Estágio realizado na ClusterMedia Labs / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Orientador: Maurílio Boaventura / Coorientador: Inês Aparecida Gasparotto Boaventura / Banca: Silvio Alexandre de Araujo / Banca: Aylton Pagamisse / Resumo: O Reconhecimento facial é uma das tecnologias biométricas mais utilizadas em sistemas automatizados que necessitam garantir a identidade de uma pessoa para acesso autorizado e monitoramento. A grande aceitação do uso da face tem várias vantagens sobre outras tecnologias biométricas: ela é natural, não exige equipamentos sofisticados, a aquisição de dados é baseada em abordagens não invasivas, e pode ser feito a distância, de maneira cooperativa ou não. Embora muitos estudos em reconhecimento facial tenham sido feitos, problemas com variação de iluminação, poses com oclusão facial, expressão facial e envelhecimento ainda são desafios, pois influenciam a performance dos sistemas de reconhecimento facial e motivam o desenvolvimento de novos sistemas de reconhecimento que lidam com esses problemas e sejam mais confiáveis. Este trabalho tem como objetivo avaliar a técnica de Padrões Localmente Mapeados em Multiescala (MSLMP) para o reconhecimento facial. Técnicas baseadas em algoritmos genéticos e processamento de imagens foram usadas para obter melhores resultados. Os resultados obtidos chegam a 100% de acurácia para alguns banco de dados. A base de dados MUCT 'e, em particular, bastante complexa, ela foi criada em 2010 com o objetivo de aumentar a quantidade de bancos de dados disponíveis com alta variação de iluminação, idade, posições e etnias, e por isso, 'e um banco de dados difícil quanto ao reconhecimento automático de faces. Uma nova técnica de processamento baseada na... / Abstract: Facial recognition is one of the most used biometric technologies in automated systems which ensure a person's identity for authorized access and monitoring. The acceptance of face use has several advantages over other biometric technologies: it is natural, it does not require sophisticated equipment, data acquisition is based on non-invasive approaches, and can it be done remotely, cooperatively or not. Although many facial recognition studies have been done, problems with light variation, facial occlusion, position, expression, and aging are still challenges, because they influence the performance of facial recognition systems and motivate the development of more reliable recognition systems that deal with these problems. This work aim to evaluate the Multi-scale Local Mapped Pattern (MSLMP) technique for the facial recognition. Techniques based on genetic algorithms and image processing were applied to increase the performance of the method. The obtained results reach up to 100% of accuracy for some databases. A very difficult database to deal is the MUCT database which was created in 2010 with aim of providing images with high variation of lighting, age, positions and ethnicities in the facial biometry literature, which makes it a highly difficult base in relation to automated recognition. A new processing technique was developed based on the average gray levels of the images of the database / Mestre

Esta Tese apresenta a investigação de técnicas computacionais que permitam a simulação computacional da compreensão de frases faladas. Esta investigação é baseada em estudos neurocognitivos que descrevem o processamento do cérebro ao interpretar a audição de frases. A partir destes estudos, realiza-se a proposição do COMFALA, um modelo computacional para representação do processo de compreensão da fala. O COMFALA possui quatro módulos, correspondentes às fases do processamento cerebral: processamento do sinal de fala, análise sintática, análise semântica e avaliação das respostas das análises. Para validação do modelo são propostas implementações para cada módulo do COMFALA. A codificação do sinal se dá através das transformadas ondeletas (wavelets transforms), as quais permitem uma representação automática de padrões para sistemas conexionistas (redes neurais artificiais) responsáveis pela análise sintática e semântica da linguagem. Para a análise sintática foi adaptado um sistema conexionista de linguagem escrita. Por outro lado, o sistema conexionista de análise semântica realiza agrupamentos por características prosódicas e fonéticas do sinal. Ao final do processo, compara-se a saída sintática com a semântica, na busca de uma melhor interpretação da fala.

Este trabalho apresenta um modelo de rede neural voltado ao tratamento de informagbes codificadas em sequencias, tendo em vista que esta classe de informações nao tem um tratamento adequado nos modelos convencionais. Isso decorre da caracteristica destes modelos convencionais de manipular isoladamente as celulas de informacao apresentadas como entrada, sem Integra-las entre si. O modelo utiliza paradigmas a mecanismos conhecidos, tais coma a regra de HEBB, o modelo de Energia de Hopfield e o paradigma de organizacao em camadas, compondo-os com novas ideias e mecanismos direcionados para o tratamento de sequencias, em um sistema exploratório, extraindo com isso novas propriedades nao existentes em modelos tradicionais. Os novas mecanismos propostos permitem uma integragao entre entradas a rede e o contexto no qual elas sao apresentadas, para que com isso se forme uma Unica representacAo interna para Coda uma seqUencia de entradas. Todo o trabalho de validaco do modelo foi baseado em simulac6es, para as quaffs foi desenvolvido um ambiente em estacao de trabalho, dotado de interface grafica que permite o acompanhamento visual do funcionamento da rede. Para viabilizar a validacao do modelo por meio das simulac6es, tendo em vista os limites computacionais dos recursos disponiveis, foi proposto e utilizado um sistema de codificacao de informacbes ficticias simplicadas baseadas na fala, mais especificamente na organizacao fonetica. O sistema de codificação, embora simplificado, incorpora as mais importantes caracteristicas da codificação de informacbes realizada na fala, pelo menos pelo ponto de vista de seu reconhecimento por mein de redes neurais. / This work presents a Neural Network model to process sequence information, since this information class does not have a reasonable treatment in the conventional models. This is due to this models features that manipulate incoming information cells individually, without integrating them. The model uses already known mechanisms and paradigms, like the HEBB's rule, the Hopfield's Energy Model and the layer organization paradigm, added with new ideas and mechanisms for the sequence handling in a exploratory system, so that it extracts new properties not found in traditional models. The proposed new mechanisms allow the integration between network entries and context , in order to generate a unique internal representation. The model was validated through simulations. A workstation based environment was designed and implemented to support them. It incorporates a graphical interface that permits the network behavior visualization. In order to enable the model's validation through simulations and considering the computational limits of the available resources, a codification system was proposed to generate simplified ficticious and speech based informations. Although simplified, this codification system incorporates the most important features of the information codification that occur in the speech, at least from its neural network based recognition point of view.

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

Este trabalho apresenta um modelo de rede neural voltado ao tratamento de informagbes codificadas em sequencias, tendo em vista que esta classe de informações nao tem um tratamento adequado nos modelos convencionais. Isso decorre da caracteristica destes modelos convencionais de manipular isoladamente as celulas de informacao apresentadas como entrada, sem Integra-las entre si. O modelo utiliza paradigmas a mecanismos conhecidos, tais coma a regra de HEBB, o modelo de Energia de Hopfield e o paradigma de organizacao em camadas, compondo-os com novas ideias e mecanismos direcionados para o tratamento de sequencias, em um sistema exploratório, extraindo com isso novas propriedades nao existentes em modelos tradicionais. Os novas mecanismos propostos permitem uma integragao entre entradas a rede e o contexto no qual elas sao apresentadas, para que com isso se forme uma Unica representacAo interna para Coda uma seqUencia de entradas. Todo o trabalho de validaco do modelo foi baseado em simulac6es, para as quaffs foi desenvolvido um ambiente em estacao de trabalho, dotado de interface grafica que permite o acompanhamento visual do funcionamento da rede. Para viabilizar a validacao do modelo por meio das simulac6es, tendo em vista os limites computacionais dos recursos disponiveis, foi proposto e utilizado um sistema de codificacao de informacbes ficticias simplicadas baseadas na fala, mais especificamente na organizacao fonetica. O sistema de codificação, embora simplificado, incorpora as mais importantes caracteristicas da codificação de informacbes realizada na fala, pelo menos pelo ponto de vista de seu reconhecimento por mein de redes neurais. / This work presents a Neural Network model to process sequence information, since this information class does not have a reasonable treatment in the conventional models. This is due to this models features that manipulate incoming information cells individually, without integrating them. The model uses already known mechanisms and paradigms, like the HEBB's rule, the Hopfield's Energy Model and the layer organization paradigm, added with new ideas and mechanisms for the sequence handling in a exploratory system, so that it extracts new properties not found in traditional models. The proposed new mechanisms allow the integration between network entries and context , in order to generate a unique internal representation. The model was validated through simulations. A workstation based environment was designed and implemented to support them. It incorporates a graphical interface that permits the network behavior visualization. In order to enable the model's validation through simulations and considering the computational limits of the available resources, a codification system was proposed to generate simplified ficticious and speech based informations. Although simplified, this codification system incorporates the most important features of the information codification that occur in the speech, at least from its neural network based recognition point of view.

Esta Tese apresenta a investigação de técnicas computacionais que permitam a simulação computacional da compreensão de frases faladas. Esta investigação é baseada em estudos neurocognitivos que descrevem o processamento do cérebro ao interpretar a audição de frases. A partir destes estudos, realiza-se a proposição do COMFALA, um modelo computacional para representação do processo de compreensão da fala. O COMFALA possui quatro módulos, correspondentes às fases do processamento cerebral: processamento do sinal de fala, análise sintática, análise semântica e avaliação das respostas das análises. Para validação do modelo são propostas implementações para cada módulo do COMFALA. A codificação do sinal se dá através das transformadas ondeletas (wavelets transforms), as quais permitem uma representação automática de padrões para sistemas conexionistas (redes neurais artificiais) responsáveis pela análise sintática e semântica da linguagem. Para a análise sintática foi adaptado um sistema conexionista de linguagem escrita. Por outro lado, o sistema conexionista de análise semântica realiza agrupamentos por características prosódicas e fonéticas do sinal. Ao final do processo, compara-se a saída sintática com a semântica, na busca de uma melhor interpretação da fala.

Orientador: João Paulo Papa / Banca: Antonio Carlos Sementille / Banca: Alexandre Luís Magalhães Levada / Resumo: Muito embora a impressã digital seja a técnica de reconhecimento biométrico mais utilizada, esta abordagem é muito sensível a imperfeições nos dedos, sejam elas congênitas ou adquiridas com o passar do tempo. O reconhecimento através da íris é uma alternativa, embora sistemas deste porte ainda possuam um elevado custo, sendo também bastante desconfortáveis para o usuário. Outras abordagens têm utilizado o reconhecimento facial como uma alternativa, pois é uma técnica pouco invasiva. Entretanto, tais sistemas são muito sensíveis a variações de luminosidade e oclusões na face. Assim sendo, imagens faciais termais têm sido empregadas, pois a temperatura nas diversas partes do rosto humano permitem caracterizar uma determinada pessoa. Entretando, problemas de saúde que acarretam algum tipo de alteração da temperatura corpórea provocam alterações na imagem termal capturada. Estudos recentes têm proposto obter a assiatura de uma pessoa determinando as regiões isotérmicas de sua face, com o intuito de definir uma impresão facila termal. Apresente pesquisa objetiva a melhoria de tais técnicas, que vão desde a segmentação da face até a obtenção das regiões isotérmicas e classificação das imagens utilizando, para tal, abordagens de processamento de imagens e reconhecimento de padrões baseadas em grafos, denominada Transformada Imagem Floresta e Floresta de Caminhos Ótimos, respectivamente, as quais têm sido amplamente utilizadas com sucesso em todas as etapas necessárias para a implementação de um sistema nesse contexto, mas ainda não empregada para este fim. Os melhores resultados para a obtenção da impressão facial termal foram obtidos utilizando threshold na etapa de binarização das imagens e estabelecendo restrições de busca quanto ao melhor posicionamento dos marcadores utilizados pela Transformada Imagem Floresta... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Not available / Mestre