Autenticação de vídeo H.264/AVC

Hoje em dia, há cada vez mais informação audiovisual e as transmissões ou ficheiros multimédia podem ser partilhadas com facilidade e eficiência. No entanto, a adulteração de conteúdos vídeo, como informação financeira, notícias ou sessões de videoconferência utilizadas num tribunal, pode ter graves consequências devido à importância desse tipo de informação. Surge então, a necessidade de assegurar a autenticidade e a integridade da informação audiovisual. Nesta dissertação é proposto um sistema de autenticação de vídeo H.264/Advanced Video Coding (AVC), denominado Autenticação de Fluxos utilizando Projecções Aleatórias (AFPA), cujos procedimentos de autenticação, são realizados ao nível de cada imagem do vídeo. Este esquema permite um tipo de autenticação mais flexível, pois permite definir um limite máximo de modificações entre duas imagens. Para efectuar autenticação é utilizada uma nova técnica de autenticação de imagens, que combina a utilização de projecções aleatórias com um mecanismo de correcção de erros nos dados. Assim é possível autenticar cada imagem do vídeo, com um conjunto reduzido de bits de paridade da respectiva projecção aleatória. Como a informação de vídeo é tipicamente, transportada por protocolos não fiáveis pode sofrer perdas de pacotes. De forma a reduzir o efeito das perdas de pacotes, na qualidade do vídeo e na taxa de autenticação, é utilizada Unequal Error Protection (UEP). Para validação e comparação dos resultados implementou-se um sistema clássico que autentica fluxos de vídeo de forma típica, ou seja, recorrendo a assinaturas digitais e códigos de hash. Ambos os esquemas foram avaliados, relativamente ao overhead introduzido e da taxa de autenticação. Os resultados mostram que o sistema AFPA, utilizando um vídeo com qualidade elevada, reduz o overhead de autenticação em quatro vezes relativamente ao esquema que utiliza assinaturas digitais e códigos de hash.

Resposta contextual automática a mensagens electrónicas

A evolução tecnológica, associada às mudanças sociais a que temos assistido, nomeadamente nas últimas décadas, originou mudanças significativas na forma como os utentes interagem com as instituições, passando a privilegiar a utilização de meios electrónicos, tais como as mensagens de correio electrónico, em detrimento de formas mais tradicionais, como a carta e o telefone. Neste contexto, sendo o ISEP uma instituição de ensino superior que alberga milhares de alunos e recebe centenas de novos alunos todos os anos, necessita de ter condições para que possa responder de forma atempada às inúmeras mensagens de correio electrónico que recebe. Esta necessidade fez com que surgisse um projecto, de nome SiRAC, que servisse para auxiliar na resposta a essas mensagens. O SiRAC tem como objectivo responder a mensagens de correio electrónico de forma automática. De salientar que se admite não ser possível responder a todas as mensagens, privilegiando-se aquelas que são recorrentemente colocadas à Divisão Académica. Assim será possível encurtar o tempo de comunicação entre os diversos intervenientes, criando uma relação mais próxima entre o ISEP e o público que o contacta. O SiRAC analisa as mensagens e procura responder de forma automática sempre que o seu conteúdo possa ser classificado como fazendo parte de um conjunto de questões previamente identificadas pelos recursos humanos da Divisão Académica como recorrentes e para as quais já exista uma resposta tipo. As questões constantes da mensagem são identificadas através de palavras e expressões normalmente associadas aos diferentes tipos de questão. O envio da resposta pressupõe a identificação correcta dos tipos associados e de acordo com requisitos mínimos definidos, de forma a evitar enviar uma resposta errada a uma mensagem. A implementação do SiRAC permite a libertação de recursos humanos da Divisão Académica que anteriormente estavam afectas à resposta de mensagens para o desempenho de outras funções.

Extração de informação de texto formal para a modelação expedita de edifícios monumentais

A extração de informação a partir de descrições textuais para a modelação procedimental de ambientes urbanos é apresentada com solução para os edifícios antigos. No entanto, este tipo de edifício carece de maior cuidado com os detalhes de alto nível. Este artigo descreve uma plataforma para a geração expedita de modelos 3D de edifícios monumentais, cuja arquitetura é modular. O primeiro módulo permite a extração de informação a partir de textos formais, pela integração do NooJ num Web Service. No segundo módulo, toda a informação extraída é mapeada para uma ontologia que define os objetos a contemplar na modelação procedimental, processo esse realizado pelo módulo final que gera os modelos 3D em CityGML, também como um Web Service. A partir desta plataforma, desenvolveu-se um protótipo Web para o caso de estudo da modelação das igrejas da cidade do Porto. Os resultados obtidos deram indicações positivas sobre o modelo de dados definidos e a flexibilidade de representação de estruturas diversificadas, como portas, janelas e outras características de igrejas.

Análise de opiniões expressas nas redes sociais

As redes sociais são cada vez mais utilizadas no nosso dia-a-dia. O recente aumento de popularidade deste tipo de serviço veio trazer novas funcionalidades e aplicações. Os utilizadores contribuem com as suas opiniões e conhecimentos, formando um repositório de informação de grandes proporções. Esta informação é cada vez mais utilizada por empresas, que vêem nas redes sociais uma forma de promover os seus produtos junto do público ou analisar de que forma os mesmos são considerados. O estudo apresentado neste artigo aplicou técnicas de Análise Sentimental para verificar se a informação existente em duas redes sociais (Facebook e Twitter) pode ser utilizada para estimar valores que podem vir a ser obtidos na comercialização de bens ou serviços a serem lançados no mercado.

Extraction automatique d´associations lexicales à partir de corpora

The automatic acquisition of lexical associations from corpora is a crucial issue for Natural Language Processing. A lexical association is a recurrent combination of words that co-occur together more often than expected by chance in a given domain. In fact, lexical associations define linguistic phenomena such as idiomes, collocations or compound words. Due to the fact that the sense of a lexical association is not compositionnal, their identification is fundamental for the realization of analysis and synthesis that take into account all the subtilities of the language. In this report, we introduce a new statistically-based architecture that extracts from naturally occurring texts contiguous and non contiguous. For that purpose, three new concepts have been defined : the positional N-gram models, the Mutual Expectation and the GenLocalMaxs algorithm. Thus, the initial text is fisrtly transformed in a set of positionnal N-grams i.e ordered vectors of simple lexical units. Then, an association measure, the Mutual Expectation, evaluates the degree of cohesion of each positional N-grams based on the identification of local maximum values of Mutual Expectation. Great efforts have also been carried out to evaluate our metodology. For that purpose, we have proposed the normalisation of five well-known association measures and shown that both the Mutual Expectation and the GenLocalMaxs algorithm evidence significant improvements comparing to existent metodologies.

F-LQE: a Fuzzy Link Quality Estimator for wireless sensor networks

Radio Link Quality Estimation (LQE) is a fundamental building block for Wireless Sensor Networks, namely for a reliable deployment, resource management and routing. Existing LQEs (e.g. PRR, ETX, Fourbit, and LQI ) are based on a single link property, thus leading to inaccurate estimation. In this paper, we propose F-LQE, that estimates link quality on the basis of four link quality properties: packet delivery, asymmetry, stability, and channel quality. Each of these properties is defined in linguistic terms, the natural language of Fuzzy Logic. The overall quality of the link is specified as a fuzzy rule whose evaluation returns the membership of the link in the fuzzy subset of good links. Values of the membership function are smoothed using EWMA filter to improve stability. An extensive experimental analysis shows that F-LQE outperforms existing estimators.

Testing native speakers of German and Portuguese on the understanding of topological operators-line-region relations in gvSIG

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Quality of process modeling using BPMN: a model-driven approach

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Informática

Antimicrobial resistance and investigation of the molecular epidemiology of Listeria monocytogenes in dairy products

INTRODUCTION: Listeria monocytogenes is a ubiquitous microorganism in nature and is responsible for listeriosis, an infectious disease caused by consumption of contaminated food. METHODS: Molecular characterization was performed on 19 strains of Listeria monocytogenes (serovars 1/2a, 1/2b, 4b and 4c), isolated from dairy products in Rio Grande do Sul, Brazil. The molecular techniques applied were random amplification of polymorphic DNA and restriction enzyme analysis. In addition to the molecular analysis, the antimicrobial resistance profile was determined. RESULTS: The strains studied showed a low degree of diversity. In relation to the antimicrobial resistance profile of those microorganisms from the samples analyzed, all of them were susceptible to the antimicrobials tested. CONCLUSIONS: The molecular techniques that were used presented good discriminatory power for the strains studied. Furthermore, all of the samples that were analyzed were susceptible to the antimicrobials tested.

Abnormal interactions between context, memory structure, and mood in schizophrenia: an ERP investigation

This study used event-related potentials to examine interactions between mood, sentence context, and semantic memory structure in schizophrenia. Seventeen male chronic schizophrenia and 15 healthy control subjects read sentence pairs after positive, negative, or neutral mood induction. Sentences ended with expected words (EW), within-category violations (WCV), or between-category violations (BCV). Across all moods, patients showed sensitivity to context indexed by reduced N400 to EW relative to both WCV and BCV. However, they did not show sensitivity to the semantic memory structure. N400 abnormalities were particularly enhanced under a negative mood in schizophrenia. These findings suggest abnormal interactions between mood, context processing, and connections within semantic memory in schizophrenia, and a specific role of negative mood in modulating semantic processes in this disease.

Desenvolvimento de materiais para isolamento térmico com base em biomimética

Dissertação de mestrado Internacional em Sustentabilidade do Ambiente Construído

Las palabras son semillas…: aquisição e ampliação de vocabulário com recurso ao audiovisual

Relatório de estágio de mestrado em Ensino do Português no 3º Ciclo do Ensino Básico e Ensino Secundário e de Espanhol nos Ensinos Básico e Secundário

Segmentation and Clustering of Textual Sequences: a Typological Approach

The long term goal of this research is to develop a program able to produce an automatic segmentation and categorization of textual sequences into discourse types. In this preliminary contribution, we present the construction of an algorithm which takes a segmented text as input and attempts to produce a categorization of sequences, such as narrative, argumentative, descriptive and so on. Also, this work aims at investigating a possible convergence between the typological approach developed in particular in the field of text and discourse analysis in French by Adam (2008) and Bronckart (1997) and unsupervised statistical learning.

Towards the Automatic Merging of Lexical Resources: Automatic Mapping

Lexical Resources are a critical component for Natural Language Processing applications. However, the high cost of comparing and merging different resources has been a bottleneck to have richer resources with a broad range of potential uses for a significant number of languages.With the objective of reducing cost byeliminating human intervention, we present a new method for automating the merging of resources,with special emphasis in what we call the mapping step. This mapping step, which converts the resources into a common format that allows latter the merging, is usually performed with huge manual effort and thus makes the whole process very costly. Thus, we propose a method to perform this mapping fully automatically. To test our method, we have addressed the merging of two verb subcategorization frame lexica for Spanish, The resultsachieved, that almost replicate human work, demonstrate the feasibility of the approach.

A Method Towards the Fully Automatic Merging of Lexical Resources

Lexical Resources are a critical component for Natural Language Processing applications. However, the high cost of comparing and merging different resources has been a bottleneck to obtain richer resources and a broader range of potential uses for a significant number of languages. With the objective of reducing cost by eliminating human intervention, we present a new method towards the automatic merging of resources. This method includes both, the automatic mapping of resources involved to a common format and merging them, once in this format. This paper presents how we have addressed the merging of two verb subcategorization frame lexica for Spanish, but our method will be extended to cover other types of Lexical Resources. The achieved results, that almost replicate human work, demonstrate the feasibility of the approach.