Técnicas de projeção desempenham papel importante na análise e exploração de dados multidimensionais, já que permitem visualizar informações muitas vezes ocultas na alta dimensão. Esta tese explora o potencial destas técnicas para resolver problemas relacionados à: 1) identificação de agrupamentos e 2) busca por similaridade em dados multidimensionais. Para identificação de agrupamentos foi desenvolvida uma técnica de projeção local e interativa que, além de projetar dados com ótima preservação de distâncias, permite que o usuário modifique o layout da projeção, agrupando um número reduzido de amostras representativas no espaço visual, de acordo com suas características. Os mapeamentos produzidos tendem a seguir o layout das amostras organizadas pelo usuário, facilitando a organização dos dados e identificação de agrupamentos. Contudo, nem sempre é possível selecionar ou agrupar amostras com base em suas características visuais de forma confiável, principalmente quando os dados não são rotulados. Para estas situações, um novo método para identificação de agrupamentos baseado em projeção foi proposto, o qual opera no espaço visual, garantindo que os grupos obtidos não fiquem fragmentados durante a visualização. Além disso, é orientado por um mecanismo de amostragem determinístico, apto a identificar instâncias que representam bem o conjunto de dados como um todo e capaz de operar mesmo em conjuntos de dados desbalanceados. Para o segundo problema: busca por similaridade em dados multidimensionais, uma família de métricas baseada em classes foi construída para projetar os dados, com o objetivo de minimizar a dissimilaridade entre pares de objetos pertencentes à mesma classe e, ao mesmo tempo, maximizá-la para objetos pertencentes a classes distintas. As métricas classes-específicas são avaliadas no contexto de recuperação de imagens com base em conteúdo. Com o intuito de aumentar a precisão da família de métricas classes-específicas, outra técnica foi desenvolvida, a qual emprega a teoria dos conjuntos fuzzy para estimar um valor de incerteza que é transferido para a métrica, aumentando sua precisão. Os resultados confirmam a efetividade das técnicas desenvolvidas, as quais representam significativa contribuição na tarefa de identificação de grupos e busca por similaridade em dados multidimensionais. / Projection techniques play an important role in multidimensional data analysis and exploration, since they allow to visualize information frequently hidden in high-dimensional spaces. This thesis explores the potential of those techniques to solve problems related to: 1) clustering and 2) similarity search in multidimensional data. For clustering data, a local and interactive projection technique capable of projecting data with effective preservation of distances was developed. This one allows the user to manipulate a reduced number of representative samples in the visual space so as to better organize them. The final mappings tend to follow the layout of the samples organized by the user, therefore, the user can interactively steer the projection. This makes it easy to organize and group large data sets. However, it is not always possible to select or group samples visually, in a reliable manner, mainly when handling unlabeled data. For these cases, a new clustering method based on multidimensional projection was proposed, which operates in the visual space, ensuring that clusters are not fragmented during the visualization. Moreover, it is driven by a deterministic sampling mechanism, able to identify instances that are good representatives for the whole data set. The proposed method is versatile and robust when dealing with unbalanced data sets. For the second problem: similarity search in multidimensional data, we build a family of class-specific metrics to project data. Such metrics were tailored to minimize the dissimilarity measure among objects from the same class and, simultaneously to maximize the dissimilarity among objects in distinct classes. The class-specific metrics are assessed in the context of content-based image retrieval. With the aim of increasing the precision of the class-specific metrics, another technique was developed. This one, uses the fuzzy set theory to estimate a degree of uncertainty, which is embedded in the metric, increasing its precision. The results confirm the effectiveness of the developed techniques, which represent significant contributions for clustering and similarity search in multidimensional data.

Técnicas de projeção desempenham papel importante na análise e exploração de dados multidimensionais, já que permitem visualizar informações muitas vezes ocultas na alta dimensão. Esta tese explora o potencial destas técnicas para resolver problemas relacionados à: 1) identificação de agrupamentos e 2) busca por similaridade em dados multidimensionais. Para identificação de agrupamentos foi desenvolvida uma técnica de projeção local e interativa que, além de projetar dados com ótima preservação de distâncias, permite que o usuário modifique o layout da projeção, agrupando um número reduzido de amostras representativas no espaço visual, de acordo com suas características. Os mapeamentos produzidos tendem a seguir o layout das amostras organizadas pelo usuário, facilitando a organização dos dados e identificação de agrupamentos. Contudo, nem sempre é possível selecionar ou agrupar amostras com base em suas características visuais de forma confiável, principalmente quando os dados não são rotulados. Para estas situações, um novo método para identificação de agrupamentos baseado em projeção foi proposto, o qual opera no espaço visual, garantindo que os grupos obtidos não fiquem fragmentados durante a visualização. Além disso, é orientado por um mecanismo de amostragem determinístico, apto a identificar instâncias que representam bem o conjunto de dados como um todo e capaz de operar mesmo em conjuntos de dados desbalanceados. Para o segundo problema: busca por similaridade em dados multidimensionais, uma família de métricas baseada em classes foi construída para projetar os dados, com o objetivo de minimizar a dissimilaridade entre pares de objetos pertencentes à mesma classe e, ao mesmo tempo, maximizá-la para objetos pertencentes a classes distintas. As métricas classes-específicas são avaliadas no contexto de recuperação de imagens com base em conteúdo. Com o intuito de aumentar a precisão da família de métricas classes-específicas, outra técnica foi desenvolvida, a qual emprega a teoria dos conjuntos fuzzy para estimar um valor de incerteza que é transferido para a métrica, aumentando sua precisão. Os resultados confirmam a efetividade das técnicas desenvolvidas, as quais representam significativa contribuição na tarefa de identificação de grupos e busca por similaridade em dados multidimensionais. / Projection techniques play an important role in multidimensional data analysis and exploration, since they allow to visualize information frequently hidden in high-dimensional spaces. This thesis explores the potential of those techniques to solve problems related to: 1) clustering and 2) similarity search in multidimensional data. For clustering data, a local and interactive projection technique capable of projecting data with effective preservation of distances was developed. This one allows the user to manipulate a reduced number of representative samples in the visual space so as to better organize them. The final mappings tend to follow the layout of the samples organized by the user, therefore, the user can interactively steer the projection. This makes it easy to organize and group large data sets. However, it is not always possible to select or group samples visually, in a reliable manner, mainly when handling unlabeled data. For these cases, a new clustering method based on multidimensional projection was proposed, which operates in the visual space, ensuring that clusters are not fragmented during the visualization. Moreover, it is driven by a deterministic sampling mechanism, able to identify instances that are good representatives for the whole data set. The proposed method is versatile and robust when dealing with unbalanced data sets. For the second problem: similarity search in multidimensional data, we build a family of class-specific metrics to project data. Such metrics were tailored to minimize the dissimilarity measure among objects from the same class and, simultaneously to maximize the dissimilarity among objects in distinct classes. The class-specific metrics are assessed in the context of content-based image retrieval. With the aim of increasing the precision of the class-specific metrics, another technique was developed. This one, uses the fuzzy set theory to estimate a degree of uncertainty, which is embedded in the metric, increasing its precision. The results confirm the effectiveness of the developed techniques, which represent significant contributions for clustering and similarity search in multidimensional data.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-31T19:39:43Z No. of bitstreams: 1 MARIA ISABEL FARIA CARNEIRO - DISSERTAÇÃO PPGCC 2014..pdf: 45568096 bytes, checksum: 7fe570750f4904224de8b7e2f76035e2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-31T19:39:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MARIA ISABEL FARIA CARNEIRO - DISSERTAÇÃO PPGCC 2014..pdf: 45568096 bytes, checksum: 7fe570750f4904224de8b7e2f76035e2 (MD5) Previous issue date: 2014-03 / 0 desenvolvimento de interfaces vocais [VUI - Voice User Interface) per se não é uma garantia para um processo interativo de qualidade entre usuários com deficiência visual e sistemas computacionais. Com o intuito de avaliar os problemas de acessibilidade em VUI, a presente pesquisa focalizou a proposição de uma abordagem de avaliação baseada em um conjunto de técnicas já conhecidas pela comunidade de IHC (Interação Homem-Máquina). No tocante a cada técnica utilizada, o problema foi focado a partir de diferentes perspectivas: (i) do usuário, expresso a partir das visões dos usuários sobre o produto, reunidas a partir de uma abordagem de avaliação; (ii) do especialista, expresso sob a forma de análise dos resultados dos desempenhos dos usuários em sessões de teste de acessibilidade; e (iii) da comunidade de acessibilidade, expresso com base em revisões de projeto, a fim de determinar se o projeto da interface está em conformidade com um padrão. Além disso, visando a evidenciar a incerteza associada aos julgamentos do avaliador na inspeção de conformidade do produto, incorporou-se a modelagem de incerteza, a partir da utilização de Redes Bayesianas, possibilitando ao avaliador explicitar os níveis de incerteza associados às inspeções de conformidade do produto a um padrão, por ele realizadas. A abordagem metodológica foi validada a partir de um estudo de caso envolvendo a avaliação da acessibilidade do sistema computacional DOSVOX, desenvolvido na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), com o objetivo de auxiliar usuários com deficiência visual no uso de sistemas computacionais. No enfoque da inspeção de conformidade, consideraram-se as partes 14 (Diálogos via menus), 17 (Diálogos via preenchimento via formulários) e 171 (Guia de acessibilidade de software) do padrão internacional ISO 9241. Por outro lado, nos enfoques da mensuração de desempenho e da sondagem da satisfação subjetiva do usuário, foram realizados testes de acessibilidade, envolvendo um universo amostrai de 100 usuários. Inicialmente, os participantes foram agrupados como cegos (40 usuários), baixa visão (20 usuários) e sem deficiência visual (40 usuários), de acordo com tipo de deficiência visual. Em seguida, eles foram classificados como principiantes (46 usuários) ou intermediários (54 usuários), de acordo com o nível de conhecimento em Informática e de experiência o produto avaliado. Os dados resultantes dos testes de acessibilidade foram processados estatisticamente, a fim de verificar a correlação entre os desempenhos dos grupos de usuários e entre o desempenho das categorias de usuários de cada grupo. O processamento estatístico dos dados evidenciou a inexistência de diferenças significativas entre os desempenhos dos grupos, bem como entre as categorias de usuários. Por outro lado, a confrontação dos resultados dos três enfoques (mensuração de desempenho do usuário, mensuração da satisfação subjetiva do usuário e inspeção de conformidade do produto a padrões) demonstrou que a abordagem de avaliação proposta produziu resultados complementares e reforçou a relevância da utilização de uma abordagem multimétodos para a avaliação de acessibilidade de interfaces vocais. / Voice interaction design per se does not provide quality assurance of the interactive process for visually impaired users. In this dissertation, a method for evaluating voice user interface (VUI) accessibility based upon a set of techniques already well-known to the HCI (Human-Computer Interaction) community is proposed. For each technique, the problem is focused from a different perspective: (i) the user's perspective, which is expressed as views on the product gathered from an inquiry-based approach; (ii) the specialist's perspective, which is expressed by the analysis of the performance results in accessibility testing sessions; and (iii) the accessibility community's perspective, which is expressed by design reviews to determine whether a user interface design conforms to standards. Additionally, Bayesian networks were used in order to make explicit the uncertainty inherent in conformity inspection processes. A case study with DOSVOX system was performed to validate the proposed approach. DOSVOX system was developed at Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ) with the aim of helping visually impaired users use the computer. A conformity inspection was performed in accordance with parts 14 (Menu dialogues), 17 (Form-filling dialogues) 171 (Guidance on software accessibility) of ISO 9241. On the other hand, the user performance measurement and the user subjective satisfaction measurement were conducted via accessibility testing. One hundred subjects were enrolled in this study. First, they were categorized as blind (40 users), low vision (20 users) and non-visually impaired (40 users), according to their visual impairment. Second, they were grouped as novices (46 users) and intermediates (54 users), according to their knowledge level in Informatics and experience with the evaluated product. Accessibility test results were statistically analyzed in order to verify the correlation between category performances and between group performances. No statistically significant differences between the user categories or the user groups were found. On the other hand, data comparison showed that the three strategies adopted (user performance measurement, user satisfaction measurement and standard conformity inspection) add to the evaluation process, producing complimentary data that are significant to the process, and reinforcing the relevance of a multi-layered approach for the accessibility evaluation of voice user interfaces.