Seminários de Alunos

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Seminários de 2012
Período de realização: 30-05 a 01-06-2012

Título: Solving Recommendation and Prediction Tasks using Associative Active Classifiers
Resumo: Recommender systems correspond to a niche where machine learning has a special role to play. The main objective of this thesis proposal is to show that we may improve recommendation results if we are able to drastically compress the training data by means of appropriate sampling approaches. The information-theoretic sampling approaches we propose in this thesis are iterative and perform consecutive queries over a possibly large set of candidate examples. At each iteration the corresponding query returns the most informative example with regard to the current sample, which is appended into the sample. The size of the sample keeps increasing after each iteration so that at some point no candidate example will provide sufficient information with regard to the current sample, and convergence is finally achieved. In the current stage of the work we are already obtaining promising results in suggesting/recommending novel tags given a set of relevant tags as input.

Título: Implicit Approach for Handling Large Scale Point Clouds
Resumo: Most techniques for acquisition, regularization, registration and reconstruction developed to deal with 3D point cloud sets consider relatively small sets, in the order of few thousands of points or less, and usually consider some offline processing. With the advent of depth cameras, which capture large point clouds in real time with high frame rates, it becomes necessary to develop a more concise representation for real-time applications on point clouds. In this work we propose a implicit discrete representation, based on spatial density occupation, and study the compromise between expressiveness and conciseness of the final representation. A point cloud is usually a finite set sampled from a solid object without normals or connectivity informations. The main idea of our method is to build a global density function, re-ecting the probability that a spatial point p lies on same surface where the point cloud were sampled. This global density function defines a continuous smooth scalar field over witch an isovalue threshold is used to cluster points in the implicit volume defined by the point cloud.

Título: Um Arcabouço para Navegação e Controle Descentralizado de Robôs Heterogêneos Cooperativos em Ambient
Resumo: Neste trabalho, propõem-se um conjunto de técnicas para tratar o problema de coordenação de múltiplos robôs heterogêneos em ambientes dinâmicos. Aqui, N robôs, que apresentam diferentes características entre si (como sensoriamento, navegação e capacidade computacional), formam um conjunto R de agentes heterogêneos. Robôs aéreos, terrestres e aquáticos em um mesmo time, por exemplo, constituem um grupo de veículos autônomos bastante heterogêneo e com a capacidade de executar inúmeras tarefas. Porém, propor técnicas para a coordenação de sistemas tão diferentes, que sejam suficientemente genéricas e eficientes, ainda são um grande desafio atualmente.

Título: Navegação e Indexação Multimodal em Vídeos
Resumo: O crescimento da demanda por informações visuais de vídeos leva à necessidade de se criar formas adequadas de representação, indexação e recuperação de dados multimídias. A localização e a busca de um segmento de interesse em uma grande coleção de arquivos de vídeo são ineficientes quanto ao consumo de tempo, uma vez que é necessário assistir cada segmento de vídeo a partir do início e usar os recursos de avanço e recuo para selecionar o segmento desejado. A segmentação automática de vídeo oferece uma solução eficiente e é o primeiro passo crucial em direção a uma representação concisa e abrangente do vídeo baseada em seu conteúdo. Essa representação do segmento é composta por características de duas modalidades presentes no vídeo: visuais e auditivas. As características do segmento são extraídas através de descritores visuais e do texto gerado pela transcrição de seu áudio. Após a descrição multimodal os segmentos são indexados e relacionados semanticamente.

Título: Uncovering Causal Relationships between Software Metrics and Bugs
Resumo: Bug prediction is an important challenge for software engineering research. It consist in looking for possible early indicators of the presence of bugs in a software. However, despite the relevance of the issue, most experiments designed to evaluate bug prediction only investigate whether there is a linear relation between the predictor and the presence of bugs. However, it is well known that standard regression models cannot filter out spurious relations. There- fore, in this paper we describe an experiment to discover more robust evidences towards causality between software metrics (as predictors) and the occurrence of bugs. For this purpose, we have relied on Granger Causality Test to evaluate whether past changes in a given time series are useful to forecast changes in another series. As its name suggests, Granger Test is a better indication of causality between two variables. We present and discuss the results of experiments on four real world systems evaluated over a time frame of almost four years. Particularly, we have been able to discover in the history of metrics the causes in the terms of the Granger Test for 64% to 93% of the defects reported for the systems considered in our experiment.

Título: Detecção de Violações Arquiteturais usando Histórico de Versões
Resumo: O trabalho proposto descreve uma metodologia para detecção de violações arquiteturais em um dado produto de software. O objetivo principal é coletar informações históricas sobre como as relações de dependência entre classes que compõem o sistema se comportam no decorrer do tempo de modo a identificar padrões de uso e desuso nessas relações para, então, detectar violações arquiteturais presentes no código-fonte do sistema. A metodologia proposta foi aplicada em um sistema de grande porte, utilizado por uma instituição de ensino superior e é resultados da aplicação da metodologia proposta em um sistema de gestão de uma instituição de ensino superior, o qual é composto por 1852 classes e interfaces. Além disso, esse sistema é mantido em um repositório de controle de versões contendo 4923 versões. Como resultado, a metodologia proposta detectou 92% das divergências arquiteturais existentes nesse sistema (recall), com uma precisão de cerca de 67%.

Título: Aferição Automática da Qualidade de Documentos da Web 2.0
Resumo: Atualmente a web possui varios repositórios como blogs, fóruns e bibliotecas digitais comunitárias que fornecem coleções de documentos criados e mantidos pela própria comunidade. Entretanto, tal liberdade causa uma grande preocupação quanto à qualidade de seu conteúdo. Desta forma, o objetivo deste trabalho é desenvolver abordagens, utilizando aprendizado de máquina, para estimar a qualidade de documentos comuns na Web 2.0, tais como aqueles presentes em bibliotecas colaborativas, blogs e fóruns de perguntas e respostas. Este trabalho está em andamento e nesta apresentação será mostrado as contribuições para a estimativa da qualidade na Web em 3 enciclopédias colaborativas e uma nova forma de combinar os atributos, utilizando Stacking que mostrou melhores resultados quando comparado com o estado da arte para esta tarefa. Também pretendemos estimar a qualidade em fóruns de perguntas e respostas e, além disso, investigar a utilização dessas estimativas para melhorar o ranking em máquinas de buscas.

Título: Roteamento Dinâmico de Veículos Não-Holonômicos para Visita a Regiões
Resumo: Diversos desafios estão relacionados à utilização de veículos autônomos. Esse trabalho aborda o problema do planejamento de caminhos eficientes para um grupo de veículos com restrições de movimentos com o objetivo de visitar regiões de interesse inseridas dinamicamente no ambiente. Inicialmente é apresentado um algoritmo evolutivo, onde a posição e orientação dos pontos de visita, além da sequência de visita, são otimizados de maneira combinada, sendo proposta em seguida uma heurística determinística. Ao final é discutida a estratégia online utilizada para tratar a inserção dinâmica de novas regiões ao caminho. Para o caso estático, os métodos apresentaram resultados melhores que a solução trivial em todos os casos, além disso, a heurística obteve resultados melhores que a técnica mais recente encontrada na literatura para aproximadamente 70% das instâncias. No caso dinâmico, o método apresentou uma razão de competitividade obtida empiricamente com valor um valor médio de 2,35.

Título: On The Development of a Robust, Fast and Lightweight Keypoint Descriptor and its Applications
Resumo: In this thesis, we introduce a novel descriptor called Binary Robust Appearance and Normal Descriptor (BRAND), that efficiently combines appearance and geometrical shape information from RGB-D images, and is largely invariant to rotation and scale transformations. For pplications that demands speed performance in lieu of a sophisticated and more precise matching process, scale and rotation invariance may be easily disabled. Results of several experiments described here demonstrate that as far as precision and robustness is concerned, BRAND compares favorably to the standard descriptors in the literature. We use this new descriptor to detect and recognize objects under different illumination conditions and for registering multiple indoor textured depth maps. Experimental results show that our approach is able to increase recognition rate with fast processing time and demonstrate that it is robust and provides reliable registering results even for sparsely textured and poorly illuminated scenes.

Título: Teste de aplicações para Dispositivos Móveis Inteligentes
Resumo: Os Dispositivos Móveis Inteligentes (DMIs), por exemplo, telefones inteligentes e tabletes, são caracterizados por apresentarem extensa capacidade de interação e algumas restrições que não são usualmente consideradas para computadores não portáteis. Estes aspectos influenciam o uso dos DMIs tornando-os distintos, mas ainda assim competindo com os demais computadores. O teste das aplicações para DMIs deve tratar peculiaridades não presentes, por exemplo, em aplicações orientadas a eventos de GUIs em computadores de mesa (ambiente desktop). É o caso da gestão do ciclo de vida das aplicações, que caso seja defeituosa ou insuficiente, poderá ser fonte de problemas, como, por exemplo, a perda de dados. Estamos desenvolvendo um arcabouço que utiliza um método de Teste Baseado em Modelos para a automação do planejamento e desenho de testes das aplicações para DMIs. Nossa abordagem envolve a geração de casos de teste juntamente com oráculos a partir de um modelo comportamental. A plataforma para o desenvolvimento de aplicações considerada como estudo de caso é a plataforma Android. Nossa ideia inicial era utilizar somente artefatos previstos nos processos derivados do Processo Unificado e em particular utilizar uma especificação simplificada da UML. Em função do caráter reativo das aplicações para DMIs e a possibilidade de especificação de antiroteiros, decidimos adotar uma extensão da UML que utiliza Live Sequence Charts LSCs. Inicialmente, avaliaremos os LSCs e os diagramas de sequência como modelos comportamentais.

Título: Processamento eficiente de consultas baseadas em palavras-chave sobre fluxos XML
Resumo: Com o contínuo crescimento da Web em tamanho e complexidade, os usuários tendem a usar mais aplicações baseadas em fluxos de dados, tais como sistemas de disseminação de informações, notícias e conteúdo RSS. Neste contexto, documentos XML constituem o principal padrão de disseminação e troca de dados. Como linguagem de consulta são usadas palavras-chave que exigem o mínimo conhecimento da estrutura do documento e simplificam a elaboração de consultas pelos usuários. Atualmente, são poucos os algoritmos que se destinam ao processamento eficiente de consultas baseadas em palavras-chave sobre fluxos XML. Por isso, este trabalho propõe novos algoritmos baseados em semânticas de consulta usuais ao ambiente XML, contudo aplicadas ao ambiente de fluxos de dados. Os experimentos comprovam a eficiência dos novos algoritmos quanto ao tempo de processamento e consumo de memória.

Título: Modelos e Algoritmos para Problemas Integrados de Distribuição e Roteamento
Resumo: São discutidos neste trabalho duas variações do Problema de Roteamento de Veículos (VRP), que resultam de sua integração com problemas de distribuição. O primeiro problema é dado ao integrar o VRP com decisões de carga/descarga de mercadorias em plataformas de Cross-Docking: o Problema de Roteamento de Veículos com Cross-Docking (VRPCD). São apresentadas duas formulações de Programação Inteira (IP) e dois algoritmos Branchand-price (BP) para solucioná-las. Também é considerada uma variação do VRPCD, na qual os veículos podem não passar pelo Cross-Docking para consolidar mercadorias, denominado Problema de Coleta e Entrega com Cross- Docking (PDPCD). Também são introduzidos uma formulação IP e um algoritmo BP para sua solução. O segundo problema é o Problema de Roteamento de Veículos em dois níveis (2E-VRP), que surge quando mercadorias devem ser transportadas de um depósito a consumidores, usando armazéns intermediários para a consolidação de mercadorias, denominados satellites. Novamente, uma formulação IP e um algoritmo BP para resolver o 2E-VRP são apresentadas. Os resultados obtidos pelo algoritmo BP apresentam melhores limites primais e duais, quando comparados a outros algoritmos na literatura, inclusive apresentando certificados de otimalidade para novas instâncias.

Título: The Oblivion Problem: Exploiting forgotten items to improve recommendation diversity
Resumo: Recommender Systems (RSs) have become a crucial tool to assist users in their choices on various applications. Despite recent advances, there is still room for more effective techniques applicable to a larger range of domains. In this sense, a major challenge is the lack of diversity in the recommendation lists provided by current RSs. Besides suggesting interesting items to users, a good RS should provide useful and diversified items. For this purpose, we evaluate the use of forgotten items in recommendation. By forgotten items, we mean items that have been very relevant to users in the past but are not anymore. We formally define the Oblivion Problem, as the problem of recommending forgotten items, propose a methodology for verifying it in real scenarios, and perform a deep characterization of this problem in a relevant music domain. Empirical evaluations have demonstrated the existence of the oblivion problem in practice, as well as showed the utility of our methodology.

Título: Topology-Aware Design of Wireless Sensor Networks
Resumo: The main hypothesis underlying this work can be briefly stated as follows: 'The information concerning the topology induced by the connectivity of Wireless Ad Hoc Networks is relevant for both planning their deployment and for optimizing their operation'. Thus, we are investigating how to apply different concepts and metrics related to the topology of three different network models: (i) wireless sensor networks (WSNs), (ii) mobile ad hoc networks (MANETs), and (iii) vehicular ad hoc networks (VANETs). These three models correspond to a wide variety of network topologies characteristics, from a typically static, or nearly static topologies (WSNs), to a highly dynamic topologies such as the ones present in VANETs. Many proposals presented in the literature suggest that more detailed and thorough studies involving the relationship between topology and network characteristics should advance the knowledge and practice of wireless communication. Thus, the main goals of this work are: (i) the proposal of topology models, (ii) the proposal of new topology metrics useful in the design or in the operation of the network, (iii) the design of distributed estimators of topology-related features, and (iv) the design of topology-aware algorithms suitable for improving the performance of wireless ad hoc networks. There are some contributions already accomplished such as an expressive topology model able to describe a wide variety of deployment strategies for WSNs; a topology-related feature estimator derived from the betweenness metric, which has proven more suitable for representing the energy depletion related to sensor relay task in WSNs. In collaboration with a master student it was developed a distributed algorithm to calculate this metric. This metric was used to design two different routing algorithms: the first, aims to improve the data fusion task in WSNs, and the second, aims to fairly balance the energy among the relay nodes in a WSN.

Título: The Evaluation of Graph Clustering Quality
Resumo: Graph clustering, the process of discovering groups of similar vertices in a graph, is a very interesting area of study, with applications in many different scenarios. One of the most important aspects of graph clustering is the evaluation of cluster quality, which is important not only to measure the effectiveness of clustering algorithms, but also to give insights on the dynamics of relationships in a given network. Many quality evaluation metrics for graph clustering have been proposed in the literature, but there is no consensus on how do they compare to each other and how well they perform on different kinds of graphs. In this work we study six major graph clustering quality metrics in terms of their formal biases and their behavior when applied to clusters found by four classical implementations of graph clustering algorithms on five large, real world graphs. Our results so far show that those popular quality metrics have strong biases toward incorrectly giving good or bad results to some kinds of clusters, behavior that gets stronger for bigger graphs, which are the ones that need those kinds of metrics the most and are the hardest to manually evaluate the results.

Título: Uma abordagem nde meta-aprendizado para ranking dependente de consulta
Resumo: Os modelos clássicos de recuperação de informação (RI) não apresentam a mesma efetividade em todas as coleções de documentos, pois tem um caráter geral. Além disso, nenhuma função de ranking consegue ser consistentemente efetiva em todas as consultas. Em virtude disso, recentemente, técnicas de aprendizado de máquina tem sido aplicadas para tentar melhorar a efetividade da tarefa de RI, tais como Support Vector Machines (SVM), redes neurais, regras de associação e programação genética (GP). Estas abordagens são conhecidas como 'Learning to Rank' (L2R). A maioria dos métodos existentes de L2R é projetada para aprender uma única função de ranking independente da consulta. No entanto, como as consultas são diferentes em diversos aspectos e, por isso, existe espaço para a investigação de modelos de L2R que consideram as características da consulta a ser processada, para aplicar uma função de ranking mais específica. Neste contexto, o objetivo principal da tese de doutorado é investigar estratégias de meta-aprendizado para prover ranking dependente da consulta (query dependent ranking).

Título: Protocolos de Distribuição de Dados para Redes de Sensores Sem Fio
Resumo: Este trabalho propõe protocolos de distribuição de dados para redes de sensores sem fio (RSSFs). Inicialmente é proposto o protocolo ProFlex para RSSFs heterogêneas e com sinks móveis, o qual garante robustez na coleta de dados, pois gerencia de forma inteligente a replicação de dados entre os nós selecionados como armazenadores de dados. Diferente dos protocolos na literatura, ProFlex considera as limitações de recursos dos nós sensores tradicionais e constrói múltiplas estruturas de replicação de dados, as quais são gerenciadas por nós sensores especiais que possuem recursos computacionais mais sofisticados. Além disso, ProFlex tira proveito do poder de comunicação desses nós especiais ao utilizar enlaces de longo alcance para melhorar a distribuição de dados entre os nós armazenadores. Quando comparado a outros protocolos, mostra-se que o ProFlex aumenta a resiliência da rede, diminui a sobrecarga de mensagens, além de diminuir a ocorrência do problema de energy-hole.

Título: Classificação do Estilo Barroco em Cenas Urbanas
Resumo: Neste trabalho, propõe-se a classificação automática das fachadas da cidade de Ouro Preto como pertencentes ao estilo barroco, ou não, empregando-se um novo modelo de codificação, chamado Pirâmides Semânticas. O modelo de codificação proposto usa regiões das fachadas da cidade de Ouro Preto. Para isso, são segmentados cinco elementos arquitetônicos: porta, janela, porta-balcão, telhado e edificação. A codificação é baseada nessas regiões e a base de treinamento codificada é submetida ao classificador Support Vector Machine (SVM) e o melhor modelo de treinamento é usado para a classificação da base de teste. Nos experimentos realizados até o momento, o novo modelo de codificação tem superado o modelo de codificação tradicional, baseado em Pirâmides Espaciais, melhorando a acurácia da classificação. Assim, o custo da segmentação manual das regiões é compensado pelo ganho em precisão. Futuramente, deseja-se uma investigação da estabilidade das Pirâmides Semânticas, através da perturbação do mapeamento das regiões, inserindo-se erros aleatórios. Outra verificação se dará na ampliação das bases de treinamento/classificação, bem como na inserção de outras classes além das usadas até o momento: barroco e moderno.

Título: Um Modelo para Previsão da Repercussão de Tips em Redes Sociais Baseadas em Geolocalização
Resumo: O objetivo da tese de doutorado é fazer uma ampla análise sobre a interação dos usuários nas redes LBSN através da utilização de tips e dones e como características dos usuários, dos locais e das tips podem influenciar no número de dones recebidos. Ao final dessa análise pretende-se desenvolver um modelo de previsão da repercussão de uma tip. A repercussão de uma tip é representada pelo grau de popularidade que ela é capaz de atingir, medido pelo número de dones recebidos que depende não só de características relativas ao usuário que a postou como do local onde ela foi postada e do seu conteúdo textual. A etapa inicial desse trabalho consistiu na coleta de dados da maior LBSN atualmente (o Foursquare) e em uma análise preliminar para identificação de perfis de usuários em termos de tips e dones que também identificou a presença de comportamento malicioso (spammers) nessa rede. A etapa seguinte foi focada no estudo da interação dos usuários e na identificação daqueles mais ativos ou influentes do sistema, baseado na quantidade de tips postadas e dones recebidos. Com esse estudo foi possível identificar os fatores relacionados ao usuário que influenciam no número de dones recebidos por uma tip específica. Além disso, foi identificada outra classe de fatores, particular das LBSNs, que está relacionada ao local em que uma tip foi postada. O estágio atual desse trabalho é a incorporação dessa nova classe de fatores ao modelo de repercussão de tips. Para as próximas etapas desse trabalho irão ser incorporadas ao modelo outros aspectos que podem influenciar no número de dones recebidos por uma tip como: fatores geográficos e o seu próprio conteúdo textual.

Título: Caracterização de Padrões Estruturais de Redes Polarizadas e Potenciais Aplicações
Resumo: Redes polarizadas constituem um tipo de rede social que vem ganhando uma crescente atenção de pesquisadores, cientistas sociais e agentes de marketing. Redes sociais polarizadas se manifestam em diversos contextos em que indivíduos se organizam em grupos que se opõem uns aos outros, por terem objetivos, ideias e visões que conflitam entre si, e podem ser observadas em contextos relevantes como Política, Esportes e temas polêmicos que estimulam o debate da sociedade. No entanto, não há, na literatura de análise de redes sociais, uma análise precisa e coerente das características estruturais de uma rede polarizada. Neste trabalho mostramos que o conceito vigente de rede polarizada -- redes que contam com grupos de usuários com alta coesão interna -- não é suficiente para que classifiquemos uma rede como polarizada, uma vez que redes não-polarizadas (como redes de amigos) também apresentam essa propriedade. Além de demonstrar que redes polarizadas exibem uma característica estrutural adicional -- baixa densidade de arestas na fronteira das comunidades -- discutimos o potencial, para área de Análise de Redes Sociais, do desenvolvimento de modelos e algoritmos específicos para redes sociais polarizadas.

Título: Estratégias computacionas para acelaração das simulações da eletrofisiologia cardíaca
Resumo: As doenças cardíacas são responsáveis por um terço do total de mortes no mundo. Acredita-se que mais de 300 mil pessoas morrem no Brasil vítimas de anomalias relacionadas principalmente à atividade elétrica do coração. O conhecimento sobre a eletrofisiologia cardíaca é fundamental para a compreensão de muitos aspectos do comportamento fisiológico e fisiopatológico do coração. A eletrofisiologia está fortemente acoplada à deformação mecânica que faz com que o coração exerça a função de bomba de sangue. Modelos computacionais se tornaram ferramentas importantes para o estudo do comportamento elétrico do coração. Porém, a alta complexidade dos processos biofísicos envolvidos se traduz em modelos computacionalmente custosos. Neste trabalho propusemos e implementamos três estratégias distintas para acelerar a resolução desses modelos visando simulações em tempo real, pois se modelos computacionais realísticos pudessem ser simulados em um tempo próximo ao real uma ampla gama de aplicações, incluindo estratégias de tratamento para pacientes específicos, tornariam-se viáveis. Nossa primeira proposta é um novo algoritmo paralelo para a solução de modelos cardíacos. A segunda é um algoritmo numérico baseado em malhas adaptativas e volumes finitos. E a terceira é a utilização de unidade de processamento gráfico (GPU) como estratégia de aceleração.

Título: Estratégias para Indexação de Grafos Grandes
Resumo: A idéia geral do trabalho é possibilitar a construção de um índice de tamanho razoável no número de vértices de um DAG, que permita consultas de alcançabilidade em tempo constante. Para isso, o trabalho a ser concluído utiliza um método de rotulação dos vértices diferente dos encontrados nos trabalhos relacionados. Dado um grafo direcionado G = (V, E), e dois vértices u, v em V, uma consulta de alcançabilidade deve responder se existe um caminho partindo de u até v em G. A partir dos trabalhos realizados na área de otimização de consultas Skyline, foi possível perceber que os conceitos de dominância entre pontos em um espaço multidimensional é aplicável para DAGs. Tal plicabilidade se dá por meio de um mapeamento do DAG em um plano n-dimensional. Dessa forma, temos que, se um vértice u (ou ponto no espaço que representa um vértice u) domina outro vértice v, isto é, se as coordenadas de u no plano forem menores do que as coordenadas de v, então u domina v. De fato, se u for menor ou igual a v em todas as coordenadas, mas estritamente menor em apenas uma, então u alcança v no DAG.

Título: Classes de tipos Opcionais e com Múltiplos Parâmetros em Haskell
Resumo: Haskell foi a primeira linguagem de programação a fornecer uma abordagem sistemática para o chamado polimorfismo de sobrecarga, através de seu sistema de classes de tipos. A atual definição de Haskell impõe diversas restrições às declarações de classes e instâncias que limitam a utilização de sobrecarga. Talvez a maior destas limitações é a restrição de que classes de tipos podem possuir apenas um parâmetro isto é, funções somente podem ser sobrecarregadas sobre um tipo. Tais restrições são impostas para garantir a terminação e corretude do processo de inferência. Diversas propostas tem sido elaboradas para eliminar tais restrições para a utilização de sobrecarga em Haskell. A maioria destas propostas envolve a utilização de alguma extensão ao já complexo sistema de tipos da linguagem, o que ocasiona novos problemas de terminação. Neste trabalho propomos um novo algoritmo de inferência que evita a utilização de extensões impondo uma condição baseada em uma relação de ordem parcial sobre tipos. Tal algoritmo foi implementado e uma prova de terminação deste elaborada. Além disso, foi elaborada uma semântica coerente para a linguagem núcleo considerada.

Título: Extended Bag-of-Words formalism for image classification
Resumo: In this work we propose BossaNova, a novel representation of images which enriches the Bag-of-Words model. Relying on the quantization of highly discriminant local descriptors by a codebook, and the aggregation of those quantized descriptors into a single pooled feature vector, the Bag-of-Words model has emerged as the most promising approach for image classification. BossaNova enhances that representation by keeping a histogram of distances between the descriptors found in the image and those in the codebook, preserving thus important information about the distribution of the local descriptors around each codeword. On the contrary to other approaches found in the literature, the non-parametric histogram representation is compact and simple to compute. BossaNova compares well with the state-of-the-art in several standard datasets: MIRFLICKR, ImageCLEF 2011, PASCAL VOC 2007 and 15-Scenes, even without using complex combinations of different local descriptors. It also complements well the cutting-edge Fisher Vector descriptors, showing even better results when employed in combination with them.

Título: Participatory Sensor Network (PSN): Propriedades, Algoritmos e Aplicações
Resumo: Sensing large scale areas, such as countries, or even the entire planet, brings many challenges. For instance, consider the high cost associated with building and managing such large scale systems. Thus, sensing those areas becomes more feasible when people collaborate among themselves using their portable devices. Systems that enable the user participation with sensed data are named participatory sensing systems. This thesis work is dedicated to analyze a new type of network derived from this type of system. In this network, nodes are autonomous mobile entities and the sensing depends on whether they want to participate in the sensing process. We show that this type of network has many advantages and fascinating opportunities, such as planetary scale sensing at small cost, but also has many challenges, such as the highly skewed spatial-temporal sensing frequency. At this time we are analyzing other types of participatory sensing systems to complement our analysis, and we are studying actual incentive mechanisms for participatory sensing systems.

Título: Exploiting Entity Semantics for Query Expansion
Resumo: Propose a new method for query expansion based on entity semantics extracted from the web. The central idea is to recognize entities in queries and use entities descriptors to automatically enrich original queries. Our method uses a specific vision of theWikipedia as a source of entity semantics for query expansion. We propose two different approaches to select expansion terms. Essentially these approaches differ from each other in how they select entities descriptors to be used as expansion terms.