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Provas públicas de Doutoramento em Engenharia Informática

by Eduardo Marques -

Title: Facial Video based Physiological Variables Estimation in Dark Environments

Author: Ankit Gupta

Location: Room 0.57 at the University of Madeira and Zoom: https://videoconf-colibri.zoom.us/j/96967272561?pwd=nCpXXoVD9PK4egFdIYpaKAgvQrYBNE.1 Pass: 853030

Date/Time: 27/jun/2024, 9h00

Abstract
Physiological parameter estimations play a significant role in determining an individual’s health status. Among these parameters, heart rate and oxygen saturation have been extensively used for health monitoring during medical checkups, surgery, sleep disorders diagnosis, and intensive care units. The gold standard techniques for estimating these parameters are electrocardiography and photoplethysmography. Both are contact-based techniques and, therefore, can cause discomfort to the subject in scenarios such as prolonged monitoring and sensitive or burnt skin. Thus, remote photoplethysmography was introduced as a non-contact variant of photoplethysmography. It extracts the blood volume pulse signal from the spatiotemporal sequences of the region of interest, followed by heart rate estimation. On the other hand, oxygen saturation estimations are being performed using the ratio-of-ratios method using red and blue channels. Existing non-contact methods were designed for ambient light conditions. A few methods developed for dark environments used infrared cameras, which are expensive, and the resulting spectra have poorer pulsatile strength than visible spectra. Therefore, this thesis investigates the potential of visible spectra for physiological measurements in dark environments (illuminance ≤ 0.5 lux). Specifically, this thesis has three key contributions: first, a novel heart rate estimation method based on undercomplete independent component analysis, which was developed and tested under different real-time conditions, and second, a "Dark-Video" dataset encompassing participants of different ethnicities and finally a novel deep learning architecture for dark image enhancement that was also proposed to facilitate physiological measurements in the above mentioned dark environments (i.e., estimation methods cascaded by image enhancement). Diverse experiments conducted for the performance analysis using critically selected performance metrics not only proved the superiority of the developed methods but also exhibited their potential of being clinically viable. The future direction of this research aims to implement these methods for scenarios such as non-contact sleep monitoring or monitoring during nighttime driving.

Keywords: Blind Source Separation, Blood Volume Pulse, Deep Learning, Non-contact Approaches, Physiological Parameters Estimation.

Provas públicas de Mestrado em Engenharia Informática

by Karolina Baras -
Título: Rebuilding Driver Situation Awareness through the use of Augmented Reality
 
Autor: Rúben José Gouveia Rodrigues
 
Local: Sala de reuniões 0.57 e Sessão Zoom ID: 930 4503 9746 Senha: 184189
 
Dia/Hora: 28/06/2024 09:00
 
Resumo:

Cada vez mais automação está disponível nos automóveis, com o objetivo distante de tornar o condutor simplesmente outro passageiro no veículo. No entanto, antes de chegar a esse ponto no futuro distante, qualquer sistema de condução autónomo ter ´a de coexistir com o condutor, devolvendo controlo quando a automação não conseguir lidar com a situação que enfrenta. Contudo, em algumas situações o condutor poderá não estar completamente pronto para resumir controlo do veículo, visto que um dos grandes benefícios que a automação no carro trará é a possibilidade de fazer outras tarefas, não relacionadas com a condução, mais complexas enquanto o sistema autónomo conduz o veículo, e isto poderá provocar uma perda de compreensão da situação.

Uma condução segura requer uma boa compreensão da situação e um controlo do veículo que quase se torna subconsciente para o condutor quando este conduz, mas se o condutor fazer outras tarefas não relacionadas com a condução enquanto a automação está ativa, ele/ela poderá perder a consciência da situação necessária para resumir a tarefa de condução. Tendo em conta estes pontos propomos dois novos desenhos do takeover request (TOR), com o uso de Realidade Aumentada (AR), para ajudar o condutor a recuperar essa consciência da situação sem sacrificar a recuperação do controlo do veículo por parte do condutor. Desta maneira o condutor poderá resumir controlo do veículo com segurança face a uma situação não-crítica que o sistema autónomo não consegue manobrar.


Estágios de Verão/Summer Internships

by Morgado Dias -

Dear Students,

We are looking for up to 2 summer interns to work on a signature recognition project, with the description presented below.

If you are interested, please contact me until next Wednesday.

Best,

Morgado

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Project Details:

  • Objective: To implement and compare the performance of different machine learning models for signature authentication.
  • Dataset: 147,408 cleaned and augmented datasets of real and fake signatures.
  • Tasks:
    • Implement various machine learning models for signature authentication.
    • Train and test these models using the provided dataset.
    • Perform a comparative analysis of the models based on accuracy, precision, recall, and other relevant metrics.
    • Document the findings and provide insights on the most effective models for this application.
    • The dataset is ready and the students will get support to do the tasks
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Aceda a toda a informação da FCEE

A Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia é uma unidade orgânica da Universidade da Madeira, que desenvolve atividades de ensino e de investigação nas áreas científicas de Engenharia Civil e Geologia, Engenharia Eletrotécnica, Engenharia Informática e Design de Media Interativos, Física, Matemática e Química.