Accessing movies based on emotional impact

Emotions play a central role in our daily lives, influencing the way we think and act, our health and sense of well-being, and films are by excellence the form of art that exploits our affective, perceptual and intellectual activity, holding the potential for a significant impact. Video is becoming a dominant and pervasive medium, and online video a growing entertainment activity on the web and iTV, mainly due to technological developments and the trends for media convergence. In addition, the improvement of new techniques for gathering emotional information about videos, both through content analysis or user implicit feedback through user physiological signals complemented in manual labeling from users, is revealing new ways for exploring emotional information in videos, films or TV series, and brings out new perspectives to enrich and personalize video access. In this work, we reflect on the power that emotions have in our lives, on the emotional impact of movies, and on how to address this emotional dimension in the way we classify and access movies, by exploring and evaluating the design of iFelt in its different ways to classify, access, browse and visualize movies based on their emotional impac

O diálogo entre o livro e a criança. Objeto interativo de leitura verbal e visual, exploração e manipulação gráfica e plástica

O uso da imagem, no livro ilustrado, está associado às idades em que a criança ainda não tem domínio da escrita sendo a descodificação e a exploração das imagens as primeiras competências a serem adquiridas. À medida que a criança se familiariza com a leitura verbal e com o desenvolvimento desta competência, a imagem é gradualmente retirada do livro. No âmbito do projeto prático integrado no Mestrado em Ilustração e Animação foi criado um livro para a infância com atividades onde o leitor intervenha tornando-se também autor, concluindo-o e produzindo um objeto único. Propusemo-nos, ainda, apresentar o livro ilustrado e as atividades/ experiências visuais como instrumentos que ajudam a criança a crescer sem frustrações, onde descobrem e desenvolvem capacidades estéticas, emocionais e intelectuais. Dentro do livro ilustrado pretendemos estudar os livros interativos que exploram as duas linguagens, criando uma narrativa plástica e que permitem explorar a tridimensionalidade e o brincar ao faz de conta. Estes são produtos de experiências visuais e tácteis, repletos de estímulos para que a criança seja capaz de explorar e comunicar verbalmente e visualmente, articulando muitas vezes entre o bidimensional com o tridimensional, a regra com o acaso e a forma com a “não forma”, permitindo uma apreciação máxima do objeto.

Greguerías - da metáfora literária à metáfora visual

A presente investigação visa a passagem da metáfora literária para a metáfora visual, através do resultado de um trabalho de ilustração, tendo como ponto de partida, as Greguerías de Ramón Gómez de la Serna (1888 - 1963). Reflectindo sobre a interpretação da metáfora, o objectivo passa por criar uma nova selecção de Greguerías ilustradas que também estabeleçam novas metáforas visuais, a partir da sua interacção com a palavra. Mas uma vez independentes, cada ilustração ou cada conjunto de ilustrações, resultem num trabalho de conjunto, enquanto série, como processo criativo e inserido no panorama artístico da ilustração de autor.

Computer-aided recognition of dental implants in X-ray images

Dental implant recognition in patients without available records is a time-consuming and not straightforward task. The traditional method is a complete user-dependent process, where the expert compares a 2D X-ray image of the dental implant with a generic database. Due to the high number of implants available and the similarity between them, automatic/semi-automatic frameworks to aide implant model detection are essential. In this study, a novel computer-aided framework for dental implant recognition is suggested. The proposed method relies on image processing concepts, namely: (i) a segmentation strategy for semi-automatic implant delineation; and (ii) a machine learning approach for implant model recognition. Although the segmentation technique is the main focus of the current study, preliminary details of the machine learning approach are also reported. Two different scenarios are used to validate the framework: (1) comparison of the semi-automatic contours against implant’s manual contours of 125 X-ray images; and (2) classification of 11 known implants using a large reference database of 601 implants. Regarding experiment 1, 0.97±0.01, 2.24±0.85 pixels and 11.12±6 pixels of dice metric, mean absolute distance and Hausdorff distance were obtained, respectively. In experiment 2, 91% of the implants were successfully recognized while reducing the reference database to 5% of its original size. Overall, the segmentation technique achieved accurate implant contours. Although the preliminary classification results prove the concept of the current work, more features and an extended database should be used in a future work.