Dissertação [mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T08:27:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 275252.pdf: 868813 bytes, checksum: 20c260851cf8918c21ee9565cea6d946 (MD5) / Esta dissertação propõe uma nova técnica de conversão do contorno de pitch para aplicação em sistemas de conversão de voz. O principal objetivo deste trabalho é possibilitar a aplicação do método proposto aos mais diferentes tipos de sistemas de conversão de voz sem que para tanto seja necessário adaptar ou criar um novo banco de sinais de fala. A abordagem proposta considera o algoritmo MOMEL (modelling melody) para dividir o contorno de pitch levando em conta os componentes macroprosódico e microprosódico, sendo que cada um deles é convertido separadamente. A contribuição do componente macroprosódico, obtida pela interpolação dos dados usando a codificação INTSINT (international transcription system for intonation), é então convertida utilizando um modelo de misturas gaussianas (GMM); enquanto, a contribuição do componente microprosódico é convertida por seleção de segmentos de contorno de pitch. Os problemas inerentes à avaliação de desempenho dos sistemas de conversão de voz são discutidos e um parâmetro denominado índice de desempenho é modificado para permitir uma avaliação objetiva da conversão do contorno de pitch. O desempenho do método proposto é confrontado com dois dos métodos mais utilizados na literatura: conversão utilizando normalização gaussiana (GN) e GMM. O desempenho dos diferentes métodos considerados são avaliados através de dois testes subjetivos: de preferência e de similaridade. Os resultados obtidos ratificam a medida adotada, indicando uma preferência pelo método proposto através da melhoria significativa de desempenho frente aos demais métodos avaliados. A flexibilidade da nova abordagem possibilita ampla gama de aplicações nos mais variados tipos de sistemas de conversão de voz.

No presente trabalho, é testada e avaliada a aplicação de Redes Neurais Artificiais no combate de trapaças (cheating, em inglês) do tipo speed cheating em jogos online massivos de múltiplos jogadores, também conhecidos como MMOG (Massively Multi- player Online Games). Os MMOG representam um modelo de negócio onde quantias significativas de recursos financeiros estão envolvidas, e crescem a cada dia. Os mode- los para o combate de trapaças, que possam afastar jogadores de jogos ou servidores, estão localizados na camada de rede, à nível de protocolo. Analisando o estado-da-arte, constatou-se que não existem trabalhos explorando a área de Inteligência Artificial para este fim, tornando-se assim relevante o estudo de sua aplicabilidade. As Redes Neurais Artificiais foram escolhidas por terem grande poder de abstração, generalização e plasti- cidade. Através dos resultados obtidos comparando-se duas abordagens de arquiteturas, as redes Perceptron de múltiplas camadas (MLP) e as redes com atraso no tempo focadas (FTLFN), é possível constatar que é viável a utilização das mesmas para este fim, tendo-se alcançado resultados positivos no combate de speed cheating em MMOGs. / In the present work, Artificial Neural Networks are tested and evaluated in order to avoid a specific type of cheating, called Speed Cheating, in massively multi-player online games (MMOG). The MMOG represent a business model where meaningful financial resources amounts are involved, and increase each day. The models to avoid cheating, that could keep off players from games and servers, are localized in the network layer, at the protocol level. Examining the state-of-art, it was observed that research explor- ing the Artificial Intelligence application to this goal becomes relevant. The Artificial Neural Networks were chosen by their significant abstraction, generalization and plas- ticity characteristics. Through the results’s comparison from two different architectures approaches, the multi layer Perceptron network (MLP) and the focused time lagged net- work (FTLFN), it was possible to conclude that their utilization avoiding speed cheating in MMOG is possible, once good results were found in this work.

As estrategias de passes têm sido sempre de interesse para a pesquisa de futebol. Desde os inícios do futebol, os técnicos tem usado olheiros, gravações de vídeo, exercícios de treinamento e feeds de dados para coletar informações sobre as táticas e desempenho dos jogadores. No entanto, a natureza dinâmica das estratégias de passes são bastante complexas para refletir o que está acontecendo dentro do campo e torna difícil o entendimento do jogo. Além disso, existe uma demanda crecente pela deteção de padrões e analise de estrategias de passes popularizado pelo tiki-taka utilizado pelo FC. Barcelona. Neste trabalho, propomos uma abordagem para abstrair as sequências de pases e agrupálas baseadas na geometria da trajetória da bola. Para analizar as estratégias de passes, apresentamos um esquema de visualização interátiva para explorar a frequência de uso, a localização espacial e ocorrência temporal das sequências. A visualização Frequency Stripes fornece uma visão geral da frequencia dos grupos achados em tres regiões do campo: defesa, meio e ataque. O heatmap de trajetórias coordenado com a timeline de passes permite a exploração das formas mais recorrentes no espaço e tempo. Os resultados demostram oito trajetórias comunes da bola para sequências de três pases as quais dependem da posição dos jogadores e os ângulos de passe. Demonstramos o potencial da nossa abordagem com utilizando dados de várias partidas do Campeonato Brasileiro sob diferentes casos de estudo, e reportamos os comentários de especialistas em futebol. / Passing strategies analysis has always been of interest for soccer research. Since the beginning of soccer, managers have used scouting, video footage, training drills and data feeds to collect information about tactics and player performance. However, the dynamic nature of passing strategies is complex enough to reflect what is happening in the game and makes it hard to understand its dynamics. Furthermore, there exists a growing demand for pattern detection and passing sequence analysis popularized by FC Barcelona’s tiki-taka. We propose an approach to abstract passing strategies and group them based on the geometry of the ball trajectory. To analyse passing sequences, we introduce a interactive visualization scheme to explore the frequency of usage, spatial location and time occurrence of the sequences. The frequency stripes visualization provide, an overview of passing groups frequency on three pitch regions: defense, middle, attack. A trajectory heatmap coordinated with a passing timeline allow, for the exploration of most recurrent passing shapes in temporal and spatial domains. Results show eight common ball trajectories for three-long passing sequences which depend on players positioning and on the angle of the pass. We demonstrate the potential of our approach with data from the Brazilian league under several case studies, and report feedback from a soccer expert.

Esta tese de doutorado descreve um novo modelo para o acoplamento de difusão química contínua e eventos celulares discretos dentro de um ambiente de simulação biologicamente inspirado. Nosso objetivo é definir e explorar um conjunto minimalista de recursos que também são expressivos, permitindo a criação de padrões 2D complexos usando apenas poucas regras. Por não nos restringirmos a uma grade estática ou regular, mostramos que muitos fenômenos diferentes podem ser simulados, como sistemas tradicionais de reação-difusão, autômatos celulares e padrões de pigmentação de seres vivos. Em particular, demonstramos que a adição de saturação química aumenta significativamente a gama de padrões simulados usando reação-difusão, incluindo padrões que não eram possíveis anteriormente. Nossos resultados sugerem um possível modelo universal que pode integrar abordagens de formação de padrões anteriores, fornecendo nova base para experimentação e texturas de aparência realista para uso geral em Computação Gráfica. / This doctoral thesis describes a novel model for coupling continuous chemical diffusion and discrete cellular events inside a biologically inspired simulation environment. Our goal is to define and explore a minimalist set of features that are also expressive, enabling the creation of complex 2D patterns using just a few rules. By not being constrained into a static or regular grid, we show that many different phenomena can be simulated, such as traditional reaction-diffusion systems, cellular automata, and pigmentation patterns from living beings. In particular, we demonstrate that adding chemical saturation increases significantly the range of simulated patterns using reaction-diffusion, including patterns not possible before. Our results suggest a possible universal model that can integrate previous pattern formation approaches, providing new ground for experimentation and realistic-looking textures for general use in Computer Graphics.

Reconhecer a identidade de seres humanos a partir de imagens digitais gravadas de suas faces é uma etapa importante para uma variedade de aplicações que incluem segurança de acesso, iteração humano computador, entretenimento digital, entre outras. Neste trabalho é proposto um novo método automático para reconhecimento facial que utiliza simultaneamente a informação 2D e 3D de uma câmera RGB-D(Kinect). O método proposto utiliza a informação de cor da imagem 2D para localizar faces na cena, uma vez que uma face é localizada ela é devidamente recortada e normalizada para um padrão de tamanho e cor. Posteriormente com a informação de profundidade o método estima a pose da cabeça em relação com à câmera. Com faces recortadas e suas respectivas informações de pose, o método proposto treina um modelo de faces robusto à variação de poses e expressões propondo uma nova técnica automática que separa diferentes poses em diferentes modelos de faces. Com o modelo treinado o método é capaz de identificar se as pessoas utilizadas para aprender o modelo estão ou não presentes em novas imagens adquiridas, as quais o modelo não teve acesso na etapa de treinamento. Os experimentos realizados demonstram que o método proposto melhora consideravelmente o resultado de classificação em imagens reais com variação de pose e expressão. / Recognizing the identity of human beings from recorded digital images of their faces is important for a variety of applications, namely, security access, human computer interation, digital entertainment, etc. This dissertation proposes a new method for automatic face recognition that uses both 2D and 3D information of an RGB-D(Kinect) camera. The method uses the color information of the 2D image to locate faces in the scene, once a face is properly located it is cut and normalized to a standard size and color. Afterwards, using depth information the method estimates the pose of the head relative to the camera. With the normalized faces and their respective pose information, the proposed method trains a model of faces that is robust to pose and expressions using a new automatic technique that separates different poses in different models of faces. With the trained model, the method is able to identify whether people used to train the model are present or not in new acquired images, which the model had no access during the training phase. The experiments demonstrate that the proposed method considerably improves the result of classification in real images with varying pose and expression.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T16:58:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 210785.pdf: 1284504 bytes, checksum: 2a7fb65da36931b1c5c0fe34e0285396 (MD5) / Técnicas de reconhecimento de padrões são importantes ferramentas dentro da inteligência artificial, sendo aplicáveis em áreas como análise de imagens, reconhecimento de caracteres, reconhecimento de fala, auxílio a diagnósticos médicos, identificação de pessoas, inspeção industrial. Neste trabalho foram desenvolvidas quatro técnicas de reconhecimento de padrões baseadas no cálculo de distância, sendo três delas não paramétricas (PID, SID, MID) e a quarta técnica, a elipsoidal, paramétrica. Esta última técnica pode ser considerada a otimização das três primeiras. Para verificar a validade das técnicas desenvolvidas fez-se um estudo das técnicas de reconhecimento de padrões. Aqui, são apresentadas as principais técnicas: regra de Bayes, máxima verossimilhança, aproximação bayesiana, vizinhança mais próxima (k-NN), Parzen window, perceptron multicamadas, redes RBF e mapas de Kohonen. Em seguida, algumas dessas técnicas foram comparadas com as desenvolvidas aqui. Para fazer essa comparação, foi criado o software classificador, que mostrou ser uma ferramenta útil para o projeto de sistemas de reconhecimento de padrões, pois possibilita testar diferentes técnicas, verificando qual a técnica é mais adequada para cada problema. Essa comparação mostra que as técnicas PID, SID, MID e elipsoidal têm bom desempenho e que podem ser alternativas a considerar-se em projetos de sistemas de reconhecimento de padrões.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-21T00:07:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 192677.pdf: 3608759 bytes, checksum: 4c068f6bc821694341dc54e8c259b422 (MD5) / No presente trabalho, é desenvolvido um estudo comparativo entre duas técnicas de detecção facial baseadas em projeções vetoriais: Autofaces e Antifaces. O método de Autofaces tem sido significativamente estudado nos últimos anos, enquanto o de Antifaces é ainda considerado o estado-da-arte para a detecção de objetos. Ambos os métodos são descritos de forma detalhada e, para o método de Antifaces, é proposto um procedimento que permite obter os detectores subótimos. Ambos os métodos são avaliados em condições idênticas de teste. Tais avaliações consideram detecções de características faciais, de objetos tridimensionais e de uma face específica, vista de um ângulo frontal. Finalmente, é feita uma análise de sensibilidade dos métodos ao ruído branco Gaussiano aditivo, a distorções no foco e a alterações na cena em que se apresenta o objeto de interesse. Através dos resultados obtidos, é possível constatar que, no método de Antifaces, os critérios para a determinação de algumas variáveis de projeto não estão ainda bem estabelecidos. Além disso, esse método apresenta alta seletividade durante o processo de detecção. O método de Autofaces possui maior capacidade de generalização e menor sensibilidade à adição de ruído, distorções no foco e alterações na cena.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-20T11:20:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 227346.pdf: 1266542 bytes, checksum: 024bef5b204e7abba3e5328642db3926 (MD5) / A necessidade do ser humano por novos meios de comunicação, tanto entre seus semelhantes, quanto na relação do homem com a máquina, nos traz novos desafios. Este trabalho avalia o "kit" da Microsoft de reconhecimento de fala. Esta ferramenta propõe facilidades para projetos que necessitam utilizar o reconhecimento de voz. Neste estudo são abordados vários conceitos, podendo assim o leitor ter uma boa conceituação sobre os tópicos descritos. Os principais assuntos relacionados na revisão bibliográfica são o reconhecimento de padrões, inteligência artificial e a voz. Finalmente apresenta-se o Microsoft Speech SDK e suas características. Após são apresentadas as avaliações e conclusões obtidas sobre o uso da ferramenta utilizada. The human being need for new communication means so much among its fellow creatures as in the relationship man machine this brings us new challenges. This work evaluates the kit of Microsoft of speech recognition. This tool proposes means for projects that need to use the voice recognition. In this study several concepts are approached, being able to not like this the reader to have a good concept on the described topics. The main subjects related in the bibliographical revision are the recognition of patterns, artificial intelligence and the voice. Finally it introduces it Microsoft Speech SDK and its characteristics. After healthy presented the evaluations and conclusions obtained on the use of the used tool.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:20:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 195648.pdf: 1284504 bytes, checksum: 2a7fb65da36931b1c5c0fe34e0285396 (MD5) / Técnicas de reconhecimento de padrões são importantes ferramentas dentro da inteligência artificial, sendo aplicáveis em áreas como análise de imagens, reconhecimento de caracteres, reconhecimento de fala, auxílio a diagnósticos médicos, identificação de pessoas, inspeção industrial. Neste trabalho foram desenvolvidas quatro técnicas de reconhecimento de padrões baseadas no cálculo de distância, sendo três delas não paramétricas (PID, SID, MID) e a quarta técnica, a elipsoidal, paramétrica. Esta última técnica pode ser considerada a otimização das três primeiras. Para verificar a validade das técnicas desenvolvidas fez-se um estudo das técnicas de reconhecimento de padrões. Aqui, são apresentadas as principais técnicas: regra de Bayes, máxima verossimilhança, aproximação bayesiana, vizinhança mais próxima (k-NN), Parzen window, perceptron multicamadas, redes RBF e mapas de Kohonen. Em seguida, algumas dessas técnicas foram comparadas com as desenvolvidas aqui. Para fazer essa comparação, foi criado o software classificador, que mostrou ser uma ferramenta útil para o projeto de sistemas de reconhecimento de padrões, pois possibilita testar diferentes técnicas, verificando qual a técnica é mais adequada para cada problema. Essa comparação mostra que as técnicas PID, SID, MID e elipsoidal têm bom desempenho e que podem ser alternativas a considerar-se em projetos de sistemas de reconhecimento de padrões.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:47:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 198727.pdf: 2500158 bytes, checksum: b788709e982b206f1cb7dd8c4c82b191 (MD5) / Reconhecimento de faces humanas é uma área de grande interesse no mundo científico. A maioria das tecnologias desenvolvidas utiliza imagens com informação 2D. Este trabalho contou com um método inédito de processamento para a obtenção da forma 3D de uma face. Por meio dele se produziu várias bases de dados, com diferentes resoluções e níveis de ruído aceitáveis. Elas foram utilizadas na construção de um sistema de reconhecimento de face baseado em redes neurais artificiais. A vantagem de se utilizar a forma 3D da face está na exclusão de problemas ocasionados pela iluminação e desalinhamento.