Deteção Automática de Conteúdos Explícitos em Sequências de Vídeo

Nos últimos anos, o fácil acesso em termos de custos, ferramentas de produção, edição e distribuição de conteúdos audiovisuais, contribuíram para o aumento exponencial da produção diária deste tipo de conteúdos. Neste paradigma de superabundância de conteúdos multimédia existe uma grande percentagem de sequências de vídeo que contém material explícito, sendo necessário existir um controlo mais rigoroso, de modo a não ser facilmente acessível a menores. O conceito de conteúdo explícito pode ser caraterizado de diferentes formas, tendo o trabalho descrito neste documento incidido sobre a deteção automática de nudez feminina presente em sequências de vídeo. Este processo de deteção e classificação automática de material para adultos pode constituir uma ferramenta importante na gestão de um canal de televisão. Diariamente podem ser recebidas centenas de horas de material sendo impraticável a implementação de um processo manual de controlo de qualidade. A solução criada no contexto desta dissertação foi estudada e desenvolvida em torno de um produto especifico ligado à área do broadcasting. Este produto é o mxfSPEEDRAIL F1000, sendo este uma solução da empresa MOG Technologies. O objetivo principal do projeto é o desenvolvimento de uma biblioteca em C++, acessível durante o processo de ingest, que permita, através de uma análise baseada em funcionalidades de visão computacional, detetar e sinalizar na metadata do sinal, quais as frames que potencialmente apresentam conteúdo explícito. A solução desenvolvida utiliza um conjunto de técnicas do estado da arte adaptadas ao problema a tratar. Nestas incluem-se algoritmos para realizar a segmentação de pele e deteção de objetos em imagens. Por fim é efetuada uma análise critica à solução desenvolvida no âmbito desta dissertação de modo a que em futuros desenvolvimentos esta seja melhorada a nível do consumo de recursos durante a análise e a nível da sua taxa de sucesso.

Aquisição e Processamento de Imagens de Microscopia em Balística Forense

As novas tecnologias aplicadas ao processamento de imagem e reconhecimento de padrões têm sido alvo de um grande progresso nas últimas décadas. A sua aplicação é transversal a diversas áreas da ciência, nomeadamente a área da balística forense. O estudo de evidências (invólucros e projeteis) encontradas numa cena de crime, recorrendo a técnicas de processamento e análise de imagem, é pertinente pelo facto de, aquando do disparo, as armas de fogo imprimirem marcas únicas nos invólucros e projéteis deflagrados, permitindo relacionar evidências deflagradas pela mesma arma. A comparação manual de evidências encontradas numa cena de crime com evidências presentes numa base de dados, em termos de parâmetros visuais, constitui uma abordagem demorada. No âmbito deste trabalho pretendeu-se desenvolver técnicas automáticas de processamento e análise de imagens de evidências, obtidas através do microscópio ótico de comparação, tendo por base algoritmos computacionais. Estes foram desenvolvidos com recurso a pacotes de bibliotecas e a ferramentas open-source. Para a aquisição das imagens de evidências balísticas foram definidas quatro modalidades de aquisição: modalidade Planar, Multifocus, Microscan e Multiscan. As imagens obtidas foram aplicados algoritmos de processamento especialmente desenvolvidos para o efeito. A aplicação dos algoritmos de processamento permite a segmentação de imagem, a extração de características e o alinhamento de imagem. Este último tem como finalidade correlacionar as evidências e obter um valor quantitativo (métrica), indicando o quão similar essas evidências são. Com base no trabalho desenvolvido e nos resultados obtidos, foram definidos protocolos de aquisição de imagens de microscopia, que possibilitam a aquisição de imagens das regiões passiveis de serem estudadas, assim como algoritmos que permitem automatizar o posterior processo de alinhamento de imagens de evidências, constituindo uma vantagem em relação ao processo de comparação manual.

Which “place and non-place” do women occupy in social economy organisations?

Scientific literature has strengthened the perpetuation of inequality factors in the labour market based on gender, despite the on-going endeavour of various political bodies and legal norms against the vertical and horizontal segregation of women. National and European statistical data shows the relevance and timeless features of theories of market segmentation associated with the labour market dating back to the 70’s of the 20th century. Hence, the European Community considers as a priority in the Europe 2020 strategy, the definition of “policies to promote gender equality […] to increase labour force participation thus adding to growth and social cohesion”. If we consider that on the one hand, social economy is fairly recognised to be equated with market actors and the State for its economic and social role in tackling the current crisis, and on the other hand, that the ideals of the sector, systematised in the “Framework Law of Social Economy” (Law no. 30/2013 8th of May), particularly in article 5 proposing “the respect for the values […] of equality and non-discrimination […], justice and equity […]”, we aim to reflect on indicators that uncover a vertical and horizontal segregation in the labour market. Departing from a mixed methodological approach (extensive and intensive), subject to the topic of "Social Entrepreneurship in Portugal" in social economy organisations, we detect very high rates of employment feminisation, with a ratio of 1 man (23%) for every 3 women (77%). Women are mainly earmarked for technical and operational activities, arising from the privileged intervention areas, namely education, training, health, elderly, families, poverty, ultimately being underrepresented in statutory boards and, as such, far removed from deliberations and strategic resolutions. This is particularly visible in the existing hierarchy of functions and management practices of the responsibility of male members. Thus, it seems easily verified that the sector is travelling away from the ideals of justice and social equity, which can crystallise the "non-place" of women in the definition of a strategic direction of social economy and in the most invisible/private “place” of the organisational setting.