Dissertação
City-SAFE: Estimating Urban Safety Perception EVALUATED
O estudo da perceção urbana de segurança tem sido um tema de foco importante por parte de cientistas sociais, procurando extrair conclusões que melhorem a vida das pessoas. Nós abordamos esta questão na zona de Lisboa através de um inquérito, comparando imagens de ruas duas a duas - a base de dados City-SAFE. Nós analisámos os nossos dados através de segmentação semântica, que mostram a existência de uma concordância coletiva na perceção de seguran¸ca e permitem descrever este perfil semântico. Seguidamente, atribuímos pontuações a cada local, que representam uma ordem percetual baseada nas comparações recolhidas. Para tal usamos otimização convexa e regularização com grafos nas proximidades espaciais e temporais. Para avaliar o desempenho do método proposto, realizamos uma simulação com dados sintéticos e comparamos a nossa solução com o estado da arte. A nossa abordagem mostra melhor desempenho sob comparações mais ruidosas e em menor número. Então, aplicámos o nosso método à base de dados City-SAFE, gerando pontuações para Lisboa, Amadora e Cascais. Por fim, construímos um estimador usando as pontuações obtidas como observações diretas da nossa base de dados. Usamos regressão de vetores de suporte, onde características de imagem e características construídas a partir de uma plataforma de reportagem para cidadãos são combinadas através de aprendizagem automática de vários núcleos.
junho 24, 2019, 11:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Cláudia Alexandra Magalhães Soares
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar Convidado
