Resumo-O serviço de comunicações de voz sobre IP (VoIP) sofre diferentes tipos de degradações na transmissão, como perda de pacotes, atrasos e variações de atrasos. Diversos estudos alegam que a perda de pacotes é um dos fatores mais degradantes; porém, o impacto da distribuição e a localização temporal dessas perdas em um segmento de fala não foram determinados. Neste contexto, este artigo apresenta resultados que demostram a importância de conhecer a distribuição das perdas de pacotes para determinar com maior exatidão um índice de qualidade MOS.
Resumo-Este artigo apresenta uma nova estratégia de roteamento para redes ópticas elásticas, que considera a potência consumida pelos seus elementos físicos como restrição. Para isso, foi proposto um modelo matemático composto por duas partes: Roteamento e Alocação de Modulação e Espectro (R+MLSA). Utilizaram-se três diferentes heurísticas para o roteamento. Posteriormente, foi utilizado um algoritmo híbrido para a escolha da melhor heurística, baseado na relação de compromisso entre a utilização de espectro e o consumo de potência da rede. Os resultados mostram que esta abordagem provê uma ferramenta de análise eficiente para o planejamento de rede. Simulações foram feitas em redes pequenas e moderadas. Palavras-Chave-Redes ópticas elásticas, Economia de energia, Redes ópticas energeticamente eficientes, Roteamento modulação e alocação de espectro, Formulação MILP, Otimização.
This paper proposes FingerCodes as a touchless fingerprint matcher and compares it with the traditional minutiabased approach. First, the input images are processed with a touchless-to-touch algorithm in order to generate touchbased equivalents used in the minutia-based matching evaluation. Ragarding FingerCodes, each touchbased equivalent is used to estimate a reference point and a region of interest is defined. Pixels belonging to the original touchless image that fall within this region are divided into sub-blocks, normalized, filtered with a bank of Gabor filters, and FingerCodes are finally extracted. In our experiments, 400 touchless fingerprints are used. Matchings are performed using bootstrapping and the observed average equal error rates are 9.32% and 4.29% for FingerCodes and for minutia-based matching, respectively.
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