Contributions to Speech Analytics based on Speech Recognition and Topic Identification

La última década ha sido testigo de importantes avances en el campo de la tecnología de reconocimiento de voz. Los sistemas comerciales existentes actualmente poseen la capacidad de reconocer habla continua de múltiples locutores, consiguiendo valores aceptables de error, y sin la necesidad de realizar procedimientos explícitos de adaptación. A pesar del buen momento que vive esta tecnología, el reconocimiento de voz dista de ser un problema resuelto. La mayoría de estos sistemas de reconocimiento se ajustan a dominios particulares y su eficacia depende de manera significativa, entre otros muchos aspectos, de la similitud que exista entre el modelo de lenguaje utilizado y la tarea específica para la cual se está empleando. Esta dependencia cobra aún más importancia en aquellos escenarios en los cuales las propiedades estadísticas del lenguaje varían a lo largo del tiempo, como por ejemplo, en dominios de aplicación que involucren habla espontánea y múltiples temáticas. En los últimos años se ha evidenciado un constante esfuerzo por mejorar los sistemas de reconocimiento para tales dominios. Esto se ha hecho, entre otros muchos enfoques, a través de técnicas automáticas de adaptación. Estas técnicas son aplicadas a sistemas ya existentes, dado que exportar el sistema a una nueva tarea o dominio puede requerir tiempo a la vez que resultar costoso. Las técnicas de adaptación requieren fuentes adicionales de información, y en este sentido, el lenguaje hablado puede aportar algunas de ellas. El habla no sólo transmite un mensaje, también transmite información acerca del contexto en el cual se desarrolla la comunicación hablada (e.g. acerca del tema sobre el cual se está hablando). Por tanto, cuando nos comunicamos a través del habla, es posible identificar los elementos del lenguaje que caracterizan el contexto, y al mismo tiempo, rastrear los cambios que ocurren en estos elementos a lo largo del tiempo. Esta información podría ser capturada y aprovechada por medio de técnicas de recuperación de información (information retrieval) y de aprendizaje de máquina (machine learning). Esto podría permitirnos, dentro del desarrollo de mejores sistemas automáticos de reconocimiento de voz, mejorar la adaptación de modelos del lenguaje a las condiciones del contexto, y por tanto, robustecer al sistema de reconocimiento en dominios con condiciones variables (tales como variaciones potenciales en el vocabulario, el estilo y la temática). En este sentido, la principal contribución de esta Tesis es la propuesta y evaluación de un marco de contextualización motivado por el análisis temático y basado en la adaptación dinámica y no supervisada de modelos de lenguaje para el robustecimiento de un sistema automático de reconocimiento de voz. Esta adaptación toma como base distintos enfoque de los sistemas mencionados (de recuperación de información y aprendizaje de máquina) mediante los cuales buscamos identificar las temáticas sobre las cuales se está hablando en una grabación de audio. Dicha identificación, por lo tanto, permite realizar una adaptación del modelo de lenguaje de acuerdo a las condiciones del contexto. El marco de contextualización propuesto se puede dividir en dos sistemas principales: un sistema de identificación de temática y un sistema de adaptación dinámica de modelos de lenguaje. Esta Tesis puede describirse en detalle desde la perspectiva de las contribuciones particulares realizadas en cada uno de los campos que componen el marco propuesto: _ En lo referente al sistema de identificación de temática, nos hemos enfocado en aportar mejoras a las técnicas de pre-procesamiento de documentos, asimismo en contribuir a la definición de criterios más robustos para la selección de index-terms. – La eficiencia de los sistemas basados tanto en técnicas de recuperación de información como en técnicas de aprendizaje de máquina, y específicamente de aquellos sistemas que particularizan en la tarea de identificación de temática, depende, en gran medida, de los mecanismos de preprocesamiento que se aplican a los documentos. Entre las múltiples operaciones que hacen parte de un esquema de preprocesamiento, la selección adecuada de los términos de indexado (index-terms) es crucial para establecer relaciones semánticas y conceptuales entre los términos y los documentos. Este proceso también puede verse afectado, o bien por una mala elección de stopwords, o bien por la falta de precisión en la definición de reglas de lematización. En este sentido, en este trabajo comparamos y evaluamos diferentes criterios para el preprocesamiento de los documentos, así como también distintas estrategias para la selección de los index-terms. Esto nos permite no sólo reducir el tamaño de la estructura de indexación, sino también mejorar el proceso de identificación de temática. – Uno de los aspectos más importantes en cuanto al rendimiento de los sistemas de identificación de temática es la asignación de diferentes pesos a los términos de acuerdo a su contribución al contenido del documento. En este trabajo evaluamos y proponemos enfoques alternativos a los esquemas tradicionales de ponderado de términos (tales como tf-idf ) que nos permitan mejorar la especificidad de los términos, así como también discriminar mejor las temáticas de los documentos. _ Respecto a la adaptación dinámica de modelos de lenguaje, hemos dividimos el proceso de contextualización en varios pasos. – Para la generación de modelos de lenguaje basados en temática, proponemos dos tipos de enfoques: un enfoque supervisado y un enfoque no supervisado. En el primero de ellos nos basamos en las etiquetas de temática que originalmente acompañan a los documentos del corpus que empleamos. A partir de estas, agrupamos los documentos que forman parte de la misma temática y generamos modelos de lenguaje a partir de dichos grupos. Sin embargo, uno de los objetivos que se persigue en esta Tesis es evaluar si el uso de estas etiquetas para la generación de modelos es óptimo en términos del rendimiento del reconocedor. Por esta razón, nosotros proponemos un segundo enfoque, un enfoque no supervisado, en el cual el objetivo es agrupar, automáticamente, los documentos en clusters temáticos, basándonos en la similaridad semántica existente entre los documentos. Por medio de enfoques de agrupamiento conseguimos mejorar la cohesión conceptual y semántica en cada uno de los clusters, lo que a su vez nos permitió refinar los modelos de lenguaje basados en temática y mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento. – Desarrollamos diversas estrategias para generar un modelo de lenguaje dependiente del contexto. Nuestro objetivo es que este modelo refleje el contexto semántico del habla, i.e. las temáticas más relevantes que se están discutiendo. Este modelo es generado por medio de la interpolación lineal entre aquellos modelos de lenguaje basados en temática que estén relacionados con las temáticas más relevantes. La estimación de los pesos de interpolación está basada principalmente en el resultado del proceso de identificación de temática. – Finalmente, proponemos una metodología para la adaptación dinámica de un modelo de lenguaje general. El proceso de adaptación tiene en cuenta no sólo al modelo dependiente del contexto sino también a la información entregada por el proceso de identificación de temática. El esquema usado para la adaptación es una interpolación lineal entre el modelo general y el modelo dependiente de contexto. Estudiamos también diferentes enfoques para determinar los pesos de interpolación entre ambos modelos. Una vez definida la base teórica de nuestro marco de contextualización, proponemos su aplicación dentro de un sistema automático de reconocimiento de voz. Para esto, nos enfocamos en dos aspectos: la contextualización de los modelos de lenguaje empleados por el sistema y la incorporación de información semántica en el proceso de adaptación basado en temática. En esta Tesis proponemos un marco experimental basado en una arquitectura de reconocimiento en ‘dos etapas’. En la primera etapa, empleamos sistemas basados en técnicas de recuperación de información y aprendizaje de máquina para identificar las temáticas sobre las cuales se habla en una transcripción de un segmento de audio. Esta transcripción es generada por el sistema de reconocimiento empleando un modelo de lenguaje general. De acuerdo con la relevancia de las temáticas que han sido identificadas, se lleva a cabo la adaptación dinámica del modelo de lenguaje. En la segunda etapa de la arquitectura de reconocimiento, usamos este modelo adaptado para realizar de nuevo el reconocimiento del segmento de audio. Para determinar los beneficios del marco de trabajo propuesto, llevamos a cabo la evaluación de cada uno de los sistemas principales previamente mencionados. Esta evaluación es realizada sobre discursos en el dominio de la política usando la base de datos EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions - Sesiones Plenarias del Parlamento Europeo) del proyecto europeo TC-STAR. Analizamos distintas métricas acerca del rendimiento de los sistemas y evaluamos las mejoras propuestas con respecto a los sistemas de referencia. ABSTRACT The last decade has witnessed major advances in speech recognition technology. Today’s commercial systems are able to recognize continuous speech from numerous speakers, with acceptable levels of error and without the need for an explicit adaptation procedure. Despite this progress, speech recognition is far from being a solved problem. Most of these systems are adjusted to a particular domain and their efficacy depends significantly, among many other aspects, on the similarity between the language model used and the task that is being addressed. This dependence is even more important in scenarios where the statistical properties of the language fluctuates throughout the time, for example, in application domains involving spontaneous and multitopic speech. Over the last years there has been an increasing effort in enhancing the speech recognition systems for such domains. This has been done, among other approaches, by means of techniques of automatic adaptation. These techniques are applied to the existing systems, specially since exporting the system to a new task or domain may be both time-consuming and expensive. Adaptation techniques require additional sources of information, and the spoken language could provide some of them. It must be considered that speech not only conveys a message, it also provides information on the context in which the spoken communication takes place (e.g. on the subject on which it is being talked about). Therefore, when we communicate through speech, it could be feasible to identify the elements of the language that characterize the context, and at the same time, to track the changes that occur in those elements over time. This information can be extracted and exploited through techniques of information retrieval and machine learning. This allows us, within the development of more robust speech recognition systems, to enhance the adaptation of language models to the conditions of the context, thus strengthening the recognition system for domains under changing conditions (such as potential variations in vocabulary, style and topic). In this sense, the main contribution of this Thesis is the proposal and evaluation of a framework of topic-motivated contextualization based on the dynamic and non-supervised adaptation of language models for the enhancement of an automatic speech recognition system. This adaptation is based on an combined approach (from the perspective of both information retrieval and machine learning fields) whereby we identify the topics that are being discussed in an audio recording. The topic identification, therefore, enables the system to perform an adaptation of the language model according to the contextual conditions. The proposed framework can be divided in two major systems: a topic identification system and a dynamic language model adaptation system. This Thesis can be outlined from the perspective of the particular contributions made in each of the fields that composes the proposed framework: _ Regarding the topic identification system, we have focused on the enhancement of the document preprocessing techniques in addition to contributing in the definition of more robust criteria for the selection of index-terms. – Within both information retrieval and machine learning based approaches, the efficiency of topic identification systems, depends, to a large extent, on the mechanisms of preprocessing applied to the documents. Among the many operations that encloses the preprocessing procedures, an adequate selection of index-terms is critical to establish conceptual and semantic relationships between terms and documents. This process might also be weakened by a poor choice of stopwords or lack of precision in defining stemming rules. In this regard we compare and evaluate different criteria for preprocessing the documents, as well as for improving the selection of the index-terms. This allows us to not only reduce the size of the indexing structure but also to strengthen the topic identification process. – One of the most crucial aspects, in relation to the performance of topic identification systems, is to assign different weights to different terms depending on their contribution to the content of the document. In this sense we evaluate and propose alternative approaches to traditional weighting schemes (such as tf-idf ) that allow us to improve the specificity of terms, and to better identify the topics that are related to documents. _ Regarding the dynamic language model adaptation, we divide the contextualization process into different steps. – We propose supervised and unsupervised approaches for the generation of topic-based language models. The first of them is intended to generate topic-based language models by grouping the documents, in the training set, according to the original topic labels of the corpus. Nevertheless, a goal of this Thesis is to evaluate whether or not the use of these labels to generate language models is optimal in terms of recognition accuracy. For this reason, we propose a second approach, an unsupervised one, in which the objective is to group the data in the training set into automatic topic clusters based on the semantic similarity between the documents. By means of clustering approaches we expect to obtain a more cohesive association of the documents that are related by similar concepts, thus improving the coverage of the topic-based language models and enhancing the performance of the recognition system. – We develop various strategies in order to create a context-dependent language model. Our aim is that this model reflects the semantic context of the current utterance, i.e. the most relevant topics that are being discussed. This model is generated by means of a linear interpolation between the topic-based language models related to the most relevant topics. The estimation of the interpolation weights is based mainly on the outcome of the topic identification process. – Finally, we propose a methodology for the dynamic adaptation of a background language model. The adaptation process takes into account the context-dependent model as well as the information provided by the topic identification process. The scheme used for the adaptation is a linear interpolation between the background model and the context-dependent one. We also study different approaches to determine the interpolation weights used in this adaptation scheme. Once we defined the basis of our topic-motivated contextualization framework, we propose its application into an automatic speech recognition system. We focus on two aspects: the contextualization of the language models used by the system, and the incorporation of semantic-related information into a topic-based adaptation process. To achieve this, we propose an experimental framework based in ‘a two stages’ recognition architecture. In the first stage of the architecture, Information Retrieval and Machine Learning techniques are used to identify the topics in a transcription of an audio segment. This transcription is generated by the recognition system using a background language model. According to the confidence on the topics that have been identified, the dynamic language model adaptation is carried out. In the second stage of the recognition architecture, an adapted language model is used to re-decode the utterance. To test the benefits of the proposed framework, we carry out the evaluation of each of the major systems aforementioned. The evaluation is conducted on speeches of political domain using the EPPS (European Parliamentary Plenary Sessions) database from the European TC-STAR project. We analyse several performance metrics that allow us to compare the improvements of the proposed systems against the baseline ones.

Non-invasive user monitoring in daily tasks for cognitive rehabilitation

El uso de técnicas para la monitorización del movimiento humano generalmente permite a los investigadores analizar la cinemática y especialmente las capacidades motoras en aquellas actividades de la vida cotidiana que persiguen un objetivo concreto como pueden ser la preparación de bebidas y comida, e incluso en tareas de aseo. Adicionalmente, la evaluación del movimiento y el comportamiento humanos en el campo de la rehabilitación cognitiva es esencial para profundizar en las dificultades que algunas personas encuentran en la ejecución de actividades diarias después de accidentes cerebro-vasculares. Estas dificultades están principalmente asociadas a la realización de pasos secuenciales y al reconocimiento del uso de herramientas y objetos. La interpretación de los datos sobre la actitud de este tipo de pacientes para reconocer y determinar el nivel de éxito en la ejecución de las acciones, y para ampliar el conocimiento en las enfermedades cerebrales, sus consecuencias y severidad, depende totalmente de los dispositivos usados para la captura de esos datos y de la calidad de los mismos. Más aún, existe una necesidad real de mejorar las técnicas actuales de rehabilitación cognitiva contribuyendo al diseño de sistemas automáticos para crear una especie de terapeuta virtual que asegure una vida más independiente de estos pacientes y reduzca la carga de trabajo de los terapeutas. Con este objetivo, el uso de sensores y dispositivos para obtener datos en tiempo real de la ejecución y estado de la tarea de rehabilitación es esencial para también contribuir al diseño y entrenamiento de futuros algoritmos que pudieran reconocer errores automáticamente para informar al paciente acerca de ellos mediante distintos tipos de pistas como pueden ser imágenes, mensajes auditivos o incluso videos. La tecnología y soluciones existentes en este campo no ofrecen una manera totalmente robusta y efectiva para obtener datos en tiempo real, por un lado, porque pueden influir en el movimiento del propio paciente en caso de las plataformas basadas en el uso de marcadores que necesitan sensores pegados en la piel; y por otro lado, debido a la complejidad o alto coste de implantación lo que hace difícil pensar en la idea de instalar un sistema en el hospital o incluso en la casa del paciente. Esta tesis presenta la investigación realizada en el campo de la monitorización del movimiento de pacientes para proporcionar un paso adelante en términos de detección, seguimiento y reconocimiento del comportamiento de manos, gestos y cara mediante una manera no invasiva la cual puede mejorar la técnicas actuales de rehabilitación cognitiva para la adquisición en tiempo real de datos sobre el comportamiento del paciente y la ejecución de la tarea. Para entender la importancia del marco de esta tesis, inicialmente se presenta un resumen de las principales enfermedades cognitivas y se introducen las consecuencias que tienen en la ejecución de tareas de la vida diaria. Más aún, se investiga sobre las metodologías actuales de rehabilitación cognitiva. Teniendo en cuenta que las manos son la principal parte del cuerpo para la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana, también se resumen las tecnologías existentes para la captura de movimiento de manos. Una de las principales contribuciones de esta tesis está relacionada con el diseño y evaluación de una solución no invasiva para detectar y seguir las manos durante la ejecución de tareas manuales de la vida cotidiana que a su vez involucran la manipulación de objetos. Esta solución la cual no necesita marcadores adicionales y está basada en una cámara de profundidad de bajo coste, es robusta, precisa y fácil de instalar. Otra contribución presentada se centra en el reconocimiento de gestos para detectar el agarre de objetos basado en un sensor infrarrojo de última generación, y también complementado con una cámara de profundidad. Esta nueva técnica, y también no invasiva, sincroniza ambos sensores para seguir objetos específicos además de reconocer eventos concretos relacionados con tareas de aseo. Más aún, se realiza una evaluación preliminar del reconocimiento de expresiones faciales para analizar si es adecuado para el reconocimiento del estado de ánimo durante la tarea. Por su parte, todos los componentes y algoritmos desarrollados son integrados en un prototipo simple para ser usado como plataforma de monitorización. Se realiza una evaluación técnica del funcionamiento de cada dispositivo para analizar si es adecuada para adquirir datos en tiempo real durante la ejecución de tareas cotidianas reales. Finalmente, se estudia la interacción con pacientes reales para obtener información del nivel de usabilidad del prototipo. Dicha información es esencial y útil para considerar una rehabilitación cognitiva basada en la idea de instalación del sistema en la propia casa del paciente al igual que en el hospital correspondiente. ABSTRACT The use of human motion monitoring techniques usually let researchers to analyse kinematics, especially in motor strategies for goal-oriented activities of daily living, such as the preparation of drinks and food, and even grooming tasks. Additionally, the evaluation of human movements and behaviour in the field of cognitive rehabilitation is essential to deep into the difficulties some people find in common activities after stroke. This difficulties are mainly associated with sequence actions and the recognition of tools usage. The interpretation of attitude data of this kind of patients in order to recognize and determine the level of success of the execution of actions, and to broaden the knowledge in brain diseases, consequences and severity, depends totally on the devices used for the capture of that data and the quality of it. Moreover, there is a real need of improving the current cognitive rehabilitation techniques by contributing to the design of automatic systems to create a kind of virtual therapist for the improvement of the independent life of these stroke patients and to reduce the workload of the occupational therapists currently in charge of them. For this purpose, the use of sensors and devices to obtain real time data of the execution and state of the rehabilitation task is essential to also contribute to the design and training of future smart algorithms which may recognise errors to automatically provide multimodal feedback through different types of cues such as still images, auditory messages or even videos. The technology and solutions currently adopted in the field don't offer a totally robust and effective way for obtaining real time data, on the one hand, because they may influence the patient's movement in case of marker-based platforms which need sensors attached to the skin; and on the other hand, because of the complexity or high cost of implementation, which make difficult the idea of installing a system at the hospital or even patient's home. This thesis presents the research done in the field of user monitoring to provide a step forward in terms of detection, tracking and recognition of hand movements, gestures and face via a non-invasive way which could improve current techniques for cognitive rehabilitation for real time data acquisition of patient's behaviour and execution of the task. In order to understand the importance of the scope of the thesis, initially, a summary of the main cognitive diseases that require for rehabilitation and an introduction of the consequences on the execution of daily tasks are presented. Moreover, research is done about the actual methodology to provide cognitive rehabilitation. Considering that the main body members involved in the completion of a handmade daily task are the hands, the current technologies for human hands movements capture are also highlighted. One of the main contributions of this thesis is related to the design and evaluation of a non-invasive approach to detect and track user's hands during the execution of handmade activities of daily living which involve the manipulation of objects. This approach does not need the inclusion of any additional markers. In addition, it is only based on a low-cost depth camera, it is robust, accurate and easy to install. Another contribution presented is focused on the hand gesture recognition for detecting object grasping based on a brand new infrared sensor, and also complemented with a depth camera. This new, and also non-invasive, solution which synchronizes both sensors to track specific tools as well as recognize specific events related to grooming is evaluated. Moreover, a preliminary assessment of the recognition of facial expressions is carried out to analyse if it is adequate for recognizing mood during the execution of task. Meanwhile, all the corresponding hardware and software developed are integrated in a simple prototype with the purpose of being used as a platform for monitoring the execution of the rehabilitation task. Technical evaluation of the performance of each device is carried out in order to analyze its suitability to acquire real time data during the execution of real daily tasks. Finally, a kind of healthcare evaluation is also presented to obtain feedback about the usability of the system proposed paying special attention to the interaction with real users and stroke patients. This feedback is quite useful to consider the idea of a home-based cognitive rehabilitation as well as a possible hospital installation of the prototype.

Clasificación de medidas de glucemia en función de ingestas en diabetes gestacional

Este trabajo presenta un clasificador de medidas de glucemia en función de las ingestas asociadas para pacientes con diabetes gestacional. Se presentan los resultados obtenidos al comparar la relevancia de diferentes atributos así como del uso de dos de los algoritmos más populares en el mundo del aprendizaje automático: las redes neuronales y los árboles de decisión. El estudio se ha realizado con los datos de 53 pacientes pertenecientes al Hospital de Sabadell y al Hospital Mutua de Terrassa obteniendo un 91,72% de precisión en el caso de la red neuronal, y un 95.92% con el árbol de decisión. La clasificación automática de medidas de glucemia permitirá a los especialistas pautar un tratamiento más acertado en base a la información obtenida directamente del glucómetro de las pacientes, contribuyendo así al desarrollo de los sistemas automáticos de ayuda a la decisión para diabetes gestacional.

Obtención y adaptación de mapas de profundidad en vídeo estereoscópico: influencia en la codificación y el comportamiento visual tridimensional en tiempo real

En esta tesis se recoge el trabajo realizado centrado en el estudio del vídeo estereoscópico y, en particular, la información que aportan los mapas de disparidad y sus posibles aplicaciones. El trabajo se ha dividido en tres bloques diferenciados: En primer lugar se presentan los resultados de un codificador de vídeo multivista basado en mapas de disparidad previamente computados. La finalidad del estudio es comprobar los efectos de la aplicación directa de la disparidad para la compensación entre vistas en cuanto a reducción del tiempo de procesado y calidad de la compresión sobre algoritmos basados en división de bloques, como AVC o HEVC. También se ha trabajado para obtener un flujo de vídeo compatible con MVC que contenga la información de los mapas de disparidad embebida en el flujo en forma de vectores de compensación. Estos mapas se usan como base para obtener la compensación entre bloques de la imagen derecha e izquierda. Para reducir aún más el coste computacional, se ha diseñado un algoritmo de decisión previa del tamaño del bloque de compensación. Aquí se presentan los resultados de ambas estrategias, con decisión previa y sin ella, para evaluar las alternativas. Se presentan los resultados tanto sobre imágenes estereoscópicas estáticas como secuencias de vídeo estereoscópico, cada una de ellas a diferentes valores de compresión de forma que se obtenga una referencia parametrizada del comportamiento del algoritmo. Dichos resultados revelan una reducción drástica del tiempo de procesado con estabilización de la tasa binaria para valores de compresión moderados (compresión de alta calidad), mientras que para compresiones severas, la tasa binaria crece en comparación con el software de referencia JMVC. En segundo lugar se realiza un análisis de calidad relacionado con la información de disparidad de las secuencias estereoscópicas, sus valores absolutos y sus derivadas temporales, de modo que pueda servir tanto para generar sistemas automáticos de evaluación de la calidad, como para sintetizar una lista de buenas prácticas para la creación de contenidos audiovisuales estereoscópicos que ofrezcan una calidad de la experiencia elevada. Para relacionar la calidad de la experiencia y el confort visual generado por una secuencia estereoscópica se ha llevado a cabo una serie de tests de visualización por parte de un grupo de observadores, de secuencias previamente generadas y catalogadas en base a sus variaciones de la disparidad y de movimiento. Las conclusiones extraídas indican que los paralajes negativos son más efectistas y ofrecen una inmersión mayor y, por tanto, mejor calidad de la experiencia, cuando se utilizan de forma moderada. Variaciones rápidas de los valores de disparidad negativa y variaciones de movimiento de objetos con disparidad negativa generan disconfort visual. La probabilidad de que paralajes positivos generen disconfort visual son mucho menores, por lo que resulta interesante en este caso utilizar variaciones rápidas de disparidad y movimiento para compensar la falta de efectismo que producen dichos paralajes. Por último, se ha planteado el diseño de un sistema de inserción coherente de gráficos, en tiempo real, en una escena estereoscópica. Se ha hecho hincapié en la necesidad de la coherencia entre la disparidad de los objetos que conforman una escena y las oclusiones que éstos producen, por lo que la inserción de un elemento no nativo de la escena debe tener en cuenta esta circunstancia para mantener la calidad de la experiencia estereoscópica. Se ha estudiado la influencia de la calidad del mapa de disparidad de la escena como base sobre la que realizar la inserción, así como posibles formas de modificar dicho mapa para que la inserción produzca el efecto deseado de coherencia. En concreto se ha postulado que es preferible sacrificar la precisión punto a punto del mapa de disparidad si, de esa manera, se evita cometer pequeños errores aislados de inserción, a costa de introducir un ajuste menos fino en los bordes de los objetos.

La Web Semántica Como Herramienta para el Apoyo a la Docencia

La web semántica consiste en un nuevo paradigma web para acceder, buscar, compartir y gestionar información a través de la combinación de tecnologías y de estructuras de gestión del conocimiento. El concepto de web semántica proporciona herramientas para el almacenamiento, intercambio y consulta de esta información mediante el desarrollo y la inclusión de metadatos y ontologías del cuerpo de conocimiento. La estructura de los datos que proporciona permite que sea consultada automáticamente por usuarios humanos o sistemas informáticos, mejorando su interoperabilidad. El desarrollo de la web semántica supone una evolución del desarrollo web en general hacia una web más inteligente o web 3.0. Este paradigma puede ser aprovechado en los procesos de docencia-aprendizaje para estructurar, almacenar y compartir los contenidos mediante sistemas automáticos de consultas alojados en web semánticas que tratan sobre los cuerpos de conocimiento de las materias. La disciplina informática es especialmente adecuada para este propósito debido a su complejidad y a la gran variedad de términos que maneja. Por otra parte, su desarrollo en continua evolución propicia la implantación de mecanismos automáticos de mantenimiento y de actualización de los nuevos contenidos.

Fundamentos da deteção automática de incêndios em edifícios - Parte 1.

O fogo, grande elemento de evolução humana, é também, em potencial, um dos seus maiores inimigos. Muitos são os fogos florestais e urbanos, que ocorrem diariamente, provocando mortes, avultados prejuízos materiais, perda de valor patrimonial, assim como perda de valor simbólico. As causas principais dos incêndios em edifícios são a deficiência nas canalizações elétricas, a má utilização de equipamentos elétricos, nomeadamente ferros, fogões, fornos e aquecedores elétricos, bem como a negligência na utilização do fogo. Os Sistemas Automáticos de Deteção de Incêndio (SADI) são hoje encarados um sistema integrante e imprescindível dos edifícios, como elemento de garantia da segurança e do bem-estar das pessoas, e da preservação dos seus bens.

Aplicação de Ligas com Memória de Forma como Dispositivos de Segurança

As ligas com memória de forma Ni-Ti apresentam diversas características bastante úteis, das quais podemos realçar a sua elevada resistência à corrosão, às vibrações e geração de forças superiores quando comparadas com outros atuadores. Estas ligas apresentam diversas áreas de aplicabilidade em diferentes aéreas de pesquisa, como a metalomecânica, a robótica, aplicações espaciais, sendo mais relevante para este trabalho a sua aplicação em mecanismos de segurança para portas e acessos. Com este trabalho, pretendemos contribuir para uma forma eficaz de combate e contenção de incêndios em navios, através da apresentação de um mecanismo que vai permitir o corte de ventilação e isolamento no local do incêndio, permitindo criar uma fronteira de fumos que levará ao combate do incêndio por asfixia. O trabalho descreve um mecanismo idealizado com a utilização de ligas com memória de forma, que vai proceder à libertação de um flap, para isolamento da ventilação, na presença de temperatura proveniente do incêndio. Descreve também ensaios termomecânicos realizados, para determinação das características das molas e seu comportamento em determinadas situações chave. Para isto, irão ser utilizadas duas molas com diferentes gamas de temperatura, com o intuito de demonstrar a eficácia na utilização de diversos atuadores de ligas com memória de forma. Todos os testes foram feitos na presença de gamas de temperatura que se assemelham aos valores de atuação dos sistemas automáticos de extinção por água, pelo que os resultados obtidos, ilustram a verdadeira eficácia e utilidade do mecanismo, em casos reais.

A Formação dos Oficiais de Artilharia nos países OTAN : Os casos português e norte-americano

O presente Trabalho de Investigação Aplicada no âmbito do ciclo de estudos do Mestrado Integrado em Ciências Militares na especialidade de Artilharia, subordinado ao tema: A Formação dos Oficiais de Artilharia nos países OTAN: os casos português e norte-americano, estuda o modelo de formação específica de Artilharia no Exército Português e num dos exércitos cuja Artilharia tem marcado presença nos Teatros de Operações contemporâneos, o dos Estados Unidos da América. Tendo por objetivo retirar ilações que concorram para identificar e mitigar eventuais lacunas na formação técnica e tática em Artilharia de Campanha dos futuros oficiais de Artilharia do Exército Português, a investigação realizada analisou os detalhes de formação inicial dos futuros oficiais de Artilharia dos dois Exércitos por forma a compará-los e a obter contributos do Exército Norte-americano que possam vir a ser aplicados ao caso nacional. Assim sendo chegou-se à conclusão que o contributo do modelo de formação dos futuros oficiais de Artilharia de Campanha do Exército dos Estados Unidos da América para a formação dos futuros oficiais de Artilharia do Exército Português, no que diz respeito à componente técnica e tática em Artilharia de Campanha, traduz-se na necessidade de aprofundar nas áreas dos Sistemas Automáticos, Observação Avançada e Apoio de Fogos.

Avaliação dos sistemas WiMAX e GSM-R para ambientes ferroviários

Com este trabalho pretende-se estudar o desempenho das tecnologias GSM-R e WiMAX em ambientes ferroviários. Este tipo de estudo tem uma importância elevada devido grande interesse na reestruturação dos sistemas de comunicações vocacionados para aplicações ferroviárias. Estes sistemas são cada vez mais complexos, apresentando níveis mais elevados de exigência, como a segurança, suporte de sinalização, tráfego ferroviário e interoperabilidade entre sistemas de diferentes países. Com tudo isto é necessário explorar e conhecer o comportamento de diversas tecnologias para este tipo de aplicações. Neste trabalho foi efectuado um primeiro estudo abrangendo a tecnologia WiMAX (Norma IEEE 802.16d) em ambientes interiores de edifícios, de forma a estudar o seu comportamento com e sem linha de vista e em proximidade e afastamento da estação base. Este estudo foi conclusivo quanto há não adequação desta tecnologia em ambientes ferroviários, visto ter sido observado que em situações de ausência de linha de vista a degradação da qualidade do sinal não conseguiria suportar os níveis de exigência necessários para a aplicação do mesmo em ambientes ferroviários. Analisou-se em segundo lugar a tecnologia GSM-R, onde se efectuou um estudo de campo em ambientes reais. Para o estudo desta tecnologia foram utilizados ambientes diversificados de forma a obter um estudo mais aprofundado do seu comportamento. Como objectivo têm-se a criação de melhores métodos de planeamento, mais vocacionados para as características específicas dos ambientes ferroviários e exigências das aplicações dos sistemas de comunicações ferroviários. Através deste estudo foi possível obter conclusões relativamente à variação da potência do sinal para as diversas condições e ambientes de propagação a que o sistema GSM-R foi sujeito, tendo sido possível também caracterizar o tipo de ambientes característicos das linhas ferroviárias. Foi possível também concluir que este tipo de sistemas consegue responder aos níveis de exigência e aplicações dos sistemas de comunicação ferroviários, trazendo uma mais-valia relativamente aos existentes actualmente a nível nacional.

Integração de aplicações Web 2.0 e sistemas de gestão de conteúdos em ambientes pessoais de aprendizagem

A utilização de aplicações Web 2.0 no processo ensino/aprendizagem tem vindo a intensificar-se nos últimos tempos, mais por iniciativas individuais de docentes e estudantes do que por estratégia das Instituições de Ensino. Este artigo apresenta um projecto já em curso que consiste na implementação de uma plataforma de criação de ambientes de aprendizagem controlados pelos estudantes, integrando aplicações Web 2.0 e sistemas de gestão de conteúdos. A plataforma permitirá a utilização segura de conteúdos criados em aplicações Web 2.0, no processo de avaliação, possibilitando a sua publicação na infra-estrutura controlada pela Instituição de Ensino Superior, contribuindo assim para a adequação do binómio ensino/aprendizagem ao novo paradigma implicado no processo de Bolonha.

Proposta de modelo para planejamento de sistemas de informação para operação em ambientes de elevada turbulência organizacional: o caso do transporte rodoviário de produtos perigosos

O objetivo deste trabalho consiste na proposição de um modelo para planejamento de sistemas de informação para operação em ambientes de elevada turbulência organizacional, citando-se como objeto de estudo a atividade de transporte rodoviário de produtos perigosos. A metodologia utilizada foi baseada na prospecção de estudos existentes acerca de construção de sistemas de informação, principalmente em ambientes de turbulência, agregando um modelo de gerenciamento de riscos aplicado à atividade de transporte específica. O modelo permite não apenas estruturar os sistemas de informação em ambientes turbulentos alinhados com o planejamento estratégico de órgãos e entidades envolvidos com o tema, como também considera o aspecto temporal dos eventos, as ações de cada ator em seu ambiente e o tipo de intervenção requerido.

Evaluación continuada en odontología con sistemas de respuesta automáticos

La evaluación continuada no es nueva en odontología ya que siempre se han evaluado los estudiantes de forma continuada sobre todo en sus competencias prácticas. Actualmente hemos introducido un sistema de evaluación continuada como proyecto de innovación docente en las prácticas de laboratorio.

Modelo de dimensionamento otimizado para sistemas energéticos renováveis em ambientes rurais

Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de novo modelo para dimensionamento de sistemas integrados de recursos energéticos renováveis, aplicados a ambientes rurais, a partir da utilização de ferramentas de simulação e otimização desenvolvidas em MATLAB 6.0. O dimensionamento realizado apresenta custo mínimo e atende a determinado nível de confiabilidade desejado para o sistema, baseado no conceito de probabilidade de perda de fornecimento de energia à carga (LPSP) para horas consecutivas. Um modelo de otimização é apresentado e três diferentes cenários de dimensionamento são calculados e comparados, mostrando a flexibilidade na elaboração de diferentes concepções de projeto. Os resultados obtidos contemplam o dimensionamento completo dos dispositivos de conversão energética e análise de custos do sistema.

Descrição e geração de ambientes para simulações com sistemas multiagentes

Este trabalho situa-se na área de Sistemas Multiagente, que é uma sub-área da Inteligência Artificial Distribuída. Em particular, o problema abordado nesta dissertação é o da modelagem de ambientes, um aspecto importante na criação de simulações baseadas em sociedades de agentes cognitivos, no entanto pouco tratado na literatura da área. A principal contribuição deste trabalho é a concepção de uma linguagem, chamada ELMS, própria para a definição de ambientes multiagente, e a implementação de um protótipo de interpretador para esta linguagem. O resultado da interpretação é um processo que simula o ambiente descrito em alto nível, e é apropriado para a interação com os agentes cognitivos que irão compartilhar o ambiente. Esta linguagem foi desenvolvida no contexto do projeto MASSOC, que tem como objetivo a criação de simulações sociais com agentes cognitivos. A abordagem deste projeto dá ênfase ao uso da arquitetura BDI para agentes cognitivos, a comunicação inter-agente de alto nível (ou seja, baseada em atos de fala) e a modelagem de ambientes com a linguagem ELMS, que é proposta neste trabalho. Os ambientes e agentes que podem ser usados na criação de simulaçõpes, bem como a comunicação entre eles utilizando a ferramenta SACI, são definidos ou gerenciados a partir de uma interface gráfica, que facilita a criação e controle de simulações com a plataforma MASSOC. Além de apresentar a linguagem ELMS e seu interpretador, esta dissertação menciona ainda, como breve estudo de caso, uma simulação de aspectos sociais do crescimento urbano. Esta simulação social auxiliou na concepção e avaliação da linguagem ELMS.

Ambientes de planejamento de sistemas de informação para empresas industriais

Certamente, uma das maiores utilidades dos sistemas de informação é a obtenção de vantagens competitivas. Para alcançá-Ias, os sistemas devem fornecer insumos que permitam decisões mais efetivas nos níveis operacional, gerencial e estratégico. O gerenciamento das atividades organizacionais baseado em sistemas traz,intrinsecamente, o conceito de gerenciamento artificial, e apoiando a atividade administrativa há uma série de tipos de sistemas que possuem características especiais. A tentativa de fornecer insumos necessários para a tomada de decisões gera a necessidade de se analisar os modelos de tomada de decisões e de se criar uma estrutura para apoio à decisão. Todos estes itens serão examinados adiante