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Intensidades vibracionais : analise pela regra-G em termos de cargas efetivas atomicas e sua previção usando tensores polares e tecnicas de reconhecimento de padrões

Brown, Deborah Louise Illman 14 July 2018 (has links)
Orientador : Roy E. Bruns / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-14T06:16:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brown_DeborahLouiseIllman_D.pdf: 11913831 bytes, checksum: 03bd8e1ad139f75b911383d22c5715d8 (MD5) Previous issue date: 1981 / Doutorado
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Reconhecimento de símbolos musicais manuscritos na Framework Gamera

Capela, Guilherme Artur Conceição January 2008 (has links)
Estágio realizado no INESC Porto e orientado pelo Eng.º Luís Filipe Teixeira / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008
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Análise e classificaçao de imagens baseadas em características de textura utilizando matrizes de co-ocorrencia

Nascimento, Joao Paulo Ribeiro do 08 February 2011 (has links)
Resumo: Os métodos de classificação de imagens baseados em características texturais têm sido amplamente utilizados no meio científico e industrial, possuindo aplicações na medicina, microscopía, sensoriamento remoto, controle de qualidade, recuperação de dados em bases gráficas, dentre outras. A característica de textura é uma fonte importante de informações para o processo de análise e interpretação de imagens. Inicialmente, este trabalho apresenta conceitos sobre textura e uma revisão bibliográfica sobre os principais estudos envolvendo técnicas para análise de texturas, principalmente estatísticas de segunda ordem. São avaliados diversos métodos de classificação supervisionada de imagens baseada em informação de textura, tais como o classificador de distância mínima, /o-vizinhos mais próximos, máxima verossimilhança, redes neurais e um novo classificador baseado em intervalos de decisão. Neste trabalho, a textura é definida através de um conjunto de medidas locais descrevendo as variações espaciais de intensidade ou cor. Tais medidas são calculadas utilizando-se matrizes de co-ocorrência. São abordados também detalhes relevantes sobre redução de dimensionalidade, extração e seleção de características que influenciam a precisão e desempenho do classificador. Resultados experimentais utilizando uma grande variedade de imagens reais demonstram a aplicabilidade dos métodos.
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Reconhecimento automático de locutor utilizando medidas de invariantes dinâmicas não-lineares

Petry, Adriano January 2002 (has links)
As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.
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Reconhecimento automático de locutor utilizando medidas de invariantes dinâmicas não-lineares

Petry, Adriano January 2002 (has links)
As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.
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Extração e comparação de características locais para o reconhecimento facial por meio de retratos falados.

Silva, Marco Antonio de Albuquerque January 2014 (has links)
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto. / Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2014-09-04T18:59:52Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22741 bytes, checksum: 6d485fa57a2ebb95a6dd0efb0da258db (MD5) DISSERTAÇÃO_ExtraçãoComparaçãoCaracterísticas.pdf: 5036840 bytes, checksum: 6799cb5c3196f4f2ee23940dc19f6b2f (MD5) / Approved for entry into archive by Gracilene Carvalho (dara_gmc@hotmail.com) on 2015-01-21T18:36:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22741 bytes, checksum: 6d485fa57a2ebb95a6dd0efb0da258db (MD5) DISSERTAÇÃO_ExtraçãoComparaçãoCaracterísticas.pdf: 5036840 bytes, checksum: 6799cb5c3196f4f2ee23940dc19f6b2f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-01-21T18:36:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22741 bytes, checksum: 6d485fa57a2ebb95a6dd0efb0da258db (MD5) DISSERTAÇÃO_ExtraçãoComparaçãoCaracterísticas.pdf: 5036840 bytes, checksum: 6799cb5c3196f4f2ee23940dc19f6b2f (MD5) Previous issue date: 2014 / Sistemas de reconhecimento facial através de retratos falados são muito importantes para agências de segurança. Esses sistemas podem ajudar a localizar ou diminuir o número de potenciais suspeitos. Recentemente, vários métodos foram propostos para resolver esse problema, mas não há uma comparação clara de desempenho entre eles. Neste trabalho é proposta uma nova abordagem para o reconhecimento facial através de fotografias/retratos falados baseada no Local Feature-based Discriminant Analysis (LFDA). Esse novo método foi testado e comparado com seus antecessores, utilizando três diferentes conjuntos de imagens (retratos falados) e também com a adição de uma galeria extra de 10.000 fotografias para estender a galeria. Experimentos utilizando as bases de imagens CUFS e CUFSF mostraram que a nossa abordagem supera as abordagens do estado-da-arte, além de ser 43% mais rápido que o segundo método, o LFDA. Nossa abordagem também mostra bons resultados com forensic sketches. A limitação ao avaliar este conjunto de imagens está no seu tamanho muito pequeno. Ao aumentar o conjunto de dados de treinamento, a precisão da nossa abordagem vai aumentar, uma vez que foi demonstrado por nossos experimentos. Além disso, demonstramos o desempenho e comparamos vários descritores e os principais métodos, utilizando três bases de dados diferentes e uma galeria extra, tal comparação não existia na literatura. ______________________________________________________________________________ / ABSTRACT: Systems for face sketch recognition are very important for law enforcement agencies. These systems can help to locate or narrow down potential suspects. Recently, various methods was proposed to address this problem, but there is no clear comparison of their performance. We propose a new approach for photo/sketch recognition based on the Local Feature-based Discriminant Analysis (LFDA) method. This new approach was tested and compared with its predecessors using three differents datasets and also adding an extra gallery of 10,000 photos to extend the gallery. Experiments using the CUFS and CUFSF databases show that our approach outperforms the state-of-the-art approaches, and it is 43% faster than the second method, the LFDA. Our approach also shows good results with forensic sketches. The limitation with this dataset is its very small size. By increasing the training dataset, the accuracy of our approach will increase, as it was demonstrated by our experiments. Furthermore, we demonstrate the performance and compare various descriptors and the main methods, using three different databases and an extra gallery, such a comparison does not exist in the literature.
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Reconhecimento automático de locutor utilizando medidas de invariantes dinâmicas não-lineares

Petry, Adriano January 2002 (has links)
As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.
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Detector de voz para sistemas de interpolação digital

Yamamoto, Jose Sindi 19 July 2018 (has links)
Orientador: Fabio Violaro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-19T03:53:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Yamamoto_JoseSindi_M.pdf: 3092955 bytes, checksum: 42950eba7a21a08b996582c0962226c6 (MD5) Previous issue date: 1982 / Resumo: Neste trabalho são apresentadas algumas estratégias para a discriminação do sinal de voz do ruído, aplicáveis aos detectores de voz para sistemas de interpolação digital. Para a definição destas estratégias, são feitos estudos comparativos entre as características dos sinais de voz e do ruído presente nas linhas telefônicas, tais como número médio de cruzamentos de zero, variação de envoltória, etc. Adicionalmente, é apresentada a implementação de um detectar digital de voz para o sistema de interpolação de voz por ora denominado "MCP-60" , que está sendo desenvolvido nos laboratórios de Eletrônica & Comunicações da Faculdade de Engenharia da Universidade Estadual de Campinas, bem como os resultados dos testes de desempenho realizados / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica
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Reconhecimento automatico de palavras isoladas : estudo e aplicação dos metodos deterministico e estocastico

Becerra Yoma, Nestor Jorge 22 November 1993 (has links)
Orientador: João Marcos Travassos Romano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-19T03:38:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BecerraYoma_NestorJorge_M.pdf: 4281211 bytes, checksum: 50437f9963c4004d71fc5db8cda87c30 (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: Esta dissertação objetiva o estudo e implementação das técnicas mais comumente utilizadas em reconhecimento de palavras isoladas, numa abordagem analítica e crítica. Neste sentido, os dois primeiros capítulos foram dedicados à apresentação dos métodos de parametrização e de reconhecimento de padrões acústicos, utilizando um certo rigor matemático, tendo sempre em vista as aplicações. A seguir, foram comparadas três técnicas de parametrização (coeficientes LPC, LPC-cepstral e Mel-cepstral) no que diz respeito à capacidade de assimilar características intra-locutor e inter-locutor, e quanto à robustez em relação ao ruído interferente. Para implementar estes testes comparativos foi sugerido o algoritmo DTW (método determinístico) que compara diretamente duas elocuções eliminando as diferenças temporais entre elas. Por último, foi descrita a implementação de um reconhecedor automático de dígitos independente do locutor empregando a técnica HMM (método estocástico) com modelamento por palavra e parametrização Mel-cepstral / Abstract: In this work, the most commonly used techniques employed in speech recognition for isolated words were studied and implemented. Initially the parametrization and acoustic pattern recognition methods were discussed. In the discussion, we not only maintained the mathematical formalism as suggested in the literature but also sought the easy way for the practical implementation of these techniques. Three parametrization techniques, namely LPC,LPC-cepstral and Mel cepstral coefficients, were compared with respect to the assimilation capability of speaker-dependent and independent features, and noise robustness. Particularly, the DTW technique (deterministic analysis) was used for these comparative tests, which is capable of eliminating the time difference between two elocutions. A speaker independent digit recognizer was implemented employing the HMM techniques (stochastic analysis) with word modelling and Mel-cepstral coefficients / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica
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Um estudo automático de consulta e verificação de assinaturas estáticas

Lizarraga Espinosa, Miguel Gustavo 26 February 1996 (has links)
Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T03:44:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LizarragaEspinosa_MiguelGustavo_M.pdf: 6472222 bytes, checksum: 0cf6171582d2d49404503657ccf4948c (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: A presente tese apresenta um sistema automático de consulta e verificação de assinaturas estáticas. Tal sistema permite mostrar imagens de assinaturas na tela do computador, comprimir e descomprimir imagens de assinaturas, enviar e receber dados via rede de computadores e verificar automáticamente a autenticidade ou não de assinaturas. Como parte do sistema, foi implementado um novo método de compressão de arquivos de assinaturas, que consegue urna taxa de compressão de até 96,05%. Além disso, o presente trabalho, introduz urna nova técnica de extração de características de assinaturas que utiliza operações da morfologia matemática. Nos testes de verificação de assinaturas estáticas, foi utilizado o total de 950 assinaturas. Esse conjunto de assinaturas é dividido em três partes: 550 assinaturas verdadeiras, 100 falsificações aleátorias e 300 assinaturas habilitadas. Como desempenho do nosso sistema de verificação, obtivemos as médias de taxas de erros iguais de 14,6 % frente a falsificações habilitadas e de 3,0 % frente a falsificações aleatórias / Abstract; Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

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