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Um ambiente de avaliação da usabilidade de software apoiado por técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de fala / An environment to support usability evaluation using image processing and speech recognition

Coleti, Thiago Adriano 17 December 2013 (has links)
A filmagem e a verbalização são métodos de teste de usabilidade considerados fundamentais para apoiar a avaliação da usabilidade de software, pois permitem ao avaliador coletar dados reais da capacidade de interação de um sistema e sua influência sobre o usuário. Os testes são, geralmente, realizados com usuário reais do software para que os mesmos possam submeter a interface as mais diversas situações. Embora eficazes, a filmagem e a verbalização são pouco eficientes, pois necessitam de muito trabalho para análise dos dados coletados e identificação de problemas de usabilidade. Pesquisas já realizadas na área apontam para um tempo de análise de duas a dez vezes o tempo do teste. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um ambiente computacional que utilizava eventos de pronuncia de palavras chave e reações faciais para apoiar o processo de coleta, análise e identificação de interfaces com possíveis problemas de usabilidade de forma rápida e segura. O ambiente foi composto por um aplicativo que monitorava (em segundo plano) a utilização de um determinado aplicativo registrando palavras chave pronunciadas pelo participante e imagens faciais em determinados intervalos de tempo. Além destes dados, imagens das telas do sistema (snapshots) também eram registrados a fim de indicar quais interfaces eram utilizadas no momento de um determinado evento. Após a coleta, estes dados eram organizados e disponibilizados para avaliador com destaques para eventos que poderiam indicar insatisfação do participante ou possíveis problemas na utilização. Foi possível concluir que os eventos relacionados à verbalização com palavras chave foram eficazes para apoiar a tarefa de análise e identificação de interfaces problemáticas, pois as palavras estavam relacionadas com classificadores que indicavam satisfação ou insatisfação por parte do usuário. A atividade de verbalização se mostrou mais eficiente quando a análise de seus dados foi aplicada em conjunto com as imagens faciais, pois permitiram uma análise mais confiável e abrangente. Nesta análise, o avaliador teve condições de identificar quais interfaces do sistema foram mal classificadas pelo usuário e qual era o foco de visão/utilização do usuário no momento do evento. Para análises efetuadas com utilização de palavras chave com/sem utilização de imagens, o tempo gasto para identificar as interfaces e possíveis problemas foi reduzido para menos de duas vezes o tempo de teste. / Filming and verbalization are considered fundamental usability test methods to support software usability evaluation, due to the reason that allows the evaluator to collect real data about the software interaction capacity and how it influences the user. The tests are, usually, performed by real software users because they can submit the system to several situations that were not presupposed by evaluator in the labs. Although effective, the filming and the verbalization are not efficient due to the reason that require a long time to analyzing the data and identify usability problems. Researches performed in the area present that the time to data analysis is two to ten times the test time. This research aimed to develop an environment that used events as words pronounced and face reactions to support the collect, analysis and identification of interfaces with usability problems easily and safe. The environment is composed by a software to monitoring (background) of the user activities. The software collects key words pronounced by the participant and face images in specific time intervals. Besides these data, snapshots of the interfaces were registered in order to present which interfaces were in used in the event moment. After the collect stage, these data were processed and available to the evaluator with highlights to events that could indicate unsatisfactory events or potential utilization problems. In this research, was possible to conclude that the verbalization events using key words were effective to support the analysis and identification of problematic interfaces because the words were related to specific context that indicated the user opinion. The verbalization activities were more effective in the moments that the data analysis was performed using the face images to support it, allowing more reliable and comprehensive data analysis. In this analysis, the evaluator was able to identify which interfaces were classified negatively by the participant and which was the user focus of view/use in the event moment. In analysis performed using key words and/or not using the face images, the time to identifying the interfaces and potentials usability problems was reduced to less than twice the time of test.
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Um ambiente de avaliação da usabilidade de software apoiado por técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de fala / An environment to support usability evaluation using image processing and speech recognition

Thiago Adriano Coleti 17 December 2013 (has links)
A filmagem e a verbalização são métodos de teste de usabilidade considerados fundamentais para apoiar a avaliação da usabilidade de software, pois permitem ao avaliador coletar dados reais da capacidade de interação de um sistema e sua influência sobre o usuário. Os testes são, geralmente, realizados com usuário reais do software para que os mesmos possam submeter a interface as mais diversas situações. Embora eficazes, a filmagem e a verbalização são pouco eficientes, pois necessitam de muito trabalho para análise dos dados coletados e identificação de problemas de usabilidade. Pesquisas já realizadas na área apontam para um tempo de análise de duas a dez vezes o tempo do teste. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um ambiente computacional que utilizava eventos de pronuncia de palavras chave e reações faciais para apoiar o processo de coleta, análise e identificação de interfaces com possíveis problemas de usabilidade de forma rápida e segura. O ambiente foi composto por um aplicativo que monitorava (em segundo plano) a utilização de um determinado aplicativo registrando palavras chave pronunciadas pelo participante e imagens faciais em determinados intervalos de tempo. Além destes dados, imagens das telas do sistema (snapshots) também eram registrados a fim de indicar quais interfaces eram utilizadas no momento de um determinado evento. Após a coleta, estes dados eram organizados e disponibilizados para avaliador com destaques para eventos que poderiam indicar insatisfação do participante ou possíveis problemas na utilização. Foi possível concluir que os eventos relacionados à verbalização com palavras chave foram eficazes para apoiar a tarefa de análise e identificação de interfaces problemáticas, pois as palavras estavam relacionadas com classificadores que indicavam satisfação ou insatisfação por parte do usuário. A atividade de verbalização se mostrou mais eficiente quando a análise de seus dados foi aplicada em conjunto com as imagens faciais, pois permitiram uma análise mais confiável e abrangente. Nesta análise, o avaliador teve condições de identificar quais interfaces do sistema foram mal classificadas pelo usuário e qual era o foco de visão/utilização do usuário no momento do evento. Para análises efetuadas com utilização de palavras chave com/sem utilização de imagens, o tempo gasto para identificar as interfaces e possíveis problemas foi reduzido para menos de duas vezes o tempo de teste. / Filming and verbalization are considered fundamental usability test methods to support software usability evaluation, due to the reason that allows the evaluator to collect real data about the software interaction capacity and how it influences the user. The tests are, usually, performed by real software users because they can submit the system to several situations that were not presupposed by evaluator in the labs. Although effective, the filming and the verbalization are not efficient due to the reason that require a long time to analyzing the data and identify usability problems. Researches performed in the area present that the time to data analysis is two to ten times the test time. This research aimed to develop an environment that used events as words pronounced and face reactions to support the collect, analysis and identification of interfaces with usability problems easily and safe. The environment is composed by a software to monitoring (background) of the user activities. The software collects key words pronounced by the participant and face images in specific time intervals. Besides these data, snapshots of the interfaces were registered in order to present which interfaces were in used in the event moment. After the collect stage, these data were processed and available to the evaluator with highlights to events that could indicate unsatisfactory events or potential utilization problems. In this research, was possible to conclude that the verbalization events using key words were effective to support the analysis and identification of problematic interfaces because the words were related to specific context that indicated the user opinion. The verbalization activities were more effective in the moments that the data analysis was performed using the face images to support it, allowing more reliable and comprehensive data analysis. In this analysis, the evaluator was able to identify which interfaces were classified negatively by the participant and which was the user focus of view/use in the event moment. In analysis performed using key words and/or not using the face images, the time to identifying the interfaces and potentials usability problems was reduced to less than twice the time of test.
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Processo de design baseado no projeto axiomático para domínios próximos: estudo de caso na análise e reconhecimento de textura. / Design process based on the axiomatic design for close domain: case study in texture analysis and recognition.

Queiroz, Ricardo Alexandro de Andrade 19 December 2011 (has links)
O avanço tecnológico recente tem atraído tanto a comunidade acadêmica quanto o mercado para a investigação de novos métodos, técnicas e linguagens formais para a área de Projeto de Engenharia. A principal motivação é o atendimento à demanda para desenvolver produtos e sistemas cada vez mais completos e que satisfaçam as necessidades do usuário final. Necessidades estas que podem estar ligadas, por exemplo, à análise e reconhecimento de objetos que compõe uma imagem pela sua textura, um processo essencial na automação de uma enorme gama de aplicações como: visão robótica, monitoração industrial, sensoriamento remoto, segurança e diagnóstico médico assistido. Em vista da relevância das inúmeras aplicações envolvidas e pelo fato do domínio de aplicação ser muito próximo do contexto do desenvolvedor, é apresentada uma proposta de um processo de design baseado no Projeto Axiomático como sendo o mais indicado para esta situação. Especificamente, se espera que no estudo de caso da análise de textura haja uma convergência mais rápida para a solução - se esta existir. No estudo de caso, se desenvolve uma nova concepção de arquitetura de rede neural artificial (RNA), auto-organizável, com a estrutura espacial bidimensional da imagem de entrada preservada, tendo a extração e reconhecimento/classificação de textura em uma única fase de aprendizado. Um novo conceito para o paradigma da competição entre os neurônios também é estabelecida. O processo é original por permitir que o desenvolvedor assuma concomitantemente o papel do cliente no projeto, e especificamente por estabelecer o processo de sistematização e estruturação do raciocínio lógico do projetista para a solução do problema a ser desenvolvido e implementado em RNA. / The recent technological advance has attracted the industry and the academic community to research and propose methods, seek for new techniques, and formal languages for engineering design in order to respond to the growing demand for sophisticated product and systems that fully satisfy customers needs. It can be associated, for instance, with an application of object recognition using texture features, essential to a variety of applications domains, such as robotic vision, industrial inspection, remote sensing, security and medical image diagnosis. Considering the importance of the large number of applications mentioned before, and due to their characteristic where both application and developer domain are very close to each other, this work aims to present a design process based on ideas extracted from axiomatic design to accelerate the development for the classical approach to texture analysis. Thus, a case study is accomplished where a new conception of neural network architecture is specially designed for the following proposal: preserving the two-dimensional spatial structure of the input image, and performing texture feature extraction and classification within the same architecture. As a result, a new mechanism for neuronal competition is also developed as specific knowledge for the domain. In fact, the process proposed has some originality because it does take into account that the developer assumes also the customers role on the project, and establishes the systematization process and structure of logical reasoning of the developer in order to develop and implement the solution in neural network domain.
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Processo de design baseado no projeto axiomático para domínios próximos: estudo de caso na análise e reconhecimento de textura. / Design process based on the axiomatic design for close domain: case study in texture analysis and recognition.

Ricardo Alexandro de Andrade Queiroz 19 December 2011 (has links)
O avanço tecnológico recente tem atraído tanto a comunidade acadêmica quanto o mercado para a investigação de novos métodos, técnicas e linguagens formais para a área de Projeto de Engenharia. A principal motivação é o atendimento à demanda para desenvolver produtos e sistemas cada vez mais completos e que satisfaçam as necessidades do usuário final. Necessidades estas que podem estar ligadas, por exemplo, à análise e reconhecimento de objetos que compõe uma imagem pela sua textura, um processo essencial na automação de uma enorme gama de aplicações como: visão robótica, monitoração industrial, sensoriamento remoto, segurança e diagnóstico médico assistido. Em vista da relevância das inúmeras aplicações envolvidas e pelo fato do domínio de aplicação ser muito próximo do contexto do desenvolvedor, é apresentada uma proposta de um processo de design baseado no Projeto Axiomático como sendo o mais indicado para esta situação. Especificamente, se espera que no estudo de caso da análise de textura haja uma convergência mais rápida para a solução - se esta existir. No estudo de caso, se desenvolve uma nova concepção de arquitetura de rede neural artificial (RNA), auto-organizável, com a estrutura espacial bidimensional da imagem de entrada preservada, tendo a extração e reconhecimento/classificação de textura em uma única fase de aprendizado. Um novo conceito para o paradigma da competição entre os neurônios também é estabelecida. O processo é original por permitir que o desenvolvedor assuma concomitantemente o papel do cliente no projeto, e especificamente por estabelecer o processo de sistematização e estruturação do raciocínio lógico do projetista para a solução do problema a ser desenvolvido e implementado em RNA. / The recent technological advance has attracted the industry and the academic community to research and propose methods, seek for new techniques, and formal languages for engineering design in order to respond to the growing demand for sophisticated product and systems that fully satisfy customers needs. It can be associated, for instance, with an application of object recognition using texture features, essential to a variety of applications domains, such as robotic vision, industrial inspection, remote sensing, security and medical image diagnosis. Considering the importance of the large number of applications mentioned before, and due to their characteristic where both application and developer domain are very close to each other, this work aims to present a design process based on ideas extracted from axiomatic design to accelerate the development for the classical approach to texture analysis. Thus, a case study is accomplished where a new conception of neural network architecture is specially designed for the following proposal: preserving the two-dimensional spatial structure of the input image, and performing texture feature extraction and classification within the same architecture. As a result, a new mechanism for neuronal competition is also developed as specific knowledge for the domain. In fact, the process proposed has some originality because it does take into account that the developer assumes also the customers role on the project, and establishes the systematization process and structure of logical reasoning of the developer in order to develop and implement the solution in neural network domain.

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