Disciplina Curricular
Processamento Multimédia Baseado em Aprendizagem PMBA
Mestrado Bolonha em Engenharia e Ciência de Dados - MECD2019
Contextos
Grupo: MECD2019 > 2º Ciclo > Opções
Período:
Grupo: MECD2019 > 2º Ciclo > Opções
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Pré-requisitos
Alguns conhecimentos de aprendizagem automática, de aprendizagem profunda, de processamento digital de sinais e de processamento de imagem e vídeo serão úteis para desenvolver projectos mais completos.
Objectivos
A utilização de dispositivos tecnológicos, comunicando através da Internet, para aceder a uma multiplicidade de serviços que usam dados multimédia para enriquecer a experiencia da interação, fazem parte integrante da nossa vida. A informação multimédia pode ser explorada para múltiplos fins, incluindo a autenticação dos utilizadores, entretenimento, ou para fornecer uma experiência de realidade aumentada do mundo que nos rodeia, entre muitos outros exemplos. Este curso aborda o processamento de sinais multimédia, usando conceitos e técnicas de reconhecimento de padrões e de aprendizagem automática. A maioria dos exemplos e projetos serão sobre sistemas de biometria, incluindo sistema mono- e multimodais. Serão consideradas várias aplicações, desde a videovigilância ao reconhecimento e aplicações forenses, mas também aplicações médicas e realidade aumentada.
Programa
1. Introdução a Multimédia e a Biometria Definições, aquisição, representação, perceção humana, aplicações. Ética e proteção de dados, nomeadamente no contexto da biometria. 2. Conceitos Básicos de Aprendizagem e de Reconhecimento Biométrico Conceitos e ferramentas de aprendizagem (supervisionada, não supervisionada, aprendizagem profunda); arquitetura de sistema, avaliação de desempenho, normalização, exemplos de aplicação. 3. Sistemas de Reconhecimento Biométrico Mono e Multimodais Modalidades biométricas (ex. impressão digital, face, forma de andar, softbiometrics), sistemas multimodais, exemplos de aplicação. 4. Confiança em Conteúdos Multimédia Conteúdos gerados artificialmente. Contramedidas em sistemas de biometria. Exemplos de aplicação. 5. Outras Aplicações de Biometria Aplicações forenses, aplicações médicas, reconhecimento de emoções. 6. Tendências Futuras Desafios, novos sensores, tendências.
Metodologia de avaliação
50% avaliação contínua; 50% avaliação não contínua;
Componente de Competências Transversais
1. Pensamento Crítico e Inovador – O projeto requer pensamento estratégico e crítico, e estratégias de resolução de problemas. Requer criatividade para aplicação a novos contextos. 2. Competências Interpessoais – O projeto é trabalho em equipa. Existirá uma comunicação oral e debate com os colegas. 3. Competências Intrapessoais – No projeto é essencial gerir o tempo e o stress, manter a motivação e proceder à tomada de decisões. 4. Cidadania Global – A ética, tolerância e respeito pela diversidade serão abordados nas aulas a propósito da biometria, e devem ser considerados no projeto desenvolvido. 5. Literacia da informação e dos media – A revisão do estado-da-arte e seleção do artigo base do projeto usam ferramentas informáticas, procura e gestão de informação. A apresentação usará ferramentas informáticas e multimédia e será necessário estruturar e formatar a apresentação. Estas componentes estão associadas a cerca de 50% da avaliação.
Componente Laboratorial
1. Sessões laboratoriais: durante as semanas iniciais estas sessões, desenvolvidas em grupos de 2 estudantes, introduzem os conceitos e ferramentas básicas. 2. Projeto: desenvolvido em grupos de 2 estudantes, consiste em: (i) compreender um artigo recente, para o qual exista disponível uma implementação; (ii) avaliar o desempenho do código existente usando protocolos de teste e bases de dados apropriadas; (iii) retreinar o código usando outra base de dados; (iv) melhorar nalgum aspeto o método (e o código) inicial e avaliar comparativamente o desempenho; (v) preparar uma apresentação sobre o trabalho desenvolvido; (vi) se o número de estudantes o permitir, apresentar o trabalho perante os colegas, seguido de debate. O artigo deve ser selecionado de uma revista ou conferência conceituada, publicado nos últimos 5 anos, apresentando uma solução de processamento de sinais multimédia para a qual exista código disponibilizado, de preferência pelos autores do artigo.
Componente de Programação e Computação
A atividade laboratorial tem uma forte enfase na competência de raciocínio algorítmico: 1. Sessões laboratoriais baseadas em codificação de soluções de processamento de sinais multimédia e ferramentas de aprendizagem automática, usando bibliotecas de funções. 2. Projeto baseado modificação de código disponível para implementar novas funcionalidades. Estas componentes estão associadas a cerca de 50% da avaliação.
Princípios Éticos
Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.