Made available in DSpace on 2014-06-12T15:57:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo3141_1.pdf: 1187523 bytes, checksum: aeae95bc618434f1a50b6e6a9d701689 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2007 / SERVIÇO FEDERAL DE PROCESSAMENTO / Técnicas baseadas em biometria têm sido aplicadas com sucesso em sistemas de
identificação pessoal. Entre essas técnicas, uma bastante promissora é a que utiliza a
dinâmica de digitação de cada usuário para reconhecê-lo. Neste trabalho investigamos
uma arquitetura de um sistema de identificação pessoal através da dinâmica da digitação
dos usuários. Os principais objetivos deste trabalho são desenvolver um sistema
totalmente automatizado, ou seja, sem qualquer intervenção humana, e um estudo sobre
como o módulo de seleção das características pode aumentar a aptidão do sistema. Em
primeiro lugar, testamos a dificuldade de aprendizado dos dados através de um sistema
sem seleção de características e com classificadores baseados em distância e máquinas
de vetores suporte (SVM). Em seguida combinamos ao classificador SVM, um módulo
de seleção das características da categoria filtro e da categoria wrapper. Avaliamos uma
técnica da abordagem filtro e duas técnicas de otimização para a abordagem wrapper:
algoritmos genéticos (AG) e otimização por enxame de partículas (PSO). Como AG é
uma técnica bastante conhecida e pesquisada em trabalhos anteriores, nos concentramos
mais no desenvolvimento de abordagens baseadas no algoritmo PSO padrão para a
seleção das características. Duas novas técnicas baseadas no PSO foram criadas e
comparadas aos AGs. A avaliação dessas técnicas foram feitas através de três medidas
de desempenho: erro de classificação (formado pelas taxas de falsa aceitação e falsa
rejeição), tempo de processamento e taxa de redução dos conjuntos das características
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2347 |
| Date | January 2007 |
| Creators | da Luz Fraga Barbosa Gonçalves de Azevedo, Gabriel |
| Contributors | Costa de Barros Carvalho Filho, Edson |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds