Symmetry in Chaotic Systems and Circuits

Symmetry can play an important role in the field of nonlinear systems and especially in the design of nonlinear circuits that produce chaos. Therefore, this Special Issue, titled “Symmetry in Chaotic Systems and Circuits”, presents the latest scientific advances in nonlinear chaotic systems and circuits that introduce various kinds of symmetries. Applications of chaotic systems and circuits with symmetries, or with a deliberate lack of symmetry, are also presented in this Special Issue. The volume contains 14 published papers from authors around the world. This reflects the high impact of this Special Issue

Entropy in Image Analysis II

Image analysis is a fundamental task for any application where extracting information from images is required. The analysis requires highly sophisticated numerical and analytical methods, particularly for those applications in medicine, security, and other fields where the results of the processing consist of data of vital importance. This fact is evident from all the articles composing the Special Issue "Entropy in Image Analysis II", in which the authors used widely tested methods to verify their results. In the process of reading the present volume, the reader will appreciate the richness of their methods and applications, in particular for medical imaging and image security, and a remarkable cross-fertilization among the proposed research areas

The Proceedings of 14th Australian Information Security Management Conference, 5-6 December 2016, Edith Cowan University, Perth, Australia

The annual Security Congress, run by the Security Research Institute at Edith Cowan University, includes the Australian Information Security and Management Conference. Now in its fourteenth year, the conference remains popular for its diverse content and mixture of technical research and discussion papers. The area of information security and management continues to be varied, as is reflected by the wide variety of subject matter covered by the papers this year. The conference has drawn interest and papers from within Australia and internationally. All submitted papers were subject to a double blind peer review process. Fifteen papers were submitted from Australia and overseas, of which ten were accepted for final presentation and publication. We wish to thank the reviewers for kindly volunteering their time and expertise in support of this event. We would also like to thank the conference committee who have organised yet another successful congress. Events such as this are impossible without the tireless efforts of such people in reviewing and editing the conference papers, and assisting with the planning, organisation and execution of the conferences. To our sponsors also a vote of thanks for both the financial and moral support provided to the conference. Finally, thank you to the administrative and technical staff, and students of the ECU Security Research Institute for their contributions to the running of the conference

Biometrics & [and] Security:Combining Fingerprints, Smart Cards and Cryptography

Since the beginning of this brand new century, and especially since the 2001 Sept 11 events in the U.S, several biometric technologies are considered mature enough to be a new tool for security. Generally associated to a personal device for privacy protection, biometric references are stored in secured electronic devices such as smart cards, and systems are using cryptographic tools to communicate with the smart card and securely exchange biometric data. After a general introduction about biometrics, smart cards and cryptography, a second part will introduce our work with fake finger attacks on fingerprint sensors and tests done with different materials. The third part will present our approach for a lightweight fingerprint recognition algorithm for smart cards. The fourth part will detail security protocols used in different applications such as Personal Identity Verification cards. We will discuss our implementation such as the one we developed for the NIST to be used in PIV smart cards. Finally, a fifth part will address Cryptography-Biometrics interaction. We will highlight the antagonism between Cryptography – determinism, stable data – and Biometrics – statistical, error-prone –. Then we will present our application of challenge-response protocol to biometric data for easing the fingerprint recognition process

Grasp-sensitive surfaces

Grasping objects with our hands allows us to skillfully move and manipulate them. Hand-held tools further extend our capabilities by adapting precision, power, and shape of our hands to the task at hand. Some of these tools, such as mobile phones or computer mice, already incorporate information processing capabilities. Many other tools may be augmented with small, energy-efficient digital sensors and processors. This allows for graspable objects to learn about the user grasping them - and supporting the user's goals. For example, the way we grasp a mobile phone might indicate whether we want to take a photo or call a friend with it - and thus serve as a shortcut to that action. A power drill might sense whether the user is grasping it firmly enough and refuse to turn on if this is not the case. And a computer mouse could distinguish between intentional and unintentional movement and ignore the latter. This dissertation gives an overview of grasp sensing for human-computer interaction, focusing on technologies for building grasp-sensitive surfaces and challenges in designing grasp-sensitive user interfaces. It comprises three major contributions: a comprehensive review of existing research on human grasping and grasp sensing, a detailed description of three novel prototyping tools for grasp-sensitive surfaces, and a framework for analyzing and designing grasp interaction: For nearly a century, scientists have analyzed human grasping. My literature review gives an overview of definitions, classifications, and models of human grasping. A small number of studies have investigated grasping in everyday situations. They found a much greater diversity of grasps than described by existing taxonomies. This diversity makes it difficult to directly associate certain grasps with users' goals. In order to structure related work and own research, I formalize a generic workflow for grasp sensing. It comprises *capturing* of sensor values, *identifying* the associated grasp, and *interpreting* the meaning of the grasp. A comprehensive overview of related work shows that implementation of grasp-sensitive surfaces is still hard, researchers often are not aware of related work from other disciplines, and intuitive grasp interaction has not yet received much attention. In order to address the first issue, I developed three novel sensor technologies designed for grasp-sensitive surfaces. These mitigate one or more limitations of traditional sensing techniques: **HandSense** uses four strategically positioned capacitive sensors for detecting and classifying grasp patterns on mobile phones. The use of custom-built high-resolution sensors allows detecting proximity and avoids the need to cover the whole device surface with sensors. User tests showed a recognition rate of 81%, comparable to that of a system with 72 binary sensors. **FlyEye** uses optical fiber bundles connected to a camera for detecting touch and proximity on arbitrarily shaped surfaces. It allows rapid prototyping of touch- and grasp-sensitive objects and requires only very limited electronics knowledge. For FlyEye I developed a *relative calibration* algorithm that allows determining the locations of groups of sensors whose arrangement is not known. **TDRtouch** extends Time Domain Reflectometry (TDR), a technique traditionally used for inspecting cable faults, for touch and grasp sensing. TDRtouch is able to locate touches along a wire, allowing designers to rapidly prototype and implement modular, extremely thin, and flexible grasp-sensitive surfaces. I summarize how these technologies cater to different requirements and significantly expand the design space for grasp-sensitive objects. Furthermore, I discuss challenges for making sense of raw grasp information and categorize interactions. Traditional application scenarios for grasp sensing use only the grasp sensor's data, and only for mode-switching. I argue that data from grasp sensors is part of the general usage context and should be only used in combination with other context information. For analyzing and discussing the possible meanings of grasp types, I created the GRASP model. It describes five categories of influencing factors that determine how we grasp an object: *Goal* -- what we want to do with the object, *Relationship* -- what we know and feel about the object we want to grasp, *Anatomy* -- hand shape and learned movement patterns, *Setting* -- surrounding and environmental conditions, and *Properties* -- texture, shape, weight, and other intrinsics of the object I conclude the dissertation with a discussion of upcoming challenges in grasp sensing and grasp interaction, and provide suggestions for implementing robust and usable grasp interaction.Die Fähigkeit, Gegenstände mit unseren Händen zu greifen, erlaubt uns, diese vielfältig zu manipulieren. Werkzeuge erweitern unsere Fähigkeiten noch, indem sie Genauigkeit, Kraft und Form unserer Hände an die Aufgabe anpassen. Digitale Werkzeuge, beispielsweise Mobiltelefone oder Computermäuse, erlauben uns auch, die Fähigkeiten unseres Gehirns und unserer Sinnesorgane zu erweitern. Diese Geräte verfügen bereits über Sensoren und Recheneinheiten. Aber auch viele andere Werkzeuge und Objekte lassen sich mit winzigen, effizienten Sensoren und Recheneinheiten erweitern. Dies erlaubt greifbaren Objekten, mehr über den Benutzer zu erfahren, der sie greift - und ermöglicht es, ihn bei der Erreichung seines Ziels zu unterstützen. Zum Beispiel könnte die Art und Weise, in der wir ein Mobiltelefon halten, verraten, ob wir ein Foto aufnehmen oder einen Freund anrufen wollen - und damit als Shortcut für diese Aktionen dienen. Eine Bohrmaschine könnte erkennen, ob der Benutzer sie auch wirklich sicher hält und den Dienst verweigern, falls dem nicht so ist. Und eine Computermaus könnte zwischen absichtlichen und unabsichtlichen Mausbewegungen unterscheiden und letztere ignorieren. Diese Dissertation gibt einen Überblick über Grifferkennung (*grasp sensing*) für die Mensch-Maschine-Interaktion, mit einem Fokus auf Technologien zur Implementierung griffempfindlicher Oberflächen und auf Herausforderungen beim Design griffempfindlicher Benutzerschnittstellen. Sie umfasst drei primäre Beiträge zum wissenschaftlichen Forschungsstand: einen umfassenden Überblick über die bisherige Forschung zu menschlichem Greifen und Grifferkennung, eine detaillierte Beschreibung dreier neuer Prototyping-Werkzeuge für griffempfindliche Oberflächen und ein Framework für Analyse und Design von griff-basierter Interaktion (*grasp interaction*). Seit nahezu einem Jahrhundert erforschen Wissenschaftler menschliches Greifen. Mein Überblick über den Forschungsstand beschreibt Definitionen, Klassifikationen und Modelle menschlichen Greifens. In einigen wenigen Studien wurde bisher Greifen in alltäglichen Situationen untersucht. Diese fanden eine deutlich größere Diversität in den Griffmuster als in existierenden Taxonomien beschreibbar. Diese Diversität erschwert es, bestimmten Griffmustern eine Absicht des Benutzers zuzuordnen. Um verwandte Arbeiten und eigene Forschungsergebnisse zu strukturieren, formalisiere ich einen allgemeinen Ablauf der Grifferkennung. Dieser besteht aus dem *Erfassen* von Sensorwerten, der *Identifizierung* der damit verknüpften Griffe und der *Interpretation* der Bedeutung des Griffes. In einem umfassenden Überblick über verwandte Arbeiten zeige ich, dass die Implementierung von griffempfindlichen Oberflächen immer noch ein herausforderndes Problem ist, dass Forscher regelmäßig keine Ahnung von verwandten Arbeiten in benachbarten Forschungsfeldern haben, und dass intuitive Griffinteraktion bislang wenig Aufmerksamkeit erhalten hat. Um das erstgenannte Problem zu lösen, habe ich drei neuartige Sensortechniken für griffempfindliche Oberflächen entwickelt. Diese mindern jeweils eine oder mehrere Schwächen traditioneller Sensortechniken: **HandSense** verwendet vier strategisch positionierte kapazitive Sensoren um Griffmuster zu erkennen. Durch die Verwendung von selbst entwickelten, hochauflösenden Sensoren ist es möglich, schon die Annäherung an das Objekt zu erkennen. Außerdem muss nicht die komplette Oberfläche des Objekts mit Sensoren bedeckt werden. Benutzertests ergaben eine Erkennungsrate, die vergleichbar mit einem System mit 72 binären Sensoren ist. **FlyEye** verwendet Lichtwellenleiterbündel, die an eine Kamera angeschlossen werden, um Annäherung und Berührung auf beliebig geformten Oberflächen zu erkennen. Es ermöglicht auch Designern mit begrenzter Elektronikerfahrung das Rapid Prototyping von berührungs- und griffempfindlichen Objekten. Für FlyEye entwickelte ich einen *relative-calibration*-Algorithmus, der verwendet werden kann um Gruppen von Sensoren, deren Anordnung unbekannt ist, semi-automatisch anzuordnen. **TDRtouch** erweitert Time Domain Reflectometry (TDR), eine Technik die üblicherweise zur Analyse von Kabelbeschädigungen eingesetzt wird. TDRtouch erlaubt es, Berührungen entlang eines Drahtes zu lokalisieren. Dies ermöglicht es, schnell modulare, extrem dünne und flexible griffempfindliche Oberflächen zu entwickeln. Ich beschreibe, wie diese Techniken verschiedene Anforderungen erfüllen und den *design space* für griffempfindliche Objekte deutlich erweitern. Desweiteren bespreche ich die Herausforderungen beim Verstehen von Griffinformationen und stelle eine Einteilung von Interaktionsmöglichkeiten vor. Bisherige Anwendungsbeispiele für die Grifferkennung nutzen nur Daten der Griffsensoren und beschränken sich auf Moduswechsel. Ich argumentiere, dass diese Sensordaten Teil des allgemeinen Benutzungskontexts sind und nur in Kombination mit anderer Kontextinformation verwendet werden sollten. Um die möglichen Bedeutungen von Griffarten analysieren und diskutieren zu können, entwickelte ich das GRASP-Modell. Dieses beschreibt fünf Kategorien von Einflussfaktoren, die bestimmen wie wir ein Objekt greifen: *Goal* -- das Ziel, das wir mit dem Griff erreichen wollen, *Relationship* -- das Verhältnis zum Objekt, *Anatomy* -- Handform und Bewegungsmuster, *Setting* -- Umgebungsfaktoren und *Properties* -- Eigenschaften des Objekts, wie Oberflächenbeschaffenheit, Form oder Gewicht. Ich schließe mit einer Besprechung neuer Herausforderungen bei der Grifferkennung und Griffinteraktion und mache Vorschläge zur Entwicklung von zuverlässiger und benutzbarer Griffinteraktion

Applied Metaheuristic Computing

For decades, Applied Metaheuristic Computing (AMC) has been a prevailing optimization technique for tackling perplexing engineering and business problems, such as scheduling, routing, ordering, bin packing, assignment, facility layout planning, among others. This is partly because the classic exact methods are constrained with prior assumptions, and partly due to the heuristics being problem-dependent and lacking generalization. AMC, on the contrary, guides the course of low-level heuristics to search beyond the local optimality, which impairs the capability of traditional computation methods. This topic series has collected quality papers proposing cutting-edge methodology and innovative applications which drive the advances of AMC