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

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

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Estágio realizado no INESC-Porto e orientado pelo Eng.º Pedro Miguel Carvalho / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major em Telecomunicações. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado no INESC Porto e orientado pelo Eng.º Luís Filipe P. A. Teixeira / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

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.

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.

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.

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.

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.