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Detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando padrões mapeados localmente em multiescala
No full textApplications which use fingerprint recognition are present in many contexts of everyday life, for example, transactions at ATMs, electronic registration point in companies and, since 2008, in the Brazilian electoral process. The fingerprint matching is usually made based on the relative positions of small patterns known as minutiae. Recent scientific researches show the possibility of making synthetic fingerprints, which have a copy of these minutiae in an authentic finger, from simple materials such as play dough, silicone, wood glue, among others. Faced with the imminent danger of fraud in biometric systems, a new line of research emerged: the detection of fake fingerprints (spoofs). Currently, they are in the literature some methods to minimize this problem, but this is still an open problem. The present study focuses on the detection of fake fingerprints using image processing and pattern recognition techniques. The main contribution of this study is a new technique with which the fakes one are detected from the analysis of spatial micro patterns extracted from the fingerprints. Moreover, it is developed in this work, the multi-scale version of the space micro pattern known as Local Mapped Pattern (LMP). The experiments carried out have shown that through the proposed technique, it is possible to achieve a higher detection performances with the results found state of the art in the specialized literatureAplicações que fazem uso de reconhecimento de impressões digitais estão presentes em muitos contextos do dia a dia, por exemplo, transações em caixas automáticos, registro eletrônico de ponto em empresas e, desde 2008, no processo eleitoral brasileiro. A comparação entre impressões digitais geralmente é feita com base nas posições relativas de pequenos padrões conhecidos como minúcias. Estudos científicos recentes demonstram a possibilidade de confecção de impressões digitais sintéticas, que apresentam a cópia das minúcias presentes em um dedo autêntico, a partir de materiais simples como massa de modelar, silicone, cola de madeira, dentre outros. Diante do perigo iminente de fraude em sistemas biométricos, surgiu uma nova linha de pesquisa: a detecção de impressões digitais fraudulentas (spoofs). Atualmente, estão presentes na literatura alguns métodos capazes de amenizar este problema, mas este ainda é um problema em aberto. O presente trabalho concentra-se na detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. A principal contribuição desse estudo é uma nova técnica com a qual as falsificações são detectadas a partir da análise de micropadrões espaciais extraídos das impressões digitais. Além disso, é desenvolvida neste trabalho a versão multiescala do micropadrão espacial conhecido como Padrão Mapeado Localmente (Local Mapped Pattern - LMP). Os experimentos conduzidos mostraram que, através da técnica proposta, é possível alcançar uma detecção com performances superiores aos resultados encontrados no estado da arte na literatura científica especializadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES
Detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando padrões mapeados localmente em multiescala
No full textApplications which use fingerprint recognition are present in many contexts of everyday life, for example, transactions at ATMs, electronic registration point in companies and, since 2008, in the Brazilian electoral process. The fingerprint matching is usually made based on the relative positions of small patterns known as minutiae. Recent scientific researches show the possibility of making synthetic fingerprints, which have a copy of these minutiae in an authentic finger, from simple materials such as play dough, silicone, wood glue, among others. Faced with the imminent danger of fraud in biometric systems, a new line of research emerged: the detection of fake fingerprints (spoofs). Currently, they are in the literature some methods to minimize this problem, but this is still an open problem. The present study focuses on the detection of fake fingerprints using image processing and pattern recognition techniques. The main contribution of this study is a new technique with which the fakes one are detected from the analysis of spatial micro patterns extracted from the fingerprints. Moreover, it is developed in this work, the multi-scale version of the space micro pattern known as Local Mapped Pattern (LMP). The experiments carried out have shown that through the proposed technique, it is possible to achieve a higher detection performances with the results found state of the art in the specialized literatureAplicações que fazem uso de reconhecimento de impressões digitais estão presentes em muitos contextos do dia a dia, por exemplo, transações em caixas automáticos, registro eletrônico de ponto em empresas e, desde 2008, no processo eleitoral brasileiro. A comparação entre impressões digitais geralmente é feita com base nas posições relativas de pequenos padrões conhecidos como minúcias. Estudos científicos recentes demonstram a possibilidade de confecção de impressões digitais sintéticas, que apresentam a cópia das minúcias presentes em um dedo autêntico, a partir de materiais simples como massa de modelar, silicone, cola de madeira, dentre outros. Diante do perigo iminente de fraude em sistemas biométricos, surgiu uma nova linha de pesquisa: a detecção de impressões digitais fraudulentas (spoofs). Atualmente, estão presentes na literatura alguns métodos capazes de amenizar este problema, mas este ainda é um problema em aberto. O presente trabalho concentra-se na detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. A principal contribuição desse estudo é uma nova técnica com a qual as falsificações são detectadas a partir da análise de micropadrões espaciais extraídos das impressões digitais. Além disso, é desenvolvida neste trabalho a versão multiescala do micropadrão espacial conhecido como Padrão Mapeado Localmente (Local Mapped Pattern - LMP). Os experimentos conduzidos mostraram que, através da técnica proposta, é possível alcançar uma detecção com performances superiores aos resultados encontrados no estado da arte na literatura científica especializadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES
Visual prediction and analysis of connection network sets between smooth signals: applications in medical stroke data
Full text linkAprendizado baseado em grafos é uma vertente de apendizado profundo na qual tem-se como intenção estimar um grafo que descreva uma rede de conexões em que as arestas correspondem a relacionamentos entre os elementos mais semelhantes, representados pelos nós da rede. Técnicas de aprendizado baseado em grafos vêm sendo desenvolvidas nos últimos anos na seara de processamento de sinais em grafos. Entretanto, até onde sabemos, sua utilização em análise visual de dados ainda não foi explorada. Neste trabalho, propomos o uso de técnicas de aprendizado baseado em grafos em uma aplicação, na qual confecciona-se um elevado número de redes de conexões para facilitar a percepção de padrões presentes nestas redes através de uma nova ferramenta de análise visual, intitulada NE-Motion. O ferramental desenvolvido é aplicado em uma base de dados formada por milhares de séries temporais. A base de dados foi fornecida por profissionais da área médica da New York University, os quais são especialistas em estudos de pessoas que sofreram Acidente Vascular Cerebral (AVC). A metodologia e ferramenta de visualização propostas foram capazes de revelar informações presentes nos dados e apresentá-los de maneira intuitiva aos peritos, os quais atestaram a efetividade de nossa abordagem.Graph learning is a branch of deep learning in which the intention is to estimate a graph that describes a network where the edges correspond to relationships between the most similar elements represented by the nodes of the network. Graph learning techniques have been developed in recent years by the most important researchers in the field of signal processing on graphs. However, to the best of our knowledge, its use in visual analytics has yet not been explored. In this work, we propose the use of graph learning methods in an application, in which a high number of networks are generated to facilitate the perception of patterns present in these networks, through a new visual analytics tool, called NE-Motion. The tool developed is applied to a database formed by thousands of time series. The database has been provided by medical professionals from New York University, who are specialists in studies of people who have had a stroke. The proposed methodology and visualization tool were able to reveal information present in the data while depicting it in an intuitive way to the experts, who attested to the effectiveness of our approach
Detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando padrões mapeados localmente em multiescala
No full textApplications which use fingerprint recognition are present in many contexts of everyday life, for example, transactions at ATMs, electronic registration point in companies and, since 2008, in the Brazilian electoral process. The fingerprint matching is usually made based on the relative positions of small patterns known as minutiae. Recent scientific researches show the possibility of making synthetic fingerprints, which have a copy of these minutiae in an authentic finger, from simple materials such as play dough, silicone, wood glue, among others. Faced with the imminent danger of fraud in biometric systems, a new line of research emerged: the detection of fake fingerprints (spoofs). Currently, they are in the literature some methods to minimize this problem, but this is still an open problem. The present study focuses on the detection of fake fingerprints using image processing and pattern recognition techniques. The main contribution of this study is a new technique with which the fakes one are detected from the analysis of spatial micro patterns extracted from the fingerprints. Moreover, it is developed in this work, the multi-scale version of the space micro pattern known as Local Mapped Pattern (LMP). The experiments carried out have shown that through the proposed technique, it is possible to achieve a higher detection performances with the results found state of the art in the specialized literatureAplicações que fazem uso de reconhecimento de impressões digitais estão presentes em muitos contextos do dia a dia, por exemplo, transações em caixas automáticos, registro eletrônico de ponto em empresas e, desde 2008, no processo eleitoral brasileiro. A comparação entre impressões digitais geralmente é feita com base nas posições relativas de pequenos padrões conhecidos como minúcias. Estudos científicos recentes demonstram a possibilidade de confecção de impressões digitais sintéticas, que apresentam a cópia das minúcias presentes em um dedo autêntico, a partir de materiais simples como massa de modelar, silicone, cola de madeira, dentre outros. Diante do perigo iminente de fraude em sistemas biométricos, surgiu uma nova linha de pesquisa: a detecção de impressões digitais fraudulentas (spoofs). Atualmente, estão presentes na literatura alguns métodos capazes de amenizar este problema, mas este ainda é um problema em aberto. O presente trabalho concentra-se na detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. A principal contribuição desse estudo é uma nova técnica com a qual as falsificações são detectadas a partir da análise de micropadrões espaciais extraídos das impressões digitais. Além disso, é desenvolvida neste trabalho a versão multiescala do micropadrão espacial conhecido como Padrão Mapeado Localmente (Local Mapped Pattern - LMP). Os experimentos conduzidos mostraram que, através da técnica proposta, é possível alcançar uma detecção com performances superiores aos resultados encontrados no estado da arte na literatura científica especializadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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