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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2014.tde-28042014-142456
Documento
Autor
Nome completo
Diego Furtado Silva
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2014
Orientador
Banca examinadora
Rosa, João Luis Garcia (Presidente)
Carvalho, Alexandre Plastino de
Hruschka Júnior, Estevam Rafael
Título em português
Classificação de séries temporais por similaridade e extração de atributos com aplicação na identificação automática de insetos
Palavras-chave em português
Classificação
Extração de atributos
Insetos
Séries Temporais
Similaridade
Resumo em português
Um dos grandes desafios em mineração de dados é a integração de dados temporais ao seu processo. Existe um grande número de aplicações emergentes que envolvem dados temporais, incluindo a identificação de transações fraudulentas em cartões de crédito e ligações telefônicas, a detecção de intrusão em sistemas computacionais, a predição de estruturas secundárias de proteínas, a análise de dados provenientes de sensores, entre muitas outras. Neste trabalho, tem-se interesse na classificação de séries temporais que representam sinais de áudio. Como aplicação principal, tem-se interesse em classificar sinais de insetos coletados por um sensor óptico, que deve ser capaz de contar e classificar os insetos de maneira automática. Apesar de serem coletados opticamente, os sinais capturados se assemelham a sinais de áudio. O objetivo desta pesquisa é comparar métodos de classificação por similaridade e por extração de atributos que possam ser utilizados no contexto da classificação de insetos. Para isso, foram empregados os principais métodos de classificação de sinais de áudio, que têm sido propostos para problemas como reconhecimento de instrumentos musicais, fala e espécies animais. Neste trabalho, é mostrado que, de modo geral, a abordagem por extração de atributos é mais eficaz do que a classificação por similaridade. Mais especificamente, os melhores resultados são obtidos com a utilização de coeficientes mel-cepstrais. Este trabalho apresenta contribuições significativas em outras aplicações, também relacionadas à análise de séries temporais e sinais de áudio, por similaridade e por extração de atributos
Título em inglês
Classification of time series similarity and feature extraction with application to automatic identification of insects
Palavras-chave em inglês
Attribute extraction
Classification
Insects
Similarity
Time series
Resumo em inglês
One of the major challenges in data mining is the integration of temporal data to its process. There are a number of emerging applications that involve temporal data, including fraud detection in credit card transactions and phone calls, intrusion detection in computer systems, the prediction of secondary structures of proteins, the analysis of data from sensors, and many others. In this work, our main interest is the classification of time series that represent audio signals. Our main interest is an application for classifying signals of insects collected from an optical sensor, which should count and classify insects automatically. Although these signals are optically collected, they resemble audio signals. The objective of this research is to compare classification methods based on similarity and feature extraction in the context of insects classification. For this purpose, we used the main classification methods for audio signals, which have been proposed for problems such as musical instrument, speech and animal species recognition. This work shows that, in general, the approach based on feature extraction is more accurate than the classification by similarity. More specifically, the best results are obtained with mel-frequency cepstrum coefficients. This work also presents significant contributions in other applications, also related to the analysis of time series and audio signals by similarity and feature extraction
 
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Data de Publicação
2014-04-28
 
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