Πρόβλεψη ηλικιακού διαστήματος και φύλου χρησιμοποιώντας την Παράλληλη Ανάλυση Παραγόντων 2 (PARAFAC2) σε δείγματα ομιλίας και εικόνες προσώπων
Creators: name: Παντράκη, Ευαγγελία Εμμανουήλ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: πολυτροπική αναγνώριση
γήρανση
βιομετρικά χαρακτηριστικά
multi-modal identification
PARAFAC2
ageing
biometrics

description: Η Παράλληλη Ανάλυση Παραγόντων (PARAFAC) αποτελεί μια γενίκευση της Ανάλυσης Κυρίων Συνιστωσών (PCA) όταν πρέπει να αναλυθεί μια συλλογή πινάκων. Η Παράλληλη Ανάλυση Παραγόντων 2 (PARAFAC2) είναι μια παραλλαγή της PARAFAC που μπορεί να εφαρμοστεί σε πολυδιάστατους πίνακες με άνισες διαστάσεις, δηλαδή σε πίνακες δεδομένων που έχουν τον ίδιο αριθμό στηλών αλλά διαφορετικό αριθμό γραμμών. Η ικανότητα της PARAFAC2 να εξάγει λανθάνουσες μεταβλητές από τα δεδομένα και να αντλεί έναν χώρο χαρακτηριστικών χαμηλότερων διαστάσεων την καθιστά ιδανική για την επίλυση προβλημάτων ταξινόμησης. Σε αυτή τη διπλωματική, προτείνονται δύο καινοτόμα βιομετρικά συστήματα που βασίζονται στην PARAFAC2. Το πρώτο πραγματοποιεί πρόβλεψη του φύλου και της ηλικιακής ομάδας βασιζόμενο σε δείγματα ομιλίας, ενώ το δεύτερο σε δύο τύπους πληροφορίας: σε δείγματα ομιλίας και εικόνες προσώπου. Στο πρώτο βιομετρικό σύστημα, η PARAFAC2 εφαρμόζεται σε έναν μη κανονικό τένσορα τρίτης τάξης (ή σωστότερα σε έναν υπερπίνακα) που αποτελείται από τρεις πίνακες, ενώ στο δεύτερο σύστημα η PARAFAC2 εφαρμόζεται σε έναν μη κανονικό τένσορα τέταρτης τάξης. Σε κάθε περίπτωση, η PARAFAC2 παρέχει διανύσματα κατάταξης για την πρόβλεψη της ηλικιακής ομάδας και του φύλου, τα οποία αξιοποιούνται κατάλληλα στη συνέχεια για την λήψη αποφάσεων. Συγκεκριμένα, στο διτροπικό σύστημα, που βασίζεται σε δείγματα ομιλίας και εικόνες προσώπου, Μηχανές Εδραίων Διανυσμάτων (SVMs) εφαρμόζονται στα διανύσματα κατάταξης που αποδίδει η PARAFAC2. Στο πλαίσιο της διπλωματικής, η βάση δεδομένων Trinity College Dublin Speaker Ageing (TCDSA) συμπληρώθηκε με εικόνες προσώπων των ομιλητών και χρησιμοποιήθηκε στα πειράματα. Τα πειραματικά αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι οι προτεινόμενες μέθοδοι αποτελούν στέρεες και πολλά υποσχόμενες τεχνικές βιομετρικής επαλήθευσης.
description: Parallel Factor Analysis (PARAFAC) is a generalization of Principal Component Analysis to the situation where a set of data matrices is to be analysed. Parallel Factor Analysis 2 (PARAFAC2) is a variant of PARAFAC that can be applied to unevenly sized multi-way arrays, i.e., data matrices having the same number of columns, but different numbers of rows. PARAFAC2 is powerful in extracting latent features and deriving a lower-dimensional semantic space, thus is ideally suited to classification problems. In this thesis, two novel soft biometric frameworks based on PARAFAC2 are proposed. The first performs gender and age interval prediction based on speech utterances, while the latter is bimodal and relies on both speech utterances and face images. In the unimodal soft biometric system, PARAFAC2 is applied to an irregular three-order tensor (or more precisely a hypermatrix) having three slices, while in the bimodal system PARAFAC2 is applied to an irregular fourth-order tensor. In each case, PARAFAC2 yields ranking vectors for age interval and gender prediction that are appropriately exploited for decision making. More specifically, in the bimodal system, Support Vector Machines (SVMs) are applied to the aforementioned ranking vectors. The Trinity College Dublin Speaker Ageing (TCDSA) dataset, that has been supplemented with face images of the speakers, has been used in the experiments. The experimental results indicate than the proposed methods constitute solid soft biometric verification techniques.