Due to the natural increase in everyday mobility, people face various work environments. The speech signal recognition system analysed, thus, has to ensure quality and accuracy in recognizing signals of certain level, even in different environments. Variation in environment qualities can bring unacceptable recognition results. The aim of the thesis is to analyse the potential of the acoustic signal recognition device to adjust to d environment conditions, and to propose a constructive methodology of adjusting to the changed environment conditions. A theoretical model of acoustic signal recognizers’ adjustment to changing acoustic environments is described in the work. Also, tools for evaluating enclosed environment acoustic characteristics that have an impact on acoustic signal recognition are presented. An original method of the shift in acoustic environments momenta is as well given in the work; the method is based on employing signals generated by the acoustic signals recognizers. Once the momentum of change in the acoustic environment characteristics is determined, effective methods for acoustic signal recognizer’s adaptation to recognizing acoustic signals in the environment possessing new acoustic characteristics are issued. The developed experimental system allowing exploration of various acoustic signal recognition situations by adapting to the changed acoustic environment characteristics is described. Results of the experimental investigations conducted are... [to full text] / Žmonių mobilumui augant jiems tenka dirbti įvairiose aplinkose. Naudojama šnekos signalų atpažinimo įranga net ir skirtingose aplinkose turi užtikrinti tam tikro lygio signalų atpažinimo kokybę, tikslumą. Besiskiriančios aplinkų savybės gali sukelti nepriimtinus atpažinimo rezultatus. Darbo tikslas – išanalizuoti akustinių signalų atpažinimo įrenginio galimybes prisitaikyti prie kintančių aplinkos sąlygų bei pasiūlyti konstruktyvią prisitaikymo prie pakitusių aplinkos sąlygų metodiką. Darbe aprašomas akustinių signalų atpažintuvų prisitaikymo prie kintančių akustinių erdvių teorinis modelis. Pristatomos uždarų aplinkų akustinių savybių, įtakojančių akustinių signalų atpažinimą, vertinimo priemonės. Pateikiamas originalus akustinių aplinkų pasikeitimo momentų atpažinimo metodas, grindžiamas akustinių signalų atpažintuvų generuojamų signalų panaudojimu. Nustačius akustinių aplinkos savybių pasikeitimo momentą, pateikiami konstruktyvūs metodai akustinių signalų atpažinimo įrenginiui prisitaikyti atpažinti naujomis akustinėmis savybėmis pasižyminčioje aplinkoje generuojamus akustinius signalus. Aprašoma sukurta eksperimentinė sistema, kurios pagalba galima tirti įvairias akustinių signalų atpažinimo situacijas, prisitaikant prie pakitusių akustinių aplinkų savybių. Pateikiami atliktų eksperimentinių tyrimų rezultatai.

[pt] A presente tese de doutorado aborda a temática: Efeito da Outra Raça (EOR) na percepção de faces em crianças de origem japonesas e não japonesas. O EOR diz respeito ao melhor desempenho ao reconhecer faces da mesma raça. O trabalho é composto por dois estudos: um teórico e outro empírico. O estudo teórico teve como objetivo revisar a literatura dos últimos anos em busca de um panorama sobre modelos teóricos que buscam explicar o EOR na percepção de faces. Os resultados desse estudo apresentaram dois modelos de codificação de faces que explicam as diferenças no desempenho ao reconhecer faces de outros grupos raciais. A influência do contato com faces de raças diferentes na magnitude do efeito foi apresentada. A perspectiva da Psicologia Evolucionista foi usada como base para os modelos cognitivos estudados. O estudo empírico visou investigar o desenvolvimento do EOR em, 37 crianças de origem Japonesas e 37 crianças de origem não japonesas, que vivem na cidade do Rio de Janeiro, dividias em duas faixas etárias. As crianças Japonesas não demonstraram o EOR em relação a faces de sua raça, ao passo que crianças não japonesas o apresentaram em ambas as faixas etária. Esses achados sugerem que o EOR emerge cedo no desenvolvimento e que a experiência com faces de outra raça no contexto visual da criança é crucial para modular o sistema de processamento de faces, resultando em diferenças na precisão ao reconhecer faces do outra raça, mesmo quando a cultura desempenha um importante papel no desenvolvimento. / [en] This doctoral thesis addresses the theme: The Other Race Effect (ORE) in face perception in children of Japanese and non-Japanese origin. The ORE is related to better performance in recognizing faces of the same race. The work consists of two studies: one theoretical and one empirical. The theoretical study aimed to review the recent literature in search of an overview of theoretical models that explains the ORE in face perception. The results of this study presented two coding faces models that explain the differences in performance in recognizing faces of other racial groups. The influence of contact with faces of different races in the magnitude of the ORE was presented. The perspective of Evolutionary Psychology was used as the basis for the cognitive models studied. The empirical study aimed to investigate the development of EOR in 37 Japanese and 37 non-Japanese children, living in the city of Rio de Janeiro, divided into two age groups. Japanese children showed no EOR in recognizinhg their own race faces, while the non Japanese children presented the ORE in both age groups. These findings suggest that the EOR emerges early in development and that experience with faces of another race in the visual context of the child is crucial to modulate the face processing system, resulting in differences in accuracy in recognizing faces of another race, even when the culture plays an important role in the development.

[pt] A presente dissertação estudo dois problemas de detecção de padrões em imagens com fundo complexo, casos onde os algoritmos de segmentação convencionais não podem proporcionar bons resultados: a localização de Unidades Estruturais (UE`s) em imagens obtidas por Microscópio Eletrônico de Transmissão em Alta Resolução, e a detecção de faces frontais na posição vertical em imagens. Apesar de serem abordados problemas diferentes, as metodologias empregadas na solução de ambos os problemas possuem semelhanças. Uma operação de vizinhança é aplicada a imagem de entrada em busca de padrões de interesse. Sendo cada região extraída desta imagem submetida a um operador matemático composto por etapas de pré-processamento, redução de dimensionalidade e classificação. Na detecção de UE`s foram empregados três métodos distintos de redução de dimensionalidade - Análise de Componentes Principais (PCA), PCA do conjunto de treinamento equilibrado (PCAEq), e um método inédito, eixos que maximizam a distância ao centróide de uma classe (MAXDIST) - e dois modelos de classificador - classificador baseado na distância euclideana (EUC) e rede neural back-propagation (RN). A combinação PCAEq/RN forneceu taxa de detecção de 88% para 25 componentes. Já a combinação MAXDIST/EUC com apenas uma atributo forneceu 82% de detecção com menos falsas detecções. Na detecção de faces foi empregada uma nova abordagem, que utiliza uma rede neural back-propagation como classificador. Aplica-se a sua entrada recebe a representação no subespaço das faces e o erro de reconstrução. Em comparação com os resultados de referência da literatura na área, o método proposto atingiu taxas de detecção similares. / [en] This dissertation studies two pattern detection problems in images with complex background, in which standard segmentation techniques do not provide good results: the detection of structural units (SU`s) in images obtained through High resolution transmission Electron Microscopy and the detection of frontal human faces in images. The methods employed in the solution of both problems have many similarities - a neighborhood operator, basically composed of pre-processing, dimensionality reduction and classification steps, scans the input image searching for the patterns of interest. For SU detection three dimensionality reduction methods - Principal Component Analysis (PCA), PCA of the balanced training set (PACEq), and a new method, axis that maximize the distance to a given class centroid (MAXDIST) -, and two classifiers - Euclidean Distance (EUC) and back-propagation neural network (RN). The MAXDIST/EUC combination, with just one component, provided a detection rate of 82% with less false detections. For face detection a new approach was employed, using a back-propagation neural network as classifier. It takes as input a representation in the so-called face space and the reconstruction error (DFFS). In comparison with benchmark results from the literature, the proposed method reached similar detection rates.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge Farid Amate.pdf: 1076998 bytes, checksum: 7c54d6bc2833288f1945368aa6976936 (MD5) Previous issue date: 2009-02-06 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In industrial processes, where parameters estimation and standard recognition are desired, digital filters technology is used to do estimation. The digital filter is responsible for prediction and filtering process. Then, the filter behavior can be analyzed based on performance, gains and others variables linked to the specified model. However, to obtain trusty variables and data to estimate the process in question, a model that represents well the physics plant is needed. To do this, are applied techniques based on Systems Identification where we obtain the ARX, ARMAX, Output-Error and Box-Jenkins models of the electrolytic pot. Results, validation and their analysis, applied in standard recognition, using different structures are presented. / Em processos industriais, onde deseja-se a estimação de parâmetros e reconhecimento de padrões, utiliza-se da tecnologia de filtros digitais para tal fim. O filtro digital é responsável pelo processo de predição e filtragem. Assim, pode-se fazer uma análise do comportamento do filtro baseada no desempenho, ganhos e outras variáveis ligadas ao modelo especificado. Porém, para obtenção de variáveis e dados confiáveis para estimar-se o processo em questão, necessita-se de um modelo que represente bem a planta física. Para isto, são aplicadas técnicas baseadas em Identificação de Sistemas, onde são obtidos os modelos ARX, ARMAX, Output-Error e Box-Jenkins da cuba eletrolítica. São apresentados os resultados, validações dos modelos e análise dos mesmos, aplicados ao reconhecimento de padrões, utilizando-se diferentes estruturas.

The analysis of the immensity of data in space and time is a challenging task. For this thesis, the time-dependent data has been explored in various directions. The studies focused on data visualization, feature extraction, and data classification. The data that has been used in the studies comes from various well-recognized archives and has been the basis of numerous researches. The data characteristics ranged from the univariate time series to multivariate time series, from hand gestures to unconstrained views of general human movements. The experiments covered more than one hundred datasets. In addition, we also discussed the applications of visual analytics to video data. Two approaches were proposed to create a feature vector for time-dependent data classification. One is designed especially for a bio-inspired model for human motion recognition and the other is a subspace-based approach for arbitrary data characteristics. The extracted feature vectors of the proposed approaches can be easily visualized in two-dimensional space. For the classification, we experimented with various known models and offered a simple model using data in subspaces for light-weight computation. Furthermore, this method allows a data analyst to inspect feature vectors and detect an anomaly from a large collection of data simultaneously. Various classification techniques were compared and the findings were summarized. Hence, the studies can assist a researcher in picking an appropriate technique when setting up a corresponding model for a given characteristic of temporal data, and offer a new perspective for analyzing the time series data. This thesis is comprised of two parts. The first part gives an overview of time-dependent data and of this thesis with its focus on classification; the second part covers the collection of seven publications.