Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.unb.br/handle/10482/48837
Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
GabrielAngeloDaSilvaGomes_DISSERT.pdf2,75 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Título : Essays on fingerprint data statistical analysis.
Autor : Gomes, Gabriel Ângelo da Silva
Orientador(es):: Matsushita, Raul Yukihiro
Assunto:: Redes neurais convolucionais
Impressão digital
População - Brasil
Fecha de publicación : 12-jul-2024
Citación : GOMES, Gabriel Ângelo da Silva. Essays on fingerprint data statistical analysis. 2023. 108 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumen : O 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.
Abstract: This 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.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Estatística (IE EST)
Descripción : Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2023.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Aparece en las colecciones: Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

Mostrar el registro Dublin Core completo del ítem " class="statisticsLink btn btn-primary" href="/jspui/handle/10482/48837/statistics">



Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.