A Hybrid Multibiometric System for Personal Identification Based on Face and Iris Traits. The Development of an automated computer system for the identification of humans by integrating facial and iris features using Localization, Feature Extraction, Handcrafted and Deep learning Techniques.

Multimodal biometric systems have been widely applied in many real-world applications due to its ability to deal with a number of significant limitations of unimodal biometric systems, including sensitivity to noise, population coverage, intra-class variability, non-universality, and vulnerability to spoofing. This PhD thesis is focused on the combination of both the face and the left and right irises, in a unified hybrid multimodal biometric identification system using different fusion approaches at the score and rank level. Firstly, the facial features are extracted using a novel multimodal local feature extraction approach, termed as the Curvelet-Fractal approach, which based on merging the advantages of the Curvelet transform with Fractal dimension. Secondly, a novel framework based on merging the advantages of the local handcrafted feature descriptors with the deep learning approaches is proposed, Multimodal Deep Face Recognition (MDFR) framework, to address the face recognition problem in unconstrained conditions. Thirdly, an efficient deep learning system is employed, termed as IrisConvNet, whose architecture is based on a combination of Convolutional Neural Network (CNN) and Softmax classifier to extract discriminative features from an iris image. Finally, The performance of the unimodal and multimodal systems has been evaluated by conducting a number of extensive experiments on large-scale unimodal databases: FERET, CAS-PEAL-R1, LFW, CASIA-Iris-V1, CASIA-Iris-V3 Interval, MMU1 and IITD and MMU1, and SDUMLA-HMT multimodal dataset. The results obtained have demonstrated the superiority of the proposed systems compared to the previous works by achieving new state-of-the-art recognition rates on all the employed datasets with less time required to recognize the person’s identity.Multimodal biometric systems have been widely applied in many real-world applications due to its ability to deal with a number of significant limitations of unimodal biometric systems, including sensitivity to noise, population coverage, intra-class variability, non-universality, and vulnerability to spoofing. This PhD thesis is focused on the combination of both the face and the left and right irises, in a unified hybrid multimodal biometric identification system using different fusion approaches at the score and rank level. Firstly, the facial features are extracted using a novel multimodal local feature extraction approach, termed as the Curvelet-Fractal approach, which based on merging the advantages of the Curvelet transform with Fractal dimension. Secondly, a novel framework based on merging the advantages of the local handcrafted feature descriptors with the deep learning approaches is proposed, Multimodal Deep Face Recognition (MDFR) framework, to address the face recognition problem in unconstrained conditions. Thirdly, an efficient deep learning system is employed, termed as IrisConvNet, whose architecture is based on a combination of Convolutional Neural Network (CNN) and Softmax classifier to extract discriminative features from an iris image. Finally, The performance of the unimodal and multimodal systems has been evaluated by conducting a number of extensive experiments on large-scale unimodal databases: FERET, CAS-PEAL-R1, LFW, CASIA-Iris-V1, CASIA-Iris-V3 Interval, MMU1 and IITD and MMU1, and SDUMLA-HMT multimodal dataset. The results obtained have demonstrated the superiority of the proposed systems compared to the previous works by achieving new state-of-the-art recognition rates on all the employed datasets with less time required to recognize the person’s identity.Higher Committee for Education Development in Ira

Electrophysiologic assessment of (central) auditory processing disorder in children with non-syndromic cleft lip and/or palate

Session 5aPP - Psychological and Physiological Acoustics: Auditory Function, Mechanisms, and Models (Poster Session)Cleft of the lip and/or palate is a common congenital craniofacial malformation worldwide, particularly non-syndromic cleft lip and/or palate (NSCL/P). Though middle ear deficits in this population have been universally noted in numerous studies, other auditory problems including inner ear deficits or cortical dysfunction are rarely reported. A higher prevalence of educational problems has been noted in children with NSCL/P compared to craniofacially normal children. These high level cognitive difficulties cannot be entirely attributed to peripheral hearing loss. Recently it has been suggested that children with NSCLP may be more prone to abnormalities in the auditory cortex. The aim of the present study was to investigate whether school age children with (NSCL/P) have a higher prevalence of indications of (central) auditory processing disorder [(C)APD] compared to normal age matched controls when assessed using auditory event-related potential (ERP) techniques. School children (6 to 15 years) with NSCL/P and normal controls with matched age and gender were recruited. Auditory ERP recordings included auditory brainstem response and late event-related potentials, including the P1-N1-P2 complex and P300 waveforms. Initial findings from the present study are presented and their implications for further research in this area —and clinical intervention—are outlined. © 2012 Acoustical Society of Americapublished_or_final_versio

Evolutionary Computation

This book presents several recent advances on Evolutionary Computation, specially evolution-based optimization methods and hybrid algorithms for several applications, from optimization and learning to pattern recognition and bioinformatics. This book also presents new algorithms based on several analogies and metafores, where one of them is based on philosophy, specifically on the philosophy of praxis and dialectics. In this book it is also presented interesting applications on bioinformatics, specially the use of particle swarms to discover gene expression patterns in DNA microarrays. Therefore, this book features representative work on the field of evolutionary computation and applied sciences. The intended audience is graduate, undergraduate, researchers, and anyone who wishes to become familiar with the latest research work on this field

Roadmap on signal processing for next generation measurement systems

Signal processing is a fundamental component of almost any sensor-enabled system, with a wide range of applications across different scientific disciplines. Time series data, images, and video sequences comprise representative forms of signals that can be enhanced and analysed for information extraction and quantification. The recent advances in artificial intelligence and machine learning are shifting the research attention towards intelligent, data-driven, signal processing. This roadmap presents a critical overview of the state-of-the-art methods and applications aiming to highlight future challenges and research opportunities towards next generation measurement systems. It covers a broad spectrum of topics ranging from basic to industrial research, organized in concise thematic sections that reflect the trends and the impacts of current and future developments per research field. Furthermore, it offers guidance to researchers and funding agencies in identifying new prospects.AerodynamicsMicrowave Sensing, Signals & System

Preparation and Characterization of thin films of organic semiconductors and their heterostructures

Diese Arbeit ist eine Zusammenfassung der Studien zur Präparation und spektroskopischen Charakterisierung von Dünnfilmen des organischen Halbleitermoleküls Perfluoropentacen (PFP) und Pentacenetetrone (P-TET), sowie von Heterostrukturen von PFP und Pentacen (PEN) und von PEN und Buckminster-Fulleren (C60). Durch die Kombination verschiedener Messtechniken wurden die Morphologie und Struktur der Dünnfilme analysiert und der Effekt von Veränderungen des Präparationsprozesses wie zum Beispiel der Variation der Diffusionslängen der Moleküle durch Einstellung der Substrattemperatur auf die Dünnfilme untersucht. Durch die gezielte Auswahl von Substraten verschiedener geometrischer und chemischer Eigenschaften wurden molekulare Dünnfilme in verschiedener, hochgeordneter Ausrichtung hergestellt. Dies ermöglichte die detaillierte polarisationsaufgelöste spektroskopische Vermessung dieser Dünnfilme, wodurch die anisotropen elektronischen, morphologischen und Vibrationseigenschaften der organischen Halbleitermoleküle in kristalliner Form bestimmt werden konnten. Weiterhin wurde der Einfluss der nanoskopischen Qualität des Trägersubstrates auf die resultierenden Dünnfilm-Eigenschaften für die Kombination von hochorientiertem pyrolitischen Graphit (HOPG) als Substrat und PFP und P-TET als Adsorbate untersucht. Hierbei zeigte sich, dass die schwache, aber effiziente Wechselwirkung zwischen dem Graphit-Substrat und dem Adsorbat in einer planaren Adsorptionsgeometrie und großer Kristallitgröße der Acene auf HOPG resultiert. Dies ist speziell interessant, da es spektroskopischen Zugang zu Dünnfilmen in liegender molekularer Orientierung ermöglicht, ohne dass die Moleküle durch starke Wechselwirkung mit dem Substrat chemisch verändert werden, wie es oft bei Kontakt mit Metalloberflächen der Fall ist. Durch Variation der Substratqualität wurde festgestellt, dass bereits mikroskopische Fehlstellen im Substrat diesen Effekt unterbinden, sodass die Substratqualität als kritischer Parameter für die Strukturbildung in molekularen Dünnfilmen identifiziert wurde. Im Falle der Deposition von PFP auf HOPG wurde eine neuartige Kristallphase (Polymorphismus) von PFP entdeckt, in der die PFP-Moleküle relativ zueinander parallel stapeln statt das typische Herringbone-Muster einzunehmen. Weiterhin wurden die PFP-Metall-Grenzflächen an den Metallen Gold, Silber und Kupfer studiert. Da diese Grenzflächen von entscheidender Bedeutung für die Effizienz realer Bauteile sind, ist ihr Verständnis und die Stabilität dieser Grenzfläche von großer Bedeutung für die Weiterentwicklung organischer elektronischer Bauteile. Es zeigte sich hierbei, dass die für PFP postulierte Stabilität gegenüber katalytischen Prozessen weitaus schwächer ist als vorhergesagt. Als Konsequenz treten an Grenzflächen mit reaktiven Silber- und Kupferoberflächen bei Zufuhr von thermischer Energie signifikante Veränderungen der strukturellen und elektronischen Eigenschaften auf, die bei hohen Temperaturen zu einer vollständigen Dissoziation des Moleküls führen. Zudem wurden Studien durchgeführt, die zu einem erweiterten Verständnis in der Strukturbildung und Wechselwirkung organischer Moleküle miteinander beitragen sollen. Solche organische Heterostrukturen sind von großer Bedeutung, da eine Vielzahl prototypialer elektronischer Bauelemente, wie beispielsweise organischer Solarzellen oder ambipolarer organischer Feldeffekttransistoren, auf Kombinationen mehrerer Komponenten zurückgreifen. Da die Effizienz dieser Bauteile wiederum kritisch von der elektronischen Wechselwirkung, der Durchmischung und relativen Anordnung der Komponenten zueinander bestimmt wird, sind die Ergebnisse dieser Arbeit, in der anhand geeigneter Modellsysteme eben solche Zusammenhänge untersucht wurden, von großer Bedeutung. Als Modellsysteme wurden Heterostrukturen von PFP und PEN sowie von PEN und C60 untersucht. Aufgrund der hohen strukturellen und elektronischen Kompatibilität tritt kristalline molekulare Durchmischung von PEN und PFP auf. Es wurde in dieser Arbeit nachgewiesen, dass die vorhergesagte effektive Quadruopol-Wechselwirkung beider Komponenten zu elektronischer Wechselwirkung und erhöhter thermischer Stabilität gegenüber den Einzelkomponenten führt. Darauf aufbauend wurden verschiedene Präparationsmethoden zu ihrer Herstellung verglichen. Zudem wurden detaillierte Erkenntnisse über die Auswirkungen der Durchmischung auf die elektronischen Eigenschaften gewonnen. Obwohl Heterostrukturen von PEN und C60 dagegen molekularer Entmischung unterliegen, beeinflussen sie sich dennoch in ihrer Nanostruktur. Es wurde gezeigt, dass durch Einstellung der Diffusionslängen der Fullerene C60-Nanostrukturen unterschiedlicher Dimensionalität mit gezielter Anlagerung an PEN-Molekularstufen hergestellt werden können. Dies bietet die Möglichkeit zur Fabrikation vergrabener molekularer Nanostrukturen, die spektroskopisch adressiert werden können