disponibilizadas na base de treinamento. Em relação à geocodificação das fotos de prédios da VT, os experimentos demostraram que alguns dos descritores visuais locais produziram resultados efetivos. A seleção desses descritores e sua combinação melhoraram esses resultados quando a base de conhecimento tinha as mesmas características da base de teste / Abstract: Geographical information is often enclosed in digital objects (like documents, images, and videos) and its use to support the implementation of different services is of great interest. For example, the implementation of map-based browser services and geographic searches may take advantage of geographic locations associated with digital objects. The implementation of such services, however, demands the use of geocoded data collections. This work investigates the combination of textual and visual content to geocode digital objects and proposes a rank aggregation framework for multimodal geocoding. Textual and visual information associated with videos and images are used to define ranked lists. These lists are later combined, and the new resulting ranked list is used to define appropriate locations. An architecture that implements the proposed framework is designed in such a way that specific modules for each modality (e.g., textual and visual) can be developed and evolved independently. Another component is a data fusion module responsible for combining seamlessly the ranked lists defined for each modality. Another contribution of this work is related to the proposal of a new effectiveness evaluation measure named Weighted Average Score (WAS). The proposed measure is based on distance scores that are combined to assess how effective a designed/tested approach is, considering its overall geocoding results for a given test dataset. We validate the proposed framework in two contexts: the MediaEval 2012 Placing Task, whose objective is to automatically assign geographical coordinates to videos; and the task of geocoding photos of buildings from Virginia Tech (VT), USA. In the context of Placing Task, obtained results show how our multimodal approach improves the geocoding results when compared to methods that rely on a single modality (either textual or visual descriptors). We also show that the proposed multimodal approach yields comparable results to the best submissions to the Placing Task in 2012 using no additional information besides the available development/training data. In the context of the task of geocoding VT building photos, performed experiments demonstrate that some of the evaluated local descriptors yield effective results. The descriptor selection criteria and their combination improved the results when the used knowledge base has the same characteristics of the test set / Doutorado / Ciência da Computação / Doutora em Ciência da Computação
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Classificadores e aprendizado em processamento de imagens e visão computacional / Classifiers and machine learning techniques for image processing and computer vision

Rocha, Anderson de Rezende, 1980- 03 March 2009 (has links)
Orientador: Siome Klein Goldenstein / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto da Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T17:37:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rocha_AndersondeRezende_D.pdf: 10303487 bytes, checksum: 243dccfe5255c828ce7ead27c27eb1cd (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho de doutorado, propomos a utilizaçãoo de classificadores e técnicas de aprendizado de maquina para extrair informações relevantes de um conjunto de dados (e.g., imagens) para solução de alguns problemas em Processamento de Imagens e Visão Computacional. Os problemas de nosso interesse são: categorização de imagens em duas ou mais classes, detecçãao de mensagens escondidas, distinção entre imagens digitalmente adulteradas e imagens naturais, autenticação, multi-classificação, entre outros. Inicialmente, apresentamos uma revisão comparativa e crítica do estado da arte em análise forense de imagens e detecção de mensagens escondidas em imagens. Nosso objetivo é mostrar as potencialidades das técnicas existentes e, mais importante, apontar suas limitações. Com esse estudo, mostramos que boa parte dos problemas nessa área apontam para dois pontos em comum: a seleção de características e as técnicas de aprendizado a serem utilizadas. Nesse estudo, também discutimos questões legais associadas a análise forense de imagens como, por exemplo, o uso de fotografias digitais por criminosos. Em seguida, introduzimos uma técnica para análise forense de imagens testada no contexto de detecção de mensagens escondidas e de classificação geral de imagens em categorias como indoors, outdoors, geradas em computador e obras de arte. Ao estudarmos esse problema de multi-classificação, surgem algumas questões: como resolver um problema multi-classe de modo a poder combinar, por exemplo, caracteríisticas de classificação de imagens baseadas em cor, textura, forma e silhueta, sem nos preocuparmos demasiadamente em como normalizar o vetor-comum de caracteristicas gerado? Como utilizar diversos classificadores diferentes, cada um, especializado e melhor configurado para um conjunto de caracteristicas ou classes em confusão? Nesse sentido, apresentamos, uma tecnica para fusão de classificadores e caracteristicas no cenário multi-classe através da combinação de classificadores binários. Nós validamos nossa abordagem numa aplicação real para classificação automática de frutas e legumes. Finalmente, nos deparamos com mais um problema interessante: como tornar a utilização de poderosos classificadores binarios no contexto multi-classe mais eficiente e eficaz? Assim, introduzimos uma tecnica para combinação de classificadores binarios (chamados classificadores base) para a resolução de problemas no contexto geral de multi-classificação. / Abstract: In this work, we propose the use of classifiers and machine learning techniques to extract useful information from data sets (e.g., images) to solve important problems in Image Processing and Computer Vision. We are particularly interested in: two and multi-class image categorization, hidden messages detection, discrimination among natural and forged images, authentication, and multiclassification. To start with, we present a comparative survey of the state-of-the-art in digital image forensics as well as hidden messages detection. Our objective is to show the importance of the existing solutions and discuss their limitations. In this study, we show that most of these techniques strive to solve two common problems in Machine Learning: the feature selection and the classification techniques to be used. Furthermore, we discuss the legal and ethical aspects of image forensics analysis, such as, the use of digital images by criminals. We introduce a technique for image forensics analysis in the context of hidden messages detection and image classification in categories such as indoors, outdoors, computer generated, and art works. From this multi-class classification, we found some important questions: how to solve a multi-class problem in order to combine, for instance, several different features such as color, texture, shape, and silhouette without worrying about the pre-processing and normalization of the combined feature vector? How to take advantage of different classifiers, each one custom tailored to a specific set of classes in confusion? To cope with most of these problems, we present a feature and classifier fusion technique based on combinations of binary classifiers. We validate our solution with a real application for automatic produce classification. Finally, we address another interesting problem: how to combine powerful binary classifiers in the multi-class scenario more effectively? How to boost their efficiency? In this context, we present a solution that boosts the efficiency and effectiveness of multi-class from binary techniques. / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Ciência da Computação

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