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Biomobile: sistema de identificação de usuários em dispositivos móveis na plataforma Android utilizando reconhecimento de faces a partir de vídeo

Farina, André Marcelo [UNESP] 03 February 2012 (has links) (PDF)
Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-02-03Bitstream added on 2014-06-13T20:51:11Z : No. of bitstreams: 1 farina_am_me_sjrp.pdf: 808682 bytes, checksum: ea95406cc8b860e8bae03b96a4313ee7 (MD5) / Na era da informação em que vivemos a demanda por conectividade e acesso a dados é crescente. Neste cenário os dispositivos móveis estão se tornando cada vez mais populares. Com o aumento da demanda por este tipo de dispositivo aumenta também o volume de informações neles armazenadas. Com isso, os dispositivos móveis estão se tornando uma importante fonte de informação que precisam de mecanismos adequados de proteção. O objetivo desta dissertação de mestrado foi promover um estudo sobre a viabilidade da utilização de Biometria para a proteção de informações dos usuários em dispositivos móveis, em particular nos smartphones, via reconhecimento de faces. A opção pelo reconhecimento facial deveu-se ao fato dos smartphones proverem naturalmente recursos de hardware para a aquisição de vídeos. Para a realização do estudo proposto, foi desenvolvido um sistema de reconhecimento facial na plataforma Android, denominado BioMobile, cuja arquitetura foi projetada para permitir a execução integralmente no domínio dos dispositivos móveis. Para a detecção das faces, foi adotado o algoritmo Viola-Jones, enquanto que para o reconhecimento foram usados os descritores PCA e LBP. O BioMobile foi desenvolvido para operar nos modos de autenticação e de reconhecimento. Além disso, ele trabalha com vídeos, o que possibilita a adoção da técnica de maioria de votos, tornando-o mais tolerante a falhas e mais preciso. Os resultados experimentais mostraram que, ao contrário do algoritmo baseado em LBP, o algoritmo baseado em PCA se torna inviável quando usado em dispositivos com restrições de memória e de processamento. Os resultados obtidos também indicam que o modo de operação de reconhecimento quando aplicado totalmente no domínio dos dispositivos móveis não é conveniente em termos... / In the information age in which we live the demand for connectivity and data access is growing. In this scenario the mobile devices are becoming increasingly popular, especially the smart phones. The increasing demand for this type of device leads to high personal and professional information storage. Therefore, mobile devices are becoming important sources of information that need proper protection mechanisms. The purpose of this master dissertation was to carry out a study on the feasibility of using biometrics as a means of safe, efficient and appropriate information protection on mobile devices, especially in smart phones, via user identification through face recognition. The choice for facial recognition was due to the fact that the smart phones provide embedded video cameras. In order to conduct the proposed study, it was developed a face recognition system on the Android platform, called BioMobile, whose architecture was designed to allow its full execution without the need of external servers. For face detection it was adopted the Viola-Jones algorithm, while for face recognition it were assessed the PCA and LBP descriptors. BioMobile was also designed to operate in authentication and recognition modes. Besides, it works with videos instead of still images that allow the adoption of the technique of majority voting becoming it more fault-tolerant and precise. The experimental results showed that the PCA algorithm is not feasible when used in devices with memory and processing power limitations. LBP, in contrast, showed to be appropriated. The results also indicated that the recognition operation mode fully executed in the mobile devices is not so convenient due to the processing time required. On the other hand, the authentication operation mode showed good performance regarding this issue. The system also showed few error rates (around 2%) depending on the adopted configuration
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Biomobile : sistema de identificação de usuários em dispositivos móveis na plataforma Android utilizando reconhecimento de faces a partir de vídeo /

Farina, André Marcelo. January 2012 (has links)
Orientador: Aparecido Nilceu Marana / Banca: João Eduardo Machado Perea / Banca: Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques / Resumo: Na era da informação em que vivemos a demanda por conectividade e acesso a dados é crescente. Neste cenário os dispositivos móveis estão se tornando cada vez mais populares. Com o aumento da demanda por este tipo de dispositivo aumenta também o volume de informações neles armazenadas. Com isso, os dispositivos móveis estão se tornando uma importante fonte de informação que precisam de mecanismos adequados de proteção. O objetivo desta dissertação de mestrado foi promover um estudo sobre a viabilidade da utilização de Biometria para a proteção de informações dos usuários em dispositivos móveis, em particular nos smartphones, via reconhecimento de faces. A opção pelo reconhecimento facial deveu-se ao fato dos smartphones proverem naturalmente recursos de hardware para a aquisição de vídeos. Para a realização do estudo proposto, foi desenvolvido um sistema de reconhecimento facial na plataforma Android, denominado BioMobile, cuja arquitetura foi projetada para permitir a execução integralmente no domínio dos dispositivos móveis. Para a detecção das faces, foi adotado o algoritmo Viola-Jones, enquanto que para o reconhecimento foram usados os descritores PCA e LBP. O BioMobile foi desenvolvido para operar nos modos de autenticação e de reconhecimento. Além disso, ele trabalha com vídeos, o que possibilita a adoção da técnica de maioria de votos, tornando-o mais tolerante a falhas e mais preciso. Os resultados experimentais mostraram que, ao contrário do algoritmo baseado em LBP, o algoritmo baseado em PCA se torna inviável quando usado em dispositivos com restrições de memória e de processamento. Os resultados obtidos também indicam que o modo de operação de reconhecimento quando aplicado totalmente no domínio dos dispositivos móveis não é conveniente em termos... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In the information age in which we live the demand for connectivity and data access is growing. In this scenario the mobile devices are becoming increasingly popular, especially the smart phones. The increasing demand for this type of device leads to high personal and professional information storage. Therefore, mobile devices are becoming important sources of information that need proper protection mechanisms. The purpose of this master dissertation was to carry out a study on the feasibility of using biometrics as a means of safe, efficient and appropriate information protection on mobile devices, especially in smart phones, via user identification through face recognition. The choice for facial recognition was due to the fact that the smart phones provide embedded video cameras. In order to conduct the proposed study, it was developed a face recognition system on the Android platform, called BioMobile, whose architecture was designed to allow its full execution without the need of external servers. For face detection it was adopted the Viola-Jones algorithm, while for face recognition it were assessed the PCA and LBP descriptors. BioMobile was also designed to operate in authentication and recognition modes. Besides, it works with videos instead of still images that allow the adoption of the technique of majority voting becoming it more fault-tolerant and precise. The experimental results showed that the PCA algorithm is not feasible when used in devices with memory and processing power limitations. LBP, in contrast, showed to be appropriated. The results also indicated that the recognition operation mode fully executed in the mobile devices is not so convenient due to the processing time required. On the other hand, the authentication operation mode showed good performance regarding this issue. The system also showed few error rates (around 2%) depending on the adopted configuration / Mestre

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