
MPES tem artigos aprovados no ENIAC 2019
Publicado em 03 de setembro por Lucas Braz
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.