Orientador: Fabio Violaro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-24T14:15:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Runstein_FernandoOscar_D.pdf: 12230122 bytes, checksum: c881b8dbd3ee58b6586540e4f1df16f3 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Neste trabalho são comparadas diferentes configurações de redes neurais, diversos tipos de análise do sinal de voz e diferentes parâmetros de entrada da rede neural, com o objetivo de defInir o melhor sistema de reconhecimento de fala para palavras isoladas, independente do locutor e baseado em redes neurais artifIciais. Um dos problemas abordados é o das redes neurais terem um número fixo de entradas enquanto as palavras a reconhecer terem durações diferentes. Duas soluções são propostas para resolver este problema: dizimação/interpolação de quadros analisando as palavras com quadros de duração fixa dizimação/interpolação de quadros usando análise síncrona com o pitch. Ambos métodos apresentaram melhores resultados que os usualmente utilizados. Também é proposto um novo método de adaptação do sistema de reconhecimento de fala às características espectrais da voz do locutor, de forma a melhorar os índices de reconhecimento do sistema. Com este método conseguiu-se diminuir as taxas de erro em até 18%. Os sistemas foram avaliados com sinais ruidosos e sem ruído. Em testes independentes do locutor realizados com vocabulários de 10 a 32 palavras, obtiveram-se taxas de acerto superiores a 96% / Abstract: In this work we compared different neural network configurations, different speech analysis procedures and different neural net input parameters. The goal was to defme the best isolated word, speaker independent, speech recognition system based on artificialneural networks. One of the problems we worked on was how to deal with different word duration and fixed number of inputs of a neural network. Two solutions are proposed to solve this problem. One of hem, pitch-synchronous analysis, is new in speech recognition and produced very good results. It is also proposed in this work, a new method to adapt the speech recognition system to the spectral characteristics of the speaker's speech, in order to improve the recognition rate. With this method we diminished the error rates up to 18%. The systems were assessed with noise and noiseless signals. On speaker independent tests with 10 to 32 word vocabularies, we obtained word recognition rates better than 96% / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Clesio Luis Tozzi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-14T03:21:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BarrazaSotomayor_BernardoOscarAndres_M.pdf: 2929281 bytes, checksum: e77a375307f75f09606593cb85064191 (MD5) Previous issue date: 1984 / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para o reconhecimento de figuras aplicáveis em visão de computadores. São discutidas as diferentes etapas do processo de reconhecimento, bem suas implicações. Como exemplo de aplicação é feito o reconhecimento de portas lógicas e as ligações entre elas, mostrando a utilização das técnicas de reconhecimento em aplicações de CAD. É discutida a viabilidade da utilização das técnicas desenvolvidas em outras áreas da engenharia, tais com CAD/CAM e robótica / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Maria do Socorro Taurino / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T18:31:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_MariaBeatrizBianchi_M.pdf: 4602488 bytes, checksum: 128b54ea09b66fc24b3f7bd501ea12f9 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: A questão do comportamento das pessoas no ambiente de trabalho, que envolve motivação, satisfação, bem-estar e, conseqüentemente a compensação pelos desempenhos alcançados tem se constituído numa das preocupações dos administradores atuais. De fato, o envolvimento e a estimulação da força de trabalho, bem como os mecanismos de compensação de desempenho assumem importância como um dos fatores determinantes do sucesso de uma organização. Dentro desse contexto, surge a discussão sobre o direcionamento dado pelo Prêmio Nacional da Qualidade (PNQ) para essas questões. Nesse sentido, esta dissertação apresenta os resultados dos principais programas desenvolvidos para atender aos requisitos do PNQ, bem como avalia em que medida essas iniciativas estão fundamentadas em teorias da motivação e princípios da Qualidade: Em suma, analisa se a adoção dos critérios do PNQ tem levado as empresas a desenvolver práticas eficazes de incentivo e compensação de desempenho dos funcionários. Para isso, uma pesquisa qualitativa foi realizada, utilizando-se, como estudo de caso, uma empresa vencedora do PNQ. Adicionalmente, com vistas a embasar o estudo, este trabalho apresenta uma análise das principais aplicações das teorias da motivação no ambiente empresarial, bem como a maneira pela qual a motivação é vista pelas principais escolas de administração. Apresenta, ainda, o posicionamento das principais correntes da Qualidade, no que diz respeito a essas questões e a forma como o PNQ examina os esforços para se construir e manter um ambiente de trabalho capaz de atrair e reter profissionais competentes, além de reconhecer as contribuições individuais e em equipes. / Abstract: The issue of the people's behavior at work, which involves their motivation, satisfaction, well-being and, consequently the compensation for their performances has been constituting one of the current administrators' concerns. In fact, the involvement and encouragement of the work force, as well as the mechanisms of compensating performance assume importance as a decisive factor for the success of an organization. Along these lines, the discussion on how the National Quality Award (PNQ) leads those subjects arises. us, this dissertation intends not only to present the results of the main programmes developed to meet the PNQ requirements, but also to evaluate in which measure those initiatives are based on motivation theories and on Quality principles. In short, to analyze whether the adoption of PNQ criteria has been leading the companies to develop incentive and performance compensation effective practices: To attain those goals, a qualitative research which takes a PNQ winner company as a case study - was accomplished. In addititon, with views of basing the study, this work presents an analysis of the main motivation theories applications in the managerial environment, as well as the way the main administration schools consider the motivation. It still presents the main Quality approaches on that issues and how the PNQ checks the efforts to develop and maintain a work environment that is able to attract and retain competent professionals and also recognizes individual and team contributions. / Mestrado / Mestre em Qualidade

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-09-20T21:43:52Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Hesdras Oliveira Viana.pdf: 1744733 bytes, checksum: f9ca799bcf9840f9a599aab80efb34ca (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-09-21T17:21:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Hesdras Oliveira Viana.pdf: 1744733 bytes, checksum: f9ca799bcf9840f9a599aab80efb34ca (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-21T17:21:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Hesdras Oliveira Viana.pdf: 1744733 bytes, checksum: f9ca799bcf9840f9a599aab80efb34ca (MD5) Previous issue date: 2017-05-08 / A presença de diferentes tipos e intensidades de ruídos nos sinais da fala, têm sido um desafio para definir um modelo para o reconhecimento automático da fala. Neste sentido, estuda-se a “reconstrução de características ausentes”, que é um método de compensação, cujo objetivo é melhorar a robustez dos algoritmos de reconhecimento da fala em relação aos ruídos. Um modelo convencional para reconstrução de características ausentes utiliza características acústicas e métodos estatísticos para melhorar o reconhecimento da fala. No entanto, para este modelo, a taxa de acerto diminui quando o ruído presente no sinal é diferente do que foi utilizado no treinamento. Neste trabalho, um modelo adaptativo para reconhecimento da fala com reconstrução de características ausentes foi proposto. Para isso, foi utilizada uma nova abordagem para identificar as características articulatórias, através do pitch e do Mapa Auto-Organizável, e uma rede neural com topologia variante no tempo (LARFSOM) para reconstruir as características ausentes. O objetivo desse modelo é reconhecer a fala em sistemas online (tempo real) e offline que possam se modificar automaticamente sempre que for necessário. Assim, espera-se que o modelo seja independente de locutor. Para avaliar o modelo proposto, utilizamos as bases TIMIT e Aurora 2. Como resultados, foram obtidas uma taxa de erro médio de reconhecimento da fala de 6,96% para a base TIMIT e 4,46% para a base Aurora 2. Os experimentos realizados mostram que, mesmo sem utilizar um conhecimento prévio do sinal (oráculo), o modelo apresentou estabilidade (em relação a taxa de erro médio) quando existe presença ou ausência de ruído no sinal, bem como, na existência de locutores com diferentes gêneros e sotaques pronunciando frases com diferentes tamanhos. / The presence of different background noise in speech signal, has been a challenging to define a model for automatic speech recognition system. Missing-feature reconstruction is a compensation method to improve the noise robustness. A conventional models for missing-feature reconstruction is based on acoustic feature and statistical method to improve speech recognition. Nevertheless, these models degrade performance when different background noise is present in the signal. In this work, we propose a new adaptive speech model for speech recognition with missing-feature reconstruction, using unsupervised learning, for online (real-time) and offline systems, that automatically modifies as appropriate. For this, a new approach using Self-Organizing Map (SOM), to identify and extract articulatory features, and neural network with time-varying structure (LARFSOM), were used. In this work, an adaptive model for speech recognition with missing-feature reconstruction was proposed. For this, a new approach to identify the articulatory features, through the pitch and the Self-Organizing Map (SOM), and a neural network with time-varying structure (LARFSOM) for missing-feature reconstruction, were used. The purpose of this model is speech recognition in online (real-time) and offline systems, that automatically modifies as appropriate. Thus, it is expected that the model is robust for speaker variation. For evaluation purposes, Aurora 2 and TIMIT databases were used. As a result, we obtain a Word Error Rate average of 4.46% on Aurora 2 and 6.96% on TIMIT. Experimental results indicate that, even without prior knowledge (oracle) of the signal, the model is robust to noise, speaker variation, type of speech, and speech size.

Orientador : Claudio Leonardo Lucchesi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-18T14:58:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_MarcusViniciusAlvim_M.pdf: 3444335 bytes, checksum: 6e52a27f97f6c0f274e3d33dc944bccc (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: O problema de reconhecimento de padrões surge muito freqüentem ente em diversas áreas e consiste basicamente em determinar se um dado objeto (padrão) ocorre em alguma parte de um outro objeto (geralmente bem maior). Existem diversas variações sobre o tema, por exemplo, objetos com uma ou mais dimensões, reconhecimento aproximado de padrões etc. Neste trabalho abordaremos a questão do reconhecimento de padrões unidimensionais que na literatura normalmente é citado como reconhecimento de padrões em texto. Além disso, nos concentramos no problema de reconhecimento exato de padrões. Nosso objetivo principal é apresentar (descrever e analisar) de forma clara e precisa os principais algoritmos que solucionam o problema em questão. No capítulo 2 descrevemos o algoritmo de Knuth, Morris e Pratt através de autômatos, sendo que vale destacar que, embora a associação entre este algoritmo e autômatos seja citada na literatura com bastante freqüência, normalmente ela não é efetivamente utilizada na descrição do algoritmo. Esta abordagem tornou a descrição do algoritmo bastante simples. Além disso, na análise do algoritmo, a demonstração de alguns resultados foram realizadas de forma bem mais clara do que a originalmente proposta. No capítulo 3 apresentamos o algoritmo de Boyer e Moore que é um algoritmo extremamente eficiente na prática e no qual se baseiam a maioria dos outros algoritmos existentes. Inclusive, nós apresentamos uma variação deste algoritmo que pode ser descrita de forma mais simples do que o algoritmo original e, em alguns casos, é mais eficiente do que ele. Além disso, neste capítulo tratamos da questão da análise de complexidade do algoritmo de Boyer e Moore que é um problema razoavelmente complexo e apresentamos ainda as principais variações deste algoritmo. No apêndice A descrevemos outros algoritmos propostos recentemente que solucionam o problema de reconhecimento de padrões em textos e finalmente, no apêndice B, analisamos teoricamente o comportamento médio de alguns algoritmos e também descrevemos os resultados de algumas análises empíricas realizadas por outros autores. / Abstract: The pattern matching problem arises very frequently in several areas of knowledge and basically consists in determining if a given object (pattern) occurs in any place of another object (usually bigger). There are many variations of this problem, for exam pie, objects with one or more dimensions, approximate pattern matching etc. In this work we approach the pattern matching problem on one dimension that in the literature is normally named the string matching problem. More precisely, we confined ourselves to the exact pattern matching problem. Our main objective is to present (describe and analyse) dearly and precisely the most important algorithms to solve this problem. In chapter 2 we describe the Knuth, Morris and Pratt algorithm through automata. It is worth mentioning that, although the association between this algorithm and automata is cited in the literature quite often, in general, automata are not effectively used in the description of the algorithm. This approach made the description of the algorithm very sim pie. Moreover, in the analysis of the algorithm, the proofs of some of the results were accomplished in a clearer way. In chapter 3 we present the Boyer and Moore algorithm, which is extremelly efficient in practice and the majority of the algorithms found in the literature are based on the ideas of this algorithm. Actually, we present a little variation of this algorithm that is simpler and, in some cases, more efficient than the original algorithm. Moreover, in this chapter, we deal with the complexity analysis of the Boyer and Moore algorithm. We also present several variations of this algorithm. In appendix A we describe other pattern matching algorithms that were recently developed and finally, in the appendix B, we analise theoretically the average behaviourof some algorithms and also describe the results of some empirical analyses made by other authors. / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador : Claudio Leonardo Lucchesi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T02:33:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Harada_MarioMassato_M.pdf: 4068868 bytes, checksum: b1c6deba0fdfa1219941651e6678cf3e (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Neste trabalho estudaremos alguns algoritmos que fornecem soluções para três variações do problema de casamento aproximado de padrões: k diferenças, k colisões, e padrões com símbolos neutros. Neste último problema não estudaremos um algoritmo específico para solucioná-lo, mas um algoritmo genérico que soluciona os três problemas citados. Nosso objetivo principal é descrever e analisar de forma clara e precisa alguns algoritmos para os três problemas. No Capítulo 2 estudaremos o algoritmo de Ukkonen que servirá de base para alguns algoritmos do Capítulo 3. No Capítulo 3 apresentaremos soluções para o problema das k diferenças. Serão apresentados os algoritmos de Ukkonen, o algoritmo de Galil e Park e o algoritmo de Tarhio e Ukkonen. O algoritmo de Ukkonen é uma modificação do algoritmo original apresentado no Capítulo 2, o algoritmo de Galil e Park é uma melhoria do algoritmo de Ukkonen. Já o algoritmo de Tarhio e Ukkonen utiliza as idéias da programação dinâmica e do pré-processamento do padrão. No Capítulo 4 descreveremos três algoritmos que fornecem soluções para o problema das k colisões: algoritmo de Landau e Vishkin, algoritmo de Baeza-Yates e o algoritmo de Tarhio e Ukkonen. O primeiro utiliza idéias semelhantes às idéias do algoritmo de Knuth, Morris e Pratt, os dois últimos algoritmos usam as idéias de deslocamento do padrão encontradas no algoritmo de Boyer e Moore. Por fim, no Capítulo 5, apresentamos os algoritmos de Baeza- Yates e Gonnet e o algoritmo de Wu e Manber que apresentam algoritmos flexíveis para resolver os três problemas do casamento aproximado de padrões / Abstract: In this work, we study some algorithms that give solutions to the three variations of the problem of approximate string matching: k-differences, k-mismatches, patterns with don't care symbols. In this last problem we will not study a specific algorithm that solves it but we study a generic algorithm that solves the three problems. Our main objective is to describe and analize clearly and precisely some algorithms for the three problems. In Chapter 2 we study the algorithm of Ukkonen that gives a basis for some algorithms in Chapter 3. In Chapter 3 we present solutions to the k-differences problem. It will be presented the algorithm of Ukkonen, the algorithm of Galil and Park and the algorithm of Tarhio and Ukkonen. The algorithm of Ukkonen is a modification of the original one presented in Chapter 2, the algorithm of Galil and Park is an improvement of the algorithm of Ukkonen. The algorithm of Tarhio and Ukkonen uses the ideas from dynamic programming and preprocessing of the pattern.In Chapter 4, we describe three algorithms that solve the k-mismatches problem: algorithm of Landau and Vishkin, algorithm of Baeza and Gonnet and the algorithm of Tarhio and Ukkonen. The first uses the ideas similar to the ideas of the algorithm of Knuth, Morris and Pratt, the last two algorithms use the pattern shift technique introduced in the algorithm of Boyer and Moore. Finally, in Chapter 5, we describe the algorithm of Baeza and Gonnet and the algorithm of Wu and Manber, these algorithms are flexible enough to solve the three problems of approximate string matching / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Procurando contornar problemas inerentes às abordagens cognitiva e estatística em reconhecimento de voz, propõe-se a utilização de uma rede neuronal. Implementou-se um modelo simples de rede neuronal para o reconhecimento de alguns fonemas vocálicos pertencentes a um vocabulário de comando. O treinamento da rede foi feito com elocuções provindas de quatro locutores. Um conjunto distinto de locutores forneceu dados aplicados à entrada da rede para a realização dos testes. Em relação a outros sistemas de reconhecimento, a utilização da rede neuronal apresenta as vantagens de ser um algoritmo iterativo simples, mostrando pra o caso aplicado um comportamento estável e com possibilidades de aprendizagem para distinguir entre novas realizações de fonemas. A rede neuronal caracteriza-se pelo esforço necessário para o estabelecimento de sua estrutura e processo de aprendizagem. Concluída esta fase, a realização das funções de classificação e reconhecimento é imediata.

Alguns aspectos relevantes da comunicação homem-máquina por meio da fala são discutidos neste trabalho, propondo-se uma abordagem estatística ao problema de reconhecimento de voz. Neste contexto, é proposto um modelo para discriminação dos elementos acústico-fonéticos presentes no sinal de voz, denominado decodificador fonético. A estrutura básica do modelo é uma cadeia de Markov, formada segundo algumas evidências linguísticas. A descrição matemática do modelo, compostas pelos algoritmos de estimação de verossimilhança e de estimação dos parâmetros do modelo, é apresentada. Foram realizadas simulações com uma linguagem artificial, criada de forma a testar a capacidade de decodificação acústico-fonética do modelo, onde observou-se um bom desempenho na segmentação do sinal de voz em elementos acústico-fonéticos básicos.

Neste trabalho foi desenvolvida uma camada de pre-processamento derivada de uma expansão de uma estrutura clássica de rede neural sem realimentação, que utiliza como algoritmo de treinamento o método de retropropagação do erro, aplicada ao reconhecimento de fonemas multilocutor. Esta camada de pré-processamento atua de forma que a rede possa determinar automaticamente o melhor conjunto de dados de entrada da rede, baseados em faixas de frequências, através dos erros propagados pela própria rede, de forma que esta não convirja para uma melhor classificação dos fonemas de entrada. Foram testadas para esse fim algumas estratégias associadas ao treinamento envolvido nesta camada de pré-processamento. Os experimentos condiziram ao desenvolvimento de uma estratégia capaz de reduzir o erro de classificação em média em 10% em relação ao obtido sem sua utilização.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / Reconhecimento facial é uma área de grande interesse para governos e empresas nos dias de hoje, motivando diversas pesquisas na área. Atualmente, a maioria das pesquisas migrou para a utilização de aprendizado de máquina para apresentar soluções para o reconhecimento facial biométrico. As técnicas utilizando marcos faciais eram a principal abordagem para resolver reconhecimentos faciais biométricos e, mesmo com o avanço de novas técnicas, elas ainda são capazes de obter bons resultados em ambientes controlados. Porém, ainda existem problemas em aberto para serem solucionados, como o tratamento de gêmeos, variação de escala e o crescimento da face. Neste trabalho, inicialmente é feita uma pesquisa sobre os principais algoritmos de reconhecimento facial biométrico e, além disso, é proposto um novo método baseado em valores medidos (razões) de marcos faciais cefalométricos, que utilizam o tamanho da iris como um fator de normalização para solucionar a influência dos efeitos escala da face (crescimento facial) e melhorando os valores deEqual Error Rate (EER) para um sistema de reconhecimento facial em cenários específicos em 5%. Também foi feita uma análise para reduzir o número de razões necessárias, reduzindo das inicias 40 razões para 14, enquanto também aumentando o desempenho do método. / Nowadays, facial recognition arouses interest for governments and companies, motivating various reserches in the area. Presently, most researches have used techniques based on machine learning. Facial landmarks techniques were the first and main approach to solve biometric facial recognition and, even with the rise of newer techniques, they are still capable of achieving great results in controlled environments. However, there are still open problems to be solved, such as how to deal with twins, scale variation and the face growth. In this work, initially a research is made over the most important algorithms for biometric facial recognition and also, we propose a new method based on measured values (ratios) from facial cephalometric landmarks, which uses an iris size as a normalization factor to solve the influence of face scale (face growth) effect and improving Equal Error Rates (EER) scores for a facial recognition system in specifics scenarios under 5%. An analysis to reduce the number of ratios needed was also made, reducing from 40 to 14, while also increasing the performance of the method.