Orientador: Roberto de Alencar Lotufo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T02:04:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jesus_EdisonOliveirade_D.pdf: 11299711 bytes, checksum: 67c9340221a3c172c1c9e4e41a28d50d (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Este trabalho refere-se ao desenvolvimento de um novo método de vetorização de desenhos de engenharia aplicado à diagramas de circuitos elétricos, sem a utilização de afinamento clássico ou obtenção de esqueleto, como normalmente ocorre com os métodos tradicionais. Posteriormente a esta vetorização desenvolveu-se um sistema de reconhecimento dos símbolos que compõem o diagrama de circuito bem como suas interconexões. A metodologia desenvolvida neste projeto baseia-se na obtenção dos pontos caractensticos da imagem ( cruzamentos de linhas, cantos e finais de linhas ), os quais podem ser origem dos vetores representativos da imagem. Os resultados obtidos mostram que diferentemente dos processos de afinamento e de extração de esqueleto, esta nova metodologia apresenta as seguintes características: a) o processamento é mais rápido; b) é independente da largura das linhas; c) a obtenção dos pontos de cruzamentos, cantos e fins de retas é facilitada; d) é mais resistente à ruídos tais como a presença de pontos espúrios ou pequenas interrupções de linhas; e) trata a imagem original sem nenhuma perda de informação, proporcionando maior facilidade no processamento para reconhecimento de padrões e interpretação do desenho. A classificação dos símbolos representativos dos elementos que constituem um circuito elétrico ( como por exemplo resistor, capacitor, terra, etc. ) é realizada em duas formas ...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: This work is concerned to the developing of a new process to vectorize low-level engineering drawings applied to electrical circuits diagrams, without using thinning neither skeleton tracing, as is common in the traditional methods. After this vectorization, was developed a recognizer to the symbols which constitute the diagram as such their interconections. This project presents a methodology based in finding the feature points of the image ( corners, ends of tines and crosses ) which can be the origin of the vectors that represent the image. The results show that this method is a new tine tracing method, possessing all the functions of the traditional thinning process, and it has some significant superiorities: a) it has faster processing speed; b) it is independent from the tine width value; c) it is easy to extract cross points, comers and end tines; d) it has hight ability of resisting noise, such as spurs on tines and smalltine break; e) it treats the original image with no loss of information, while thinning loses it in the traditional method, it is more suitable for further detail processing, entity recognition and drawing interpretation. In this project we also do a research on drawing interpretation, we recognize tines which belong to the entities, interconection lines and also some entities of the drawing ...Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Nestor Jorge Becerra Yoma, João Marcos Travassos Romano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-26T19:51:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pegoraro_TarcianoFacco_M.pdf: 4134390 bytes, checksum: e90e8c4e7489b314016b2bfc3ed43482 (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: A voz é uma característica biométrica e, além das informações fonético-lingüísticas detectadas e classificadas pelos sistemas de reconhecimento de voz, também carrega informações que podem ser empregadas em tarefas de reconhecimento de locutor. Entretanto, sistemas de reconhecimento de voz e locutor sofrem uma sensível queda em seu desempenho na presença de ruído, tanto aditivo quanto convolucional. Esta dissertação mostra os estágios da implementação de um Sistema de Verificação de Locutor (SVL) e testes com algoritmos de robustez a ruído geralmente empregados em Sistemas de Reconhecimento de Voz. É realizado um breve estudo sobre a influência do ruído sobre a tecnologia de verificação de locutor e sobre as técnicas de robustez. Para os experimentos com o SVL são utilizadas três técnicas convencionais (subtração espectral (SS), a normalização da média cepstral (CMN), Log-RASTA) e um método de modelamento de duração de estados (MDE) com restrições temporais, recentemente proposto. Como verificado em reconhecimento de voz, todas estas técnicas também forneceram um bom desempenho para o SVL em questão. O ruído convolucional é quase que totalmente cancelado por CMN ou Log-RASTA, e o ruído aditivo tem sua influência bastante reduzida principalmente com o emprego conjunto de SS e MDE com truncamento simples. Com a presença de ambos os ruídos, SS, Log-RASTA e MDE com truncamento simples conjuntamente reduziram em até 87% a taxa de erros iguais. Verifica-se também que a presença de CMN e principalmente Log-RASTA reduz significativamente a variabilidade do limiar de decisão. A pesar dos resultados aqui apresentados mostrarem um importante avanço, a robustez de sistemas de reconhecimento de voz e de locutor a ruídos interferentes ainda são um problema complexo, e é o principal empecilho enfrentado em aplicações práticas reais / Abstract: The speech carries linguistic information that can be classified by speech recognition systems, and also information related to the speaker's characteristics, which is employed by speaker recognition methods. However, speech and speaker recognition tasks have the performance strongly degraded by noise environments, and this dissertation presents the results of experiments with a speaker verification system combined with noise robust algorithms usually used in speech recognition. Three conventional techniques were tested (spectral subtraction (SS), cepstral mean subtraction (CMN) and RAST A filtering) and a method for state duration modeling with temporal restrictions (MDE) that has recently been proposed. Firstly, an introduction to acoustic pattern matching algorithms is presented, and the speaker verification system employed in this dissertation is briefly described. Secondly, noise robust techniques are analyzed and discussed. Finally, these techniques are tested in the speaker verification system to cancel both additive and convolution noise, and the combinations of the noise robust methods are evaluated and compared. This dissertation shows that the techniques here addressed can give a high improvement in a speaker verification system, although the noise robustness of speech and speaker recognition systems is still a complex topic and the main problem to be addressed to make successful real applications of this technology / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Lee Luan Ling / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T06:31:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gomes_NatanaelRodrigues_D.pdf: 5574826 bytes, checksum: 8a013414be03e4254c49b5261de3644a (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: O desenvolvimento de métodos para reconhecer palavras manuscritas de vários estilos de escrita, em razão das variações envolvidas, não é trivial. Nesta tese é desenvolvido um método para extração de características topológicas e geométricas de palavras manuscritas baseado na teoria de conjuntos Fuzzy. Durante o processo de reconhecimento a imagem de uma palavra manuscrita é representada por uma seqüência ordenada de segmentos de linha. Esses segmentos são extraídos de cada fração resultante do processo de segmentação da palavra em caracteres. Para cada segmento de linha é atribuído, através de conjuntos fuzzy, valores representando sua similaridade a padrões específicos de linhas retas e curvas. O processo de segmentação desenvolvido é explícito e emprega morfologia matemática para determinar possíveis pontos de segmentação da palavra. A classificação de palavras baseia-se nos modelos ocultos de Markov. Também é utilizado no processo de classificação uma generalização dos modelos ocultos de Markov empregando medidas e integrais fuzzy. Para treinamento e testes do sistema de reconhecimento utiliza-se uma base de dados composta por palavras empregadas na escrita da quantia numérica em cheques brasileiros / Abstract: Due to the large variability of human handwriting, the development of unconstrained methods for recognizing handwritten words is not trivial. This thesis presents a fuzzy set based method for extracting topologic and geometric characteristics from handwritten words. During the recognition process a handwritten word image is represented by an ordered sequence of line segments. The line segments are extracted from each word fraction produced by the segmentation algorithm. Fuzzy set theory is applied to attribute to each line segment a set of values representing degrees of similarity to straight line and curve line patterns. The developed word segmentation algorithm is explicit and employs mathematical morphology to assign segmentation points on a word image. The classification of the handwritten words is a Hidden Markov Model based process. A generalization of the Hidden Markov Models employing fuzzy measures and fuzzy integrals is also used as a handwritten word classifier. The recognition system is trained and tested with a database compound by Brazilian bank check words / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador : Lee Luan Ling / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T21:29:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Salles_EvandroOttoniTeatini_D.pdf: 1113019 bytes, checksum: 6b4d4a0d95c21c9c8f53366eaa195ee9 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Orientador: Clesio Luiz Tozzi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-08-14T01:46:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Higa_RobertoHiroshi_D.pdf: 2738278 bytes, checksum: 5bfe9cac71da5020518200176b31d692 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Este trabalho aborda o problema de predição de regiões de interface proteína-proteína, baseado em medidas de propriedades físico-químicas e estruturais. A abordagem considera os aminoácidos da superfície da proteína como as unidades básicas para classificação, o que elimina a restrição de uso de patches, considerada por preditores do mesmo tipo. Este preditor é complementado por um segundo preditor, que identifica, dentre os aminoácidos da interface, os mais relevantes do ponto de vista de energia de ligação proteína-proteína, conhecidos como hot spots. A abordagem apresentada permite a utilização dos classificadores de forma independente na predição dos aminoácidos de interface e dos hot spots. Diferente de outras abordagens encontradas na literatura para predição de hot spots, a abordagem empregada não depende do conhecimento da estrutura do complexo protéico e permite que a predição de hot spots seja realizada em complemento à predição dos aminoácidos da interface. O desempenho alcançado pelo preditor na identificação de hot spots é superior ao obtido por outros preditores descritos na literatura e que utilizam o mesmo conjunto de dados e critério de avaliação de desempenho. / Abstract: This work approaches the problem of protein-proteins interface region prediction based on measures of physical-chemical and structural properties. The approach considers the amino acids of the protein surface as the basic units for classification, such that the restriction of use of patches, considered by similar predictors, is eliminated. This predictor is complemented by a second one, which identifies, among the interface amino acids, those which are most relevant from the standpoint of protein-protein binding energy. The classifiers can be used independently, for predicting interface amino acids and hot spots. Unlike other approaches for prediction of hot spots, described in the literature, the proposed approach does not depend on the knowledge of the protein structure in complex. This allows predicting hot spots in complement to the prediction of the interface amino acids. Concerning the identification of hot spots, the proposed predictor outperformed those, described in the literature, which use the same data set and criterion for performance evaluation. / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Ronaldo Dias / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T20:17:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rubesam_Alexandre_M.pdf: 3561307 bytes, checksum: 136856548e218dc25a0ba4ee178b63a7 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Alguns dos métodos mais modernos e bem sucedidos de classificação são bagging, boosting e SVM (Support Vector M achines ). B agging funciona combinando classificadores ajustados em amostras bootstrap dos dados; boosting funciona aplicando-se seqüencialmente um algoritmo de classificação a versões reponderadas do conjunto de dados de treinamento, dando maior peso às observações classificadas erroneamente no passo anterior, e SVM é um método que transforma os dados originais de maneira não linear para um espaço de dimensão maior, e procura um hiperplano separador neste espaço transformado. N este trabalho estudamos os métodos descritos acima, e propusemos dois métodos de classificação, um baseado em regressão não paramétrica por Hsplines (também proposto aqui) e boosting, e outro que é uma modificação de um algoritmo de boosting baseado no algoritmo MARS. Os métodos foram aplicados em dados simulados e em dados reais / Abstract: Some of the most modern and well succeeded classification methods are bagging, boosting and SVM (Support Vector Machines). Bagging combines classifiers fitted to bootstrap samples of the training data; boosting sequentially applies a classification algorithm to reweighted versions of the training data, increasing in each step the weights of the observations that were misclassified in the previous step, and SVM is a method that transforms the data in a nonlinear way to a space of greater dimension than that of the original data, and searches for a separating hyperplane in this transformed space. In this work we have studied the methods described above. We propose two classification methods: one of them is based on a nonparametric regression method via H-splines (also proposed here) and boosting, and the other is a modification of a boosting algorithm, based on the MARS algorithm. The methods were applied to both simulated and real data / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Clesio Luis Tozzi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:31:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Forster_CarlosHenriqueQuartucci_D.pdf: 1511668 bytes, checksum: 09ed5f90b9443a930cf04e79b14d1e18 (MD5) Previous issue date: 2004 / Doutorado

Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Max Henrique Machado Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Conputação / Made available in DSpace on 2018-07-25T09:55:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_DenilsonPalhares_M.pdf: 7550296 bytes, checksum: d68b95111ae579d7db7db386562ffebf (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Apresenta-se, neste trabalho, um sistema de identificação de pessoas baseado em seus padrões de íris. Estruturalmente este sistema pode ser dividido em dois módulos: o módulo de extração de características, no qual os padrões de íris são decompostos em subbandas e o módulo de identificação, em os padrões são identificados por uma rede "neuro-fuzzy . No módulo responsável pela extração de características, um determinado padrão de íris é decomposto em 67 sub-bandas. Inicialmente, os filtros em quadratura bidimensionais (2D QMF) são aplicados sobre toda a imagem gerando quatro sub-bandas. Em seguida, escolhe-se a sub-banda de baixa freqüência nas duas direções (LL) e aplicam-se os filtros 2D QMF recursivamente sobre todas as sub-bandas até a obtenção de sub-bandas com (16x16) coeficientes. Neste ponto, a energia média de cada sub-banda é calculada e as sub-bandas são ordenadas em ordem decrescente de energia. A seguir, determinam-se quais sub-bandas serão utilizadas. Para tanto, aplica-se o procedimento descrito acima sobre um conjunto de dez padrões de íris diferentes e escolhem-se as 32 sub-bandas mais energéticas de cada padrão. Destas 320 sub-bandas, escolhem-se as 20 sub-bandas que apareceram com maior freqüência. Estas 20 sub-bandas de cada padrão são utilizadas para treinar a rede "neuro-fuzzy". Após treinada, a rede "neuro-fuzzy" é utilizada pelo módulo responsável pela identificação. O desempenho do sistema de identificação baseia-se nas taxas de aceitação de autênticos e de rejeição de impostores. Este trabalho apresenta resultados de simulações do sistema em que as taxas de aceitação de autênticos foram, em média, superiores a 90% e as taxas de aceitação de impostores inferiores a 10% / Abstract: In this work we develop a system that identifies a person by his or her iris pattern. Structurally this system can be divided in two modules: (1) the feature extraction one, performed via wavelet-based subband decomposition, and (2) the identification task module, performed by a neuro-fuzzy network. In the feature extraction module, an iris pattern is decomposed in 67 subbands. InitialIy,2D Quadrature Mirror Filters (2D QMF) are applied to the whole image and four subbands are generated. Then the low-low (LL) subband is further decomposed and the 2D QMF are applied recursively to all subbands until we obtain subbands with (16x16) coeficients. At this point, the energy of each subband is calculated and the subbands are ordered in decreasing mode. Then we determine which subbands should be applied to the identification module. To do so we use the procedure described above with a sample of ten different iris patterns. The 32 subbands with most energy are then chosen from each pattern. From this group of 320 subbands we choose the 20 subbands that occur most frequently. These 20 subbands of each iris pattern are then used to train the neuro-fuzzy network. After the training phase, the neuro-fuzzy network is used by the identification module. This work presents results of simulations of the algorithms and estimates of the authentic recognition rate and the imposter rejection rate. The estimated authentic recognition rates were, on average, above 90% and the imposter recognition rates below 10% / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador; Jorge Stolfi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-20T19:10:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Macedo_MarcellusRosa_M.pdf: 1814894 bytes, checksum: 86232b2188934b771c28b13e2ab888a7 (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: Neste trabalho descrevemos a implementação de um protótipo de software para reconhecimento e localização espacial de um objeto poliédrico a partir de um par de imagens estereoscópicas do mesmo. Nesta implementação usamos uma abordagem original, no sentido que a segmentação de pontos em arestas é feita no espaço R3, depois de casar os pontos correspondentes nas duas imagens e calcular a profundidade dos mesmos / Abstract: We describe here the implementation of a software prototype for the identification and location of a polyedral object in three-space, given two stereoscopic images of the same. An original feature of this implementation is that the segmentation of edges is performed in three-space, after matching corresponding pairs of points in the two images and computing their depth / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador : Roy Edward Bruns / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-16T20:31:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_PauloSergiode_M.pdf: 4135251 bytes, checksum: 593d5ad593340ffb0d3f19a9ac80bd09 (MD5) Previous issue date: 1986 / Mestrado