Neural-genetic approach for patterns recall : case of study : gesture recognition in intelligent environments

Orientador: José Raimundo de OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Esta tese apresenta uma nova e efetiva abordagem neuro-genética denominada MAAM-GA constituída por um algoritmo genético e uma rede neural associativa morfológica para a solução de problemas de reconhecimento de padrões. Especificamente, uma rede neural associativa morfológica é combinada com um algoritmo genético que é utilizado na construção da rede neural com a finalidade de aumentar a eficiência e robustez no reconhecimento de padrões. Um estudo detalhado do desempenho da abordagem é apresentado, utilizando imagens em níveis de cinza como padrões. Resultados numéricos e visuais da recuperação dos padrões são apresentados e o desempenho alcançado é comparado com outros modelos neurais associativos morfológicos relevantes para padrões de valor real, mostrando a eficiência e a robustez da abordagem proposta na recordação de imagens em níveis de cinza. Esta abordagem faz parte do desenvolvimento dos sistemas inteligentes que impulsionam o avanço de outras áreas. Pensando em uma potencial aplicação, a proposta neuro-genética é utilizada para resolver o problema de reconhecimento de gestos da mão. O reconhecimento de gestos é um caminho natural de interação humano-computador, e considerando a diversidade e a diferença manifestada pelo ser humano, para muitas pessoas que possuem deficiência física e sensorial, os gestos da mão são o meio principal de comunicação. Várias tecnologias têm sido propostas para trazer benefícios às pessoas com limitações de comunicação. Os ambientes inteligentes surgiram com o principal propósito de melhorar a qualidade de vida do ser humano baseados em ferramentas computacionais, facilitando o desenvolvimento de processos e ações de nosso cotidiano. O reconhecimento de gestos da mão é uma função do ambiente inteligente. Assim, para pessoas portadoras de deficiências físicas que limitem a sua comunicação oral, o reconhecimento de gestos em um ambiente inteligente poderá lhes trazer múltiplos benefícios na comunicação, interação e acessibilidade, permitindo a sua integração com o ambiente. Embora preocupados com pessoas portadoras de deficiências físicas, o sistema de reconhecimento de gestos da mão como parte de um ambiente inteligente destina-se, sobretudo a beneficiar todo e qualquer cidadão que dele tenha acesso. Assim, nesta tese é apresentado um estudo de um sistema de reconhecimento de gestos da mão baseado em visão artificial capaz de reconhecer gestos estáticos específicos da mão. Este sistema foi dividido em três módulos, módulo de detecção e segmentação, módulo de extração de características e o módulo de identificação e reconhecimento propriamente dito que utiliza a abordagem neuro-genética proposta. Métodos utilizados no pré-processamento das imagens para segmentação e caracterização também são apresentados. Resultados alcançados com a abordagem proposta são muito incentivadores e sugerem que a proposta possa ser considerada como uma ferramenta eficiente e robusta para recuperação e identificação a ser usada em diversas aplicações relacionadas à interface natural humano-computador. O ótimo desempenho do sistema é um passo para continuar na busca de novas tecnologias para criar um ambiente inteligente que dê suporte às necessidades de pessoas com deficiência visual, auditiva ou motora lhes dando certo nível de autonomia, capacidade de controle do entorno e de comunicaçãoAbstract: This thesis presents an innovative approach to solving problems of pattern recognition using a neural-genetic combination. Specifically, a morphological associative neural network is combined with a genetic algorithm that is used in the construction of the neural network for increasing the efficiency and robustness of pattern recall. A detailed study about the performance of the approach is presented, using grayscale images as patterns. Numerical and visual results are presented and the performance achieved is compared with other morphological associative neural models showing its effectiveness and robustness in the grayscale images recall. Thinking about a potential application, the proposed approach is used to solve the problem of hand gestures recognition. The hand gestures recognition is a natural way of human-computer interaction and considering the diversity and difference manifested by the human, for many people who have physical and sensory disabilities, the hand gestures is the primary means of communication. Several technologies have been proposed to bring benefits to people with limited communication. The intelligent environments emerged with the main purpose of improving the quality of human life based in computational tools facilitating the development of processes and actions of everyday life. The hand gestures recognition is a function of intelligent environments. So, for people with physical disabilities that limit their oral communication gesture recognition in an intelligent environment can take many benefits in communication, interaction and accessibility allowing its integration with the environment. Although concerned about people with disabilities, the hand gestures recognition system is mainly intended to benefit every people who has access to the environment. Thus, this thesis presents a study of a hand gestures recognition system. The system is able to recognize static hand gestures using the proposed Neural-Genetic Approach. Methods used in the image preprocessing and characterization are also presented. Results achieved with the proposed approach are very encouraging and suggest that the proposal can be considered as an efficient and robust tool for recovery and identification to be used in various applications related to natural human-computer interface. The optimal system performance is a big step to continue the search for new technologies to create an intelligent environment that supports the needs of people with visual, hearing or motor disabilityMestradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétric

Psychological Engagement in Choice and Judgment Under Risk and Uncertainty

Theories of choice and judgment assume that agents behave rationally, choose the higher expected value option, and evaluate the choice consistently (Expected Utility Theory, Von Neumann, & Morgenstern, 1947). However, researchers in decision-making showed that human behaviour is different in choice and judgement tasks (Slovic & Lichtenstein, 1968; 1971; 1973). In this research, we propose that psychological engagement and control deprivation predict behavioural inconsistencies and utilitarian performance with judgment and choice. Moreover, we explore the influences of engagement and control deprivation on agent’s behaviours, while manipulating content of utility (Kusev et al., 2011, Hertwig & Gigerenzer 1999, Tversky & Khaneman, 1996) and decision reward (Kusev et al, 2013, Shafir et al., 2002)

Computer Vision Techniques for Ambient Intelligence Applications

Ambient Intelligence (AmI) is a muldisciplinary area which refers to environments that are sensitive and responsive to the presence of people and objects. The rapid progress of technology and simultaneous reduction of hardware costs characterizing the recent years have enlarged the number of possible AmI applications, thus raising at the same time new research challenges. In particular, one important requirement in AmI is providing a proactive support to people in their everyday working and free-time activities. To this aim, Computer Vision represents a core research track since only through suitable vision devices and techniques it is possible to detect elements of interest and understand the occurring events. The goal of this thesis is presenting and demonstrating efficacy of novel machine vision research contributes for different AmI scenarios: object keypoints analysis for Augmented Reality purpose, segmentation of natural images for plant species recognition and heterogeneous people identification in unconstrained environments

Handbook of Mathematical Geosciences

This Open Access handbook published at the IAMG's 50th anniversary, presents a compilation of invited path-breaking research contributions by award-winning geoscientists who have been instrumental in shaping the IAMG. It contains 45 chapters that are categorized broadly into five parts (i) theory, (ii) general applications, (iii) exploration and resource estimation, (iv) reviews, and (v) reminiscences covering related topics like mathematical geosciences, mathematical morphology, geostatistics, fractals and multifractals, spatial statistics, multipoint geostatistics, compositional data analysis, informatics, geocomputation, numerical methods, and chaos theory in the geosciences

Affective Computing

This book provides an overview of state of the art research in Affective Computing. It presents new ideas, original results and practical experiences in this increasingly important research field. The book consists of 23 chapters categorized into four sections. Since one of the most important means of human communication is facial expression, the first section of this book (Chapters 1 to 7) presents a research on synthesis and recognition of facial expressions. Given that we not only use the face but also body movements to express ourselves, in the second section (Chapters 8 to 11) we present a research on perception and generation of emotional expressions by using full-body motions. The third section of the book (Chapters 12 to 16) presents computational models on emotion, as well as findings from neuroscience research. In the last section of the book (Chapters 17 to 22) we present applications related to affective computing