Orientador: Hans K. E. Liesenberg / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-13T23:15:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_Willians_M.pdf: 2709619 bytes, checksum: 2863d778e70294138853c2fd3f560daa (MD5) Previous issue date: 1990 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

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

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-06-27T04:06:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 346015.pdf: 1911838 bytes, checksum: 5765986717fa902f146f3281f57f5edd (MD5) Previous issue date: 2016 / Epilepsia é um transtorno do cérebro, caracterizado por uma predisposição duradoura a crises epiléticas e pelas consequências neurobiológicas, sociais, cognitivas e psicológicas desta condição. O eletroencefalograma (EEG) é amplamente utilizado na comprovação clínica do diagnóstico da epilepsia. A confirmação clínica utilizando o EEG é realizada pela análise criteriosa dos registros em busca de algumas manifestações eletrográficas que, quando presentes com determinada frequência, são um forte indicativo desta condição (epilepsia). O presente trabalho tem como objetivo avaliar a viabilidade da Teoria da Ressonância Adaptativa (ART) na identificação automática de padrões epileptiformes em sinais de EEG. Dentre as redes da família ART, foi escolhida a rede ART2 por permitir estímulos de entrada com valores binários (zero ou um) e valores contínuos. A análise e simulações neste estudo utilizou uma base de dados de sinal EEG com gravações de dez pacientes epilépticos e um paciente sem epilepsia. Estes sinais foram separados em dois conjuntos, com segmentos distintos entre si, e utilizados no treinamento e teste da rede. O algoritmo da rede ART2 foi implementado no software Matlab®. Os resultados dos testes gerados pelas redes ART2 foram avaliados por meio de índices de desempenho de Sensibilidade, Especificidade e Eficiência. As redes analisadas obtiveram valores máximos de 98,34% de Sensibilidade, 86,94% de Especificidade e 85,65% de Eficiência. Os resultados alcançados pelas redes foram promissores e satisfatórios. A rede neural ART2 foi capaz de reconhecer padrões epileptiformes, podendo ser uma boa opção para o uso em sistemas computacionais para o diagnóstico da epilepsia.<br> / Abstract : Epilepsy is a disorder of the brain characterized by a predisposition to seizures and lasting neurobiological, social, psychological and cognitive consequences of this condition. The electroencephalogram (EEG) is widely used for the clinical confirmation of epilepsy diagnosis. This is performed by careful analysis of EEG recordings in search of specific electrographic activity than, when present with certain frequency, are a strong indication of this condition (epilepsy). This study aims to assess the feasibility of Adaptive Resonance Theory (ART) in the automatic identification of epileptiform patterns in EEG signals. Among the ART family networks, the ART2 was selected because it allows input stimuli with both binary (zeros and ones) and continuous values. The analysis and simulations preformed in this study used an EEG signal database with recordings from ten epileptic patients and one epilepsy free patient. These EEG signals were separated in two different sets used for training and testing of the network. The ART2 network algorithm was implemented in Matlab® software. The test results generated by ART2 networks were evaluated by sensitivity, specificity and efficiency performance metrics. The analyzed networks obtained maximum values of 98.34% sensitivity, 86.94% specificity and 85.65% efficiency. The results achieved by the networks can be considered promising and satisfactory. The ART2 neural network was able to identify epileptiform patterns and could be a good option for use in computer aided systems for the diagnosis of epilepsy.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-06-27T04:18:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 346008.pdf: 7757568 bytes, checksum: 01af4ec58abe94854abda6d0110f7729 (MD5) Previous issue date: 2017 / A análise da marcha humana é considerada como uma nova ferramenta biométrica pela capacidade de obter as métricas do corpo à distância. Os identificadores biométricos possuem propriedades que tecnologicamente podem medir e analisar as características do corpo humano, utilizados como forma de identificação e controle de acesso para segurança. O reconhecimento através da apropriada interpretação dos parâmetros da marcha é um problema importante para classificação de padrões. Este trabalho possui como finalidade desenvolver um sistema de processamento de imagens que seja capaz de extrair padrões do movimento para a análise da marcha e apresentar um diagnóstico comparativo entre diferentes tipos de redes neurais, para a aplicação de técnicas que possam determinar a qualidade e eficácia das estatísticas para a identificação humana. Para este objetivo, utilizou-se dados de voluntários a partir do aplicativo desenvolvido em C# com base na análise tridimensional feita pela câmera Kinect da Microsoft, onde é possível identificar o esqueleto humano e extrair automaticamente os parâmetros cinéticos e cinemáticos. Os resultados obtidos revelaram a viabilidade para o processo de extração dos parâmetros da marcha e do reconhecimento do corpo humano.<br> / Abstract : The analysis of human gait is considered as a new biometric tool for the ability to obtain the metrics of the body at a distance. Biometric identifiers have properties that technology can measure and analyze the characteristics of the human body, used as a form of identification and access control for security. The recognition through suitable interpretation of parameters of the gait is a major problem for pattern classification. This work has as purpose to develop an image processing system that is able to extract patterns of movement for gait analysis and to present a comparative diagnosis between different types of neural networks, for applying techniques that can to determine the quality and efficacy of the statistics for human identification. For this objective, we used data from volunteers from the application developed in C# based on three-dimensional analysis made by Microsoft's Kinect camera, where it is possible to identify the human skeleton and automatically extract the kinetic and kinematic parameters. The results obtained proved the feasibility to extraction process of gait parameters and the recognition of the human body.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-11-21T03:19:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 348590.pdf: 15855456 bytes, checksum: bd421609cb55782e75a869acf96bf852 (MD5) Previous issue date: 2017 / A obtenção do tamanho projetado de partículas atmosféricas prismáticas é de imensa importância em diversos aspectos da vida prática. Partículas expelidas por erupções vulcânicas podem por em risco a aviação civil e militar. Cristais de gelo presentes em nuvens, dependendo de seu tamanho e formato, alteram as propriedades radiantes das nuvens que podem, por sua vez, afetar significativamente os modelos climáticos. Uma forma indireta de se obter informações sobre as partículas prismáticas é através da utilização de instrumentos que registram padrões bidimensionais de dispersão de luz. Estas imagens podem ser utilizadas para caracterizar uma partícula cristalina, fornecendo informações sobre tamanho, razão de proporção, forma, concavidade e rugosidade. Neste trabalho procurou-se aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina, em especial alguns modelos de redes neurais artificiais e técnicas de análise de dados, de forma a encontrar um modelo que apresente um desempenho satisfatório na tarefa de predição do tamanho projetado das partículas cristalinas. Os modelos de redes neurais testados foram do tipo Feed Forward Multi-Layer Perceptron com regularização Bayesiana, as redes neurais do tipo Função de Base Radial, e as redes Deep Learning do tipo Autoencoders, a qual também foi aplicada com o propósito de redução dimensional. Também foram testadas as técnicas de análise de dados de redução dimensional utilizando Análise de Componentes Principais e invariância à rotação das imagens através da Transformada Rápida de Fourier. Os modelos apresentados foram aplicados a uma série de imagens e seus resultados comparados e analisados. O modelo desenvolvido que utiliza conceitos de Deep Learning com técnicas de Autoencoder foi aquele que obteve os melhores resultados (performance de 0.9914), em especial na predição de tamanho projetado para as partículas menores, as quais tiveram maiores dificuldades de predição nos outros modelos propostos nesse trabalho. / Abstract : Obtaining the projected size of atmospheric prismatic particles is of immense importance in many aspects of practical life. Particles expelled by volcanic eruptions may threat to civil and military aviation. Ice crystals present in clouds, depending on their size and shape, can modify the radiant properties of clouds that can significantly affect the climate models. An indirect way of obtaining information on prismatic particles is through the use of instruments that record two-dimensional light scattering patterns. These images can be used to characterize a crystalline particle, providing information on size, aspect ratio, shape, concavity and roughness. In this work we tried to apply Machine Learning techniques, especially some models of artificial neural networks and techniques of data analysis, in order to find a model that presents a satisfactory performance in the task of predicting the projected size of the crystalline particles. The models of neural networks tested were Feed Forward Multi-Layer Perceptron neural network with Bayesian regularization, Radial Basis Function neural network and Deep Learning network with Autoencoders, which was applied for dimensional reduction purpose as well. We also tested techniques of data dimensional reduction such as Principal Component Analysis and techniques for image rotation invariance such as the Fast Fourier Transform. The presented models were applied to a series of images and their results were compared and analysed. The developed model which used concepts of Deep Learning with techniques of Autoencoder was the one that obtained the best results (0.9914 of performance), and especially in the prediction of projected size of the smaller particles, which had greater difficulties of prediction when using the other models proposed in this work.

Orientadora : Profª. Drª. Letícia Mara Peres / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 15/09/2014 / Inclui referências / Resumo: O modelo de desenvolvimento adotado pelas comunidades de software livre costuma ser bastante eficaz, porém entre os maiores desafios atuais está a busca de melhorias no processo de desenvolvimento que possam facilmente ser adotadas pelas comunidades e que possuam como características: (1) facilitar a interação entre os desenvolvedores e o usuário sem conhecimento técnico, (2) prover um modelo de trabalho em ambientes distribuídos de desenvolvimento de software livre que permita o registro, organização e a rastreabilidade dos requisitos funcionais do produto. O objetivo do presente trabalho _e propor um framework de gestão e rastreabilidade de requisitos de produtos de software livre na visão do usuário sem conhecimento ou interesse técnico. Como objetivos secundários tem-se: a proposição de um conjunto de artefatos que devem ser rastreáveis pelo usuário, a proposição de uma relação de rastreabilidade entre os requisitos e artefatos associados, a proposição de um modelo de desenvolvimento, com fluxos de trabalho para o usuário e a equipe do projeto e a proposição de uma estrutura da informação para desenvolvimento de um portal do usuário. / Abstract: The development model adopted by communities of open source software (OSS) is usually very effective, but it is common that the requirements for this software have been gathered mainly among sophisticated end users, such as system administrators. It is because the model tends to favor developers or people with large technical knowledge. one of nowadays greatest challenges is to propose improvements to development process that could easily be adopted by OSS communities and: facilitate the interaction between developers and non-technical users; provide a working model in distributed OSS development environments that enables traceability of product functional requirements. This work aims to present an integrated framework for OSS development to requirements gathering by non-technical users. We provide a working model in distributed OSS development environments that enables traceability of functional requirements. As results we have: (1) definition of a set of artifacts that must be traceable by the user; (2) definition of a traceability relationship for requirements and related artifacts, allowing user and development team easily recover the requirements information to implement requirements change; (3) definition of a requirements traceability matrix; (4) definition of a work flow for user and development team and (5) proposal of a structure for a portal where the users may have access to the product and contribute to its evolution.

Orientadora : Profª. Drª. Laura Sánchez García / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 24/02/2015 / Inclui referências / Resumo: Os tipos de questões que são usadas na Avaliação Baseada em Computador (CBA, do inglês Computer-Based Assessment) em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) possuem problemas de acessibilidade no contexto de estudantes surdos. Devido a esses problemas, a interação dos estudantes surdos com os tipos de questões fica comprometida e, dessa maneira, os estudantes surdos podem ficar impedidos de utilizar os tipos de questões em AVAs como os demais estudantes. Esta dissertação de mestrado apresenta um conjunto de recomendações de acessibilidade para surdos dos tipos de questões usadas na CBA em AVAs. Este conjunto de recomendações é composto por recomenda- ções que foram encontradas em trabalhos da literatura relacionados com o tema desta pesquisa e classi_cados em três categorias (i.e. "Acessibilidade em AVAs para surdos", "Acessibilidade para projeto de Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) para alfabetização de surdos" e "Acessibilidade em CBA"). Algumas das recomendações foram mantidas na íntegra, enquanto outras foram adaptadas e reescritas no contexto dos tipos de questões usadas em AVAs. O conjunto de recomendações construído no presente trabalho é composto por recomendações de acessibilidade para seis tipos de questões (i.e. Associação, Dissertação, Lacuna, Múltipla escolha, Resposta curta e Verdadeiro/Falso). As recomendações estão classi_cadas de acordo com cada um dos seis tipos de questões e sua correspondente aplicação em perguntas e respostas. Além das recomendações, foram definidos três perfis (i.e. "Professor(a)", "Estudante" e "Desenvolvedor(a)") e para cada recomendação foram sugeridos usos para cada um dos três perfis. O conjunto de recomendações deste trabalho foi avaliado por especialistas em TI e por professoras surdas. Os resultados dessa avaliação determinaram posicionamentos positivos tanto sobre a utilidade do uso das recomendações, como em relação à sua precisão, clareza e completude, no contexto de hipótese. Palavras-chave: Acessibilidade. Ambientes virtuais de aprendizagem. Avaliação baseada em computador. Surdos. Testes baseados em computador. Tipos de questões. / Abstract: The types of questions available for Computer-Based Assessment (CBA) in Virtual Learning Environments (VLEs) still present accessibility issues in the context of deaf students. Due to these problems, the interaction of deaf students can be impaired and, consequently, deaf students can be prevented of using types of questions in VLEs as others students do. This master's thesis presents a set of accessibility recommendations for the deaf of the types of questions used in CBA in VLEs. The set of recommendations is composed of recommendations that were retrieved from studies available in the literature related to the theme of this research, and classified in three categories (i.e. "VLEs accessibility for the deaf", "Accessibility for designing Information and Communication Technologies (ICT) for deaf literacy", and "Accessibility in CBA". Some of these recommendations were fully maintained while others were adapted and rewritten considering the context of the types of questions used in VLEs. The set of recommendations generated in this research consists of accessibility recommendations for six types of questions (i.e. Association, Essay, Fill in the blank, Multiple choice, Short answer and True/False). The recommendations are classified according to each of the six types of questions and their relevance to questions and answers for each type of question. In addition to the recommendations, the research considered three profiles (i.e. "Teacher", "Student", and "Developer") and added usage suggestions to all the recommendations for each of the profiles. The set of recommendations proposed by this research was evaluated by IT experts and by deaf teachers. The evaluation results determined positive feedback both regarding the usefulness of the recommendations like their accuracy, in the hypothesis context. Key-words: Accessibility. Computer-based assessment. Computer-based testing. Deaf. Types of questions. Virtual learning environments.

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

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 : Inacio Maria Dal Fabbro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-01T21:10:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ramos_JeanPauloSilva_D.pdf: 7445135 bytes, checksum: c3055b8364ba727acc93568c42224e70 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado