Orientador : Roy E. Bruns / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-14T06:16:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brown_DeborahLouiseIllman_D.pdf: 11913831 bytes, checksum: 03bd8e1ad139f75b911383d22c5715d8 (MD5) Previous issue date: 1981 / Doutorado

Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T03:44:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LizarragaEspinosa_MiguelGustavo_M.pdf: 6472222 bytes, checksum: 0cf6171582d2d49404503657ccf4948c (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: A presente tese apresenta um sistema automático de consulta e verificação de assinaturas estáticas. Tal sistema permite mostrar imagens de assinaturas na tela do computador, comprimir e descomprimir imagens de assinaturas, enviar e receber dados via rede de computadores e verificar automáticamente a autenticidade ou não de assinaturas. Como parte do sistema, foi implementado um novo método de compressão de arquivos de assinaturas, que consegue urna taxa de compressão de até 96,05%. Além disso, o presente trabalho, introduz urna nova técnica de extração de características de assinaturas que utiliza operações da morfologia matemática. Nos testes de verificação de assinaturas estáticas, foi utilizado o total de 950 assinaturas. Esse conjunto de assinaturas é dividido em três partes: 550 assinaturas verdadeiras, 100 falsificações aleátorias e 300 assinaturas habilitadas. Como desempenho do nosso sistema de verificação, obtivemos as médias de taxas de erros iguais de 14,6 % frente a falsificações habilitadas e de 3,0 % frente a falsificações aleatórias / Abstract; Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

O foco deste trabalho é a implementação de algoritmos para caracterização de imagens de impressões digitais, envolvendo técnicas gerais do processamento de imagens, tais como limiar, filtragem, operações morfológicas entre outras, para a detecção de formas lineares características de um desenho digital. Especial destaque é outorgado ao cálculo da imagem direcional, aos algoritmos para otimização, à filtragem e às operações morfológicas, que são usados nas etapas de classificação e verificação.

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Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2817_DissertacaoMestradoRowenaMariaTeixeiraVieira.pdf: 1225955 bytes, checksum: c745afac924a7df6d3e777767133ac88 (MD5) Previous issue date: 2009-12-19 / Os sistemas de segurança baseados em identificação de indivíduos através de características biométricas têm exigido que os programas de computador responsáveis por esta função sejam os mais confiáveis possíveis. As características biométricas como face, íris e impressão digital necessitam de recursos sofisticados e da ajuda direta do indivíduo que se deseja reconhecer. Baseado neste contexto, buscou-se uma maneira de minimizar estas exigências através da característica biométrica do caminhar. O caminhar humano é característico de cada ser humano, e este aspecto pode ser utilizado de forma favorável nos sistemas de reconhecimento. Assim, neste trabalho foi desenvolvido um sistema de reconhecimento de indivíduos pela dinâmica do caminhar, usando a abordagem holística para a composição dos vetores de características. Para tal foi usado um estimador de fundo robusto, o LMedS, para se fazer a extração das silhuetas. Após esta etapa, foram feitas algumas filtragens nas imagens, a fim de melhorar a qualidade das silhuetas capturadas, e a medida de largura destas silhuetas serviu como característica de cada classe de pessoas. Métodos de redução de dimensão como o PCA, LDA e POV foram testadas para que os vetores característicos ficassem mais representativos e para que o tempo de processamento do sistema fosse reduzido na etapa posterior. Como classificador foi utilizado o HMM, pois se pode relacionar os estados de um ciclo de caminhar aos estados presentes no HMM. Neste caso, como cada pessoa tem uma forma de caminhar específica (por exemplo, uns andam mais rápido, outros andam mais devagar), este classificador se enquadrou muito bem à proposta da pesquisa. Os resultados obtidos mostraram que a técnica da LDA é a mais satisfatória, pois foi a ferramenta de auxílio ao HMM que obteve taxas de acerto mais expressivas. Tendo em vista as tendências atuais de fusão biométrica, a forma de caminhar se mostra muito atrativa para ser utilizada em sistemas bi-modais ou mesmo isoladamente.

Tese (doutordo) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T19:55:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1995 / O presente trabalho desenvolve uma metodologia para se fazer o Reconhecimento de Padrão multivariados (padrões que contêm várias características) com resposta dicotômica (padrões pertencentes a dois conjuntos A ou B apresentando respostas 1 ou 0, respectivamente). A metodologia propõe que se faça, inicialmente, uma análise estatística dos dados coletados ?em campo?, com o objetivo de verificar a existência de diferença estatisticamente significativa entre os padrões de A e de B, identificar as suas principais características e detectar padrões atípicos por meio de análise dos resíduos de Pearson. Propõe-se a seguir, a aplicação de seis métodos de análise discriminante utilizados para o Reconhecimento de Padrões, capazes de fazer a distinção entre os pontos dos conjuntos A e B, com a finalidade de avaliar as suas performances na classificação, de novos pontos. Dos métodos pesquisados, dois envolvem a técnica da Programação Linear, três métodos são estatísticos, e o último método envolve Rede Neurais.

Orientador: João Baptista Tadanobu Yabu-uti / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T09:53:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Flores_EdnaLucia_D.pdf: 41857471 bytes, checksum: 3330a44e038adda58d3075d3a209a91e (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Este trabalho descreve o desenvolvimento de software em linguagem C para o reconhecimento de caracters numéricos manuscritos. Estes caracteres podem estar isolados, sobrepostos ou conectados e apresentar ao longo do seu contorno trechos contínuos ou fragmentados. No desenvolvimento deste trabalho, o reconhecimento dos caracteres foi realizado inicialmente utilizando-se redes neuronais. Os resultados obtidos com esse processo não são satisfatórios quando ocorrem diferenças expressivas entre os padrões utilizados no treinamento e os padrões utilizados no reconhecimento. As diferenças que podem ocorrer entre os padrões utilizados são mudança de escala, translação e rotação. A mudança de escala ocorre quando as dimensões do padrão utilizados no reconhecimento. A translação ocorre quando o padrão utilizado no treinamento encontra-se localizado em uma posição distinta à posição do padrão utilizado no reconhecimento. A rotação ocorre quando os padrões utilizados no treinamento e no reconhecimento apresentem inclinações diferentes. Com o objetivo de minimizar essas diferenças, os dígitos utilizados antes de serem treinados e reconhecidos pela rede neuronal são normalizados, tornando-se insensíveis mudança de escala, translação e rotação. Vários testes foram realizados utilizando-se padrões normalizados. Os resultados obtidos nesses testes foram satisfatórios quando na fase de treinamento os padrões utilizados foram escritos pelas mesmas pessoas que escreveram os padrões utilizados na fase de reconhecimento ... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: This work describes the development of software in C language for the recognition of handwritten numerical characters. These characters may be isolated, overlapped or connected and present continuous or fragmented parts along their boundaries. In the development of this work, the recognition of characters was realized initially using neural networks. The results obtained from using this process are not satisfactory when expressive differences occur between the training and recognition patterns used. Difference that can occurs between the used patterns are scale change, translation and rotation. The scale change occurs when the dimensions of the training pattern are different from the dimension of the recognition pattern. The rotation occurs when the patterns used in training and recognition present different inclinations. With the objective of minimizing the differences, digits used before being trained and recognized by the neural network are normalized, becoming insensitive to scale change, translation and rotation. Various tests were carried out using normalized patterns. The results obtained from these were satisfactory when during the training phase the patterns used were written by the same people who wrote the patterns during the recognition phase. However, in order that 90%or more of the tested to be recognized, it was necessary to increase the quantity of patterns used in the training process of the neural network ...Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Pedro Jussieu de Rezende / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T14:55:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Patrocinio_EduardoA._M.pdf: 1205897 bytes, checksum: 750c69aac40e769a931c5641b08c671c (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Lee Luan Ling / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-26T21:58:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LizarragaEspinosa_MiguelGustavo_D.pdf: 10835717 bytes, checksum: f444eee46b0d7ce2df1ee752c07322fe (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Neste trabalho foi implementada uma plataforma que permite o cadastramento, consulta e autenticação automática de identidade via rede internet. A identificação pessoal pode ser feita através de diferentes métodos biométricos. Cada um desses métodos biométricos podem ser adicionados à plataforma através de módulos de identificação. Um módulo de identificação consiste em programas CGI que realizam tanto a tarefa de autenticação pessoal quanto a comunicação entre os dados enviados por um usuário através de um browser e um servidor Web. No presente trabalho foi também implementado o módulo de identificação pessoal por imagens de assinaturas. Esse módulo é constituído por um método de verificação automático de assinaturas que se caracteriza por ser um sistema multi-especialista de dois estágios, onde o primeiro estágio trata das falsificações aleatórias e simples, e o segundo estágio de falsificações habilidosas. Esse método de verificação se serve tanto de características globais quanto locais para fazer a descrição da assinatura. As características utilizadas no primeiro estágio do sistema se baseiam na distribuição espacial dos pixels que compõe a assinatura. No segundo estágio, as características escolhidas se servem de técnicas de morfologia matemática para descreverem as inclinações e contornos dos traços que compõe a assinatura. Como parâmetros de desempenho do método de verificação automático, obtivemos os valores de 0,47 % de taxa de erro de falsa rejeição e 2,35 % de taxa de erro de falsa aceitação frente a falsificações aleatórias. No caso de falsificações habilidosas, as taxas de erros foram de 12,75 % e 19,22 % para falsa rejeição e falsa aceitação, respectivamente / Abstract: In this work, it was implemented a platform for identity's enrollment, consulting and automatic authentication through Internet. The personal identification could be made using different biometric methods. Each one of those methods could be add into the platform like as an identity module. An identity module is a group of CGI programs that authenticates an identity and deals with the communication between a user using a browser and a web server. Also, it was implemented a personal identity module using signature's images. This module is based on an automatic verification method that is characterized by being a multi-expert system that works in two stages. In the first stage, the system deals with simple and random forgeries and, in the second one, with skilled forgeries. The verification method uses global and local features for describing a signature. The features used in the first stage are based on the pixels' spatial distribution that compose the signature. In the second stage, the chosen features use mathematic morphology techniques for describing the strokes' inclinations and contours of a signature. As a measure of performance, it was obtained 0.47 % of false rejection error rate and 2.35 % of false acceptance error rate working with random forgeries. Working with skilled forgeries, error rates were 12.75 % and 19.22 % for false rejection and false acceptance, respectively / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

O foco deste trabalho é a implementação de algoritmos para caracterização de imagens de impressões digitais, envolvendo técnicas gerais do processamento de imagens, tais como limiar, filtragem, operações morfológicas entre outras, para a detecção de formas lineares características de um desenho digital. Especial destaque é outorgado ao cálculo da imagem direcional, aos algoritmos para otimização, à filtragem e às operações morfológicas, que são usados nas etapas de classificação e verificação.