Navegando por Autor "Nascimento, Francimaria Rayanne dos Santos"
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Dissertação An experimental investigation of letter identification and scribe predictability in medieval manuscripts(2020-01-16) Nascimento, Francimaria Rayanne dos Santos; Abreu, Marjory Cristiany da Costa; ; ; Carvalho, Bruno Motta de; ; Cavalcante, Everton Ranielly de Sousa; ; Cavalcanti, George Darmiton da Cunha;Although the handwriting might seem archaic today in comparison with typed communication, it is a long-established human activity that has survived into the 21st century. Accordingly, research interest into handwritten documents, both historical and modern, is significant. The way we write has changed significantly over the past centuries. For example, the texts of the Middle Ages were often written and copied by anonymous scribes. The writing of each scribe, known as his or her ‘scribal hand’ is unique, and can be differentiated using a variety of consciously and unconsciously produced features. Distinguishing between these different scribal hands is a central focus of the humanities research field known as "palaeography". This process may be supported and/or enhanced using digital techniques, and thus digital writer identification from historical handwritten documents has also flourished. The automation of the process of recognising individual characters within each scribal hand has also posed an interesting challenge. Some issues make these digital processes difficult about medieval handwritten documents. These include the degradation of the paper and soiling of the manuscript page. Thus, in this dissertation, we propose an investigation in both perspectives, character recognition and writer identification, in medieval manuscripts in an attempt to better understand the specific behaviour of two 800 year old scribes based on their manuscripts in comparison with a modern calligrapher. The experiments evidenced that the degradation, and the tremor (when present), can influence the analysis of old handwriting documents. However, the results presented an efficient accuracy with a better accuracy rate in the classification of the letter than in writer identification.TCC Um Estudo Comparativo entre Algoritmos de Proteção da Privacidade e Segurança de Dados Aplicado à Bases de Dados na Área de Saúde(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2017-06-16) Nascimento, Francimaria Rayanne dos Santos; Gorgônio, Flavius da Luz e; Queiroga, Alexandre Melo; Lucena, Amarildo Jeiele Ferreira; Gorgônio, Flavius da Luz eO desenvolvimento de novas tecnologias e o crescente aumento no volume de dados coletados e armazenados em bases de dados na área de saúde, juntamente com a necessidade de compartilhamento desses dados, gerou benefícios e oportunidades para o processo de tomada de decisão com base no conhecimento, impulsionando a aplicação de técnicas de mineração de dados para extração de informações úteis. A despeito dos benefícios propiciados, o compartilhamento desses dados em seu formato original pode pôr em risco a privacidade dos registros. Por isso, algumas instituições que realizam pesquisas na área de saúde e necessitam fazer uso de várias fontes de dados, podem hesitar em compartilhar os seus dados entre si. Na tentativa de resolver este problema, diversas técnicas de proteção à privacidade de dados na mineração de dados foram propostas na literatura, nas quais são aplicados os mais diversos métodos. Tendo em vista a importância da aplicação dessas técnicas, neste trabalho é realizada uma análise comparativa entre as técnicas de anonimização, perturbação e DRBT, na busca de averiguar qual técnica é mais eficaz para preservação da privacidade dos dados submetidos à análise de agrupamentos. Os resultados obtidos mostram que as técnicas avaliadas são eficazes quanto a preservação da privacidade dos dados, evidenciando que quanto maior a privacidade obtida pela técnica, menor a precisão dos agrupamentos. Dentre as técnicas analisadas e testadas, a técnica de perturbação demonstrou ser mais eficaz, pois mantêm um equilíbrio entre a privacidade dos dados e a precisão dos resultados da mineração de dados.