RP-Pt

Este projeto visa melhorar a observação das pessoas através de abordagens robustas e discriminativas para minimizar imprecisões e abordar tarefas avançadas como o reconhecimento de atividades. Isso permite o desenvolvimento de aplicativos automáticos de monitoramento de ambiente.

O DeepEyes tem como objetivo desenvolver soluções algorítmicas de computação visual e inteligência de máquina para problemas relacionados à computação forense, segurança digital e vigilância eletrônica.

O DET propõe o desenvolvimento de métodos para detecção de pedestres com o objetivo de reduzir o custo computacional e manter a precisão obtida por detectores que obtêm bons resultados mas possuem um custo computacional elevado.

Esse artigo aborda o desafio crítico de manter a precisão dos limites e a continuidade estrutural em cenários geológicos complexos. Ao aproveitar as transformações de distância, a DTL fornece resultados geologicamente mais coerentes em uma variedade de conjuntos de dados sísmicos e arquiteturas de aprendizado profundo.

Este artigo apresenta os resultados de um experimento centrado no ouvinte, cujo objetivo é compreender como as pessoas percebem músicas geradas por inteligência artificial. Em um teste cego, semelhante ao teste de Turing, os participantes foram convidados a distinguir entre uma música produzida por IA e outra criada por humanos.

O principal objetivo do GigaFrames é implementar e consolidar um núcleo emergente caracterizado pela criação de uma linha de pesquisa denominada Vigilância e Computação Forense.

O objetivo do projeto Har-Health é a pesquisa e desenvolvimento de métodos e algoritmos capazes de reconhecer automaticamente atividades humanas relacionadas a doenças crônicas (diabetes, hipertensão, obesidade e envelhecimento) com base em informações visuais, sinais captados por sensores em dispositivos móveis pessoais e sinais captados por sensores instalados nos ambientes.

Investigação e desenvolvimento de soluções no âmbito da análise de sensores com o objetivo de incorporar métodos automáticos de processamento de dados sensoriais recolhidos por rastreadores instalados em veículos motorizados.

Neste trabalho, foi apresentada uma revisão da literatura sobre imputação de dados de perfil de poços, juntamente com a proposta de um benchmark para a avaliação de métodos de imputação, motivada por uma lacuna na literatura em relação a protocolos consistentes e padronizados para a comparação entre diferentes abordagens.

O projeto aborda a pesquisa de novos algoritmos de reconhecimento de atividades humanas extraindo informações como a importância dos objetos na realização da atividade, entendendo a interação dos indivíduos com os objetos presentes na cena.