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MPES tem artigos aprovados no ENIAC 2019

Temos dois artigos do MPES aceitos no evento ENIAC 2019. As pesquisas fazem parte dos grupos de pesquisa em parceria entre a UFRPE e a CESAR School. Uma das pesquisas faz parte do Projeto HEAR, que é o uso de machine learning para análise de cenas acústicas e identificar atos de agressão contra mulher. A outra, parte do projeto MEU CAMPEÃO, é uma revisão sistemática sobre o tema Sport Analytics, para apoiar a construção de uma ferramenta, com o uso do machine learning, para planejar treinamento de corredores amadores através de machine learning.

Conheço um pouco mais sobre os artigos aprovados:

Título: An acoustic scene classification approach involving domestic violence using machine learning

Autores: Helton S. C. Souto (CESAR School), Rafael F. Mello (UFRPE), Ana Paula C. Furtado (UFRPE)

Resumo: A classificação e detecção de cenas acústicas é uma área de pesquisa em rápido desenvolvimento, pois o sinal produzido pelo som de um áudio contém informações que dados visuais não podem representar. Neste artigo lidamos com o problema de detecção de cenas acústicas envolvendo violência doméstica. Para tanto, propomos a utilização de um método de aprendizado de máquina utilizando o classificador SVM para detectar cenas de violência doméstica de um homem contra uma mulher utilizando o som. Apresentamos análises de experimentos com três diferentes parâmetros extraídos dos áudios. Como resultado, obtemos o melhor desempenho utilizando o parâmetro MFCC conseguindo uma acurácia de 73,14%.

Título: Sport Analytics – A Systematic Review

Autores: Jair Bogo (CESAR School), Janine Freitas (CESAR School), Elivelton R. Lima (UFRPE), Rafael F. Mello (UFRPE), Ana Paula C. Furtado (UFRPE)

Resumo: Ciência de Dados é uma das áreas da Tecnologia de Informação em maior desenvolvimento, sendo usada nos mais diversos ramos, impactando fortemente a competitividade das empresas e a forma como as pessoas interagem. O seu uso nos esportes é designado como Sport Analytics, sendo usado para entender padrões, definir táticas/treinamentos e prever resultados. Este artigo procura resumir as pesquisas que estão sendo realizadas neste campo, bem como entender o conhecimento gerado e como ele está sendo aplicado.

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