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dc.contributor.advisorMatsushita, Raul Yukihiro-
dc.contributor.authorGomes, Gabriel Ângelo da Silva-
dc.date.accessioned2024-07-13T04:08:41Z-
dc.date.available2024-07-13T04:08:41Z-
dc.date.issued2024-07-12-
dc.date.submitted2023-12-13-
dc.identifier.citationGOMES, Gabriel Ângelo da Silva. Essays on fingerprint data statistical analysis. 2023. 108 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48837-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2023.pt_BR
dc.description.abstractO presente resumo expandido e uma síntese dos cinco artigos que compõem esta dissertação, os quais são decorrência de alguma necessidade de ordem prática em que a estatística pode colaborar. O primeiro ensaio e referente à predição de atributos humanos a partir de Redes Neurais Convolucionais aplicadas as impressões digitais. O segundo trabalho trata de uma revisão bibliométrica que abrangeu o período de 2018 a 2023 em que foram propostos métodos automatizados de contagem de minúcias em impressões digitais. O terceiro artigo é resultado de um estudo estatístico referente a distribuição de frequências das minutiae e suas relações com os detalhes de níveis 1 e 3, e também seu comportamento diante do tipo de sexo e dedo. O quarto paper resulta de uma iniciativa inédita de disponibilizar uma amostra de impressões digitais representativa da população brasileira e, com isso, espera-se fomentar pesquisas acadêmicas e científicas com propósito ético, não comercial e sem fins lucrativos. Por fim, o quinto estudo trata da aplicação da divergência de Rényi, como uma opção ao teste qui-quadrado, ao realizar testes de hipótese envolvendo contagens menores que cinco de minúcias em impressões digitais.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleEssays on fingerprint data statistical analysis.pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordRedes neurais convolucionaispt_BR
dc.subject.keywordImpressão digitalpt_BR
dc.subject.keywordPopulação - Brasilpt_BR
dc.description.abstract1This dissertation is organized as a collection of five articles regarding applying statistical tools in fingerprint studies. The first applies convolutional neural networks to fingerprint data for predicting human attributes such as sex, hand types (left or right), and position of fingers (right index finger, for example). The second presents a bibliometric review from 2018 to 2023 of automated minutiae counting initiatives, we noted that most involve convolutional neural net works. The third deals with a statistical analysis of the distribution of Level 2 details concerning levels 1 and 3, in addition to considering sex and type of finger. The fourth suggests an initia tive to disseminate 1,000 fingerprints sampled from Brazilians (50 males and 50 females) for ethical, non-profit academic and scientific research. This initiative aims to promote fingerprint identification studies. Finally, the fifth essay suggests Renyi’s divergence as an alternative to ´ the traditional chi-square test to evaluate goodness-of-fit, homogeneity, and independence in contingency tables involving rare events. We illustrate this method using fingerprint minutiae data sampled from the Brazilian Federal Police records.-
dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Estatística (IE EST)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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