Recuperação multimodal e interativa de informação orientada por diversidade

Orientador: Ricardo da Silva TorresTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Os métodos de Recuperação da Informação, especialmente considerando-se dados multimídia, evoluíram para a integração de múltiplas fontes de evidência na análise de relevância de itens em uma tarefa de busca. Neste contexto, para atenuar a distância semântica entre as propriedades de baixo nível extraídas do conteúdo dos objetos digitais e os conceitos semânticos de alto nível (objetos, categorias, etc.) e tornar estes sistemas adaptativos às diferentes necessidades dos usuários, modelos interativos que consideram o usuário mais próximo do processo de recuperação têm sido propostos, permitindo a sua interação com o sistema, principalmente por meio da realimentação de relevância implícita ou explícita. Analogamente, a promoção de diversidade surgiu como uma alternativa para lidar com consultas ambíguas ou incompletas. Adicionalmente, muitos trabalhos têm tratado a ideia de minimização do esforço requerido do usuário em fornecer julgamentos de relevância, à medida que mantém níveis aceitáveis de eficácia. Esta tese aborda, propõe e analisa experimentalmente métodos de recuperação da informação interativos e multimodais orientados por diversidade. Este trabalho aborda de forma abrangente a literatura acerca da recuperação interativa da informação e discute sobre os avanços recentes, os grandes desafios de pesquisa e oportunidades promissoras de trabalho. Nós propusemos e avaliamos dois métodos de aprimoramento do balanço entre relevância e diversidade, os quais integram múltiplas informações de imagens, tais como: propriedades visuais, metadados textuais, informação geográfica e descritores de credibilidade dos usuários. Por sua vez, como integração de técnicas de recuperação interativa e de promoção de diversidade, visando maximizar a cobertura de múltiplas interpretações/aspectos de busca e acelerar a transferência de informação entre o usuário e o sistema, nós propusemos e avaliamos um método multimodal de aprendizado para ranqueamento utilizando realimentação de relevância sobre resultados diversificados. Nossa análise experimental mostra que o uso conjunto de múltiplas fontes de informação teve impacto positivo nos algoritmos de balanceamento entre relevância e diversidade. Estes resultados sugerem que a integração de filtragem e re-ranqueamento multimodais é eficaz para o aumento da relevância dos resultados e também como mecanismo de potencialização dos métodos de diversificação. Além disso, com uma análise experimental minuciosa, nós investigamos várias questões de pesquisa relacionadas à possibilidade de aumento da diversidade dos resultados e a manutenção ou até mesmo melhoria da sua relevância em sessões interativas. Adicionalmente, nós analisamos como o esforço em diversificar afeta os resultados gerais de uma sessão de busca e como diferentes abordagens de diversificação se comportam para diferentes modalidades de dados. Analisando a eficácia geral e também em cada iteração de realimentação de relevância, nós mostramos que introduzir diversidade nos resultados pode prejudicar resultados iniciais, enquanto que aumenta significativamente a eficácia geral em uma sessão de busca, considerando-se não apenas a relevância e diversidade geral, mas também o quão cedo o usuário é exposto ao mesmo montante de itens relevantes e nível de diversidadeAbstract: Information retrieval methods, especially considering multimedia data, have evolved towards the integration of multiple sources of evidence in the analysis of the relevance of items considering a given user search task. In this context, for attenuating the semantic gap between low-level features extracted from the content of the digital objects and high-level semantic concepts (objects, categories, etc.) and making the systems adaptive to different user needs, interactive models have brought the user closer to the retrieval loop allowing user-system interaction mainly through implicit or explicit relevance feedback. Analogously, diversity promotion has emerged as an alternative for tackling ambiguous or underspecified queries. Additionally, several works have addressed the issue of minimizing the required user effort on providing relevance assessments while keeping an acceptable overall effectiveness. This thesis discusses, proposes, and experimentally analyzes multimodal and interactive diversity-oriented information retrieval methods. This work, comprehensively covers the interactive information retrieval literature and also discusses about recent advances, the great research challenges, and promising research opportunities. We have proposed and evaluated two relevance-diversity trade-off enhancement work-flows, which integrate multiple information from images, such as: visual features, textual metadata, geographic information, and user credibility descriptors. In turn, as an integration of interactive retrieval and diversity promotion techniques, for maximizing the coverage of multiple query interpretations/aspects and speeding up the information transfer between the user and the system, we have proposed and evaluated a multimodal learning-to-rank method trained with relevance feedback over diversified results. Our experimental analysis shows that the joint usage of multiple information sources positively impacted the relevance-diversity balancing algorithms. Our results also suggest that the integration of multimodal-relevance-based filtering and reranking was effective on improving result relevance and also boosted diversity promotion methods. Beyond it, with a thorough experimental analysis we have investigated several research questions related to the possibility of improving result diversity and keeping or even improving relevance in interactive search sessions. Moreover, we analyze how much the diversification effort affects overall search session results and how different diversification approaches behave for the different data modalities. By analyzing the overall and per feedback iteration effectiveness, we show that introducing diversity may harm initial results whereas it significantly enhances the overall session effectiveness not only considering the relevance and diversity, but also how early the user is exposed to the same amount of relevant items and diversityDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da ComputaçãoP-4388/2010140977/2012-0CAPESCNP

Who's Better? Who's Best? Pairwise Deep Ranking for Skill Determination

We present a method for assessing skill from video, applicable to a variety of tasks, ranging from surgery to drawing and rolling pizza dough. We formulate the problem as pairwise (who's better?) and overall (who's best?) ranking of video collections, using supervised deep ranking. We propose a novel loss function that learns discriminative features when a pair of videos exhibit variance in skill, and learns shared features when a pair of videos exhibit comparable skill levels. Results demonstrate our method is applicable across tasks, with the percentage of correctly ordered pairs of videos ranging from 70% to 83% for four datasets. We demonstrate the robustness of our approach via sensitivity analysis of its parameters. We see this work as effort toward the automated organization of how-to video collections and overall, generic skill determination in video.Comment: CVPR 201

CHORUS Deliverable 2.1: State of the Art on Multimedia Search Engines

Based on the information provided by European projects and national initiatives related to multimedia search as well as domains experts that participated in the CHORUS Think-thanks and workshops, this document reports on the state of the art related to multimedia content search from, a technical, and socio-economic perspective. The technical perspective includes an up to date view on content based indexing and retrieval technologies, multimedia search in the context of mobile devices and peer-to-peer networks, and an overview of current evaluation and benchmark inititiatives to measure the performance of multimedia search engines. From a socio-economic perspective we inventorize the impact and legal consequences of these technical advances and point out future directions of research

Adaptation of multimodal input

Tese de mestrado em Engenharia Informática (Sistemas de Informação), apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2011This thesis is strongly coupled with the European project GUIDE (Gentle User Interfaces for Elderly Citizens) which intends to deliver a toolbox of adaptive multimodal interfaces to run on TV set-top boxes. The goal of this framework is to address some of the limitations and disabilities shown by elderly users and automatically adapt web-based applications to their needs also freeing the developers of the need of tackling accessibility issues. The User Trials Application is a multimodal application that was designed to perform user trials, which consisted on observing the users interacting with a multimodal system that supported multiple input/output modalities and capturing data about this interaction. This application allowed an high customization regarding tests including which interactive elements should appear on screen and their properties. A Wizard-of-Oz technique was used to empower the person running the tests and to allow a greater degree of control and information gathering. A second application developed, the User Initialization Application, constituted a prototype of the final version that is going to be present in the GUIDE framework, aimed for introducing the user to the system and input devices as well as gathering information about the user limitations so it could be assigned to a specific user model. The tests included in the prototype used various modalities such as speech and gestures. One of the main features of this application is the use of adaptation throughout the test sequence, changing properties such as volume, text size, color, among others. The third application discussed in this thesis is the GUIDE Fusion Core, responsible for user-adapted input combination. A frame-based algorithm was used to combine information and a weight-based approach to imprint adaptive behavior into it. Although the implementation of the GUIDE Fusion core is still in its early development, some focus was given to designing an evaluation framework capable of measuring, according to some metrics, the performance of the fusion core.Esta tese tem um forte foco em sistemas multimodais e respectivos módulos de fusão. O trabalho realizado ao longo deste ano está em quase toda a sua maioria relacionado com o projecto europeu científico GUIDE (Gently User Interfaces for Elderly and Disabled Citizens). Os resultados obtidos deste trabalho contribuíram significativamente para o desenvolvimento do projecto e alguma parte continuará a ser desenvolvida no decorrer do próximo ano. O desenvolvimento de aplicações multimodais pode ser por vezes um processo complexo devido ao número de dispositivos de entrada e saída existentes e o tipo de modalidades disponíveis para interagir. Tornar aplicações acessíveis ´e normalmente uma tarefa que exige esforço, tempo, e recursos aos desenvolvedores, tornando-a bastante negligenciada. Um segmento da população¸ ao que é fortemente afectado por este facto são utilizadores idosos, os quais, na sua maioria, sofrem de algum tipo de limitação física ou cognitiva. O objectivo do projecto GUIDE ´e desenvolver uma toolbox de interfaces multimodais adaptativas direccionada para os problemas de accessibilidade apresentados por utilizadores idosos. Esta framework irá diminuir o esforço necessário por parte dos desenvolvedores de aplicações em implementar técnicas de accessibilidade. As aplicações que irão ser executadas na framework GUIDE são automaticamente adaptadas às necessidades e limitações de cada utilizador. Nesta tese, são apresentadas três aplicações que foram desenvolvidas ao longo deste ano no âmbito do projecto GUIDE. A UTA (User Trials Application) é uma aplicação multimodal que foi desenhada, implementada e usada para efectuar o levantamento de requisitos e preferências de utilizador, um processo ao qual foi dada bastante enfâse nos primeiros meses do projecto. As tarefas realizadas pelos utilizadores ao longo das várias sessões de testes, envolviam diferentes modalidades tais como visão, audição ou cognição. A UTA, como sistema multimodal que é, permite o uso de diferentes meios de entrada e saída de maneira a testar todas as modalidades pretendidas. Um dos aspectos fundamentais desta aplicação é o seu elevado grau de customização, o qual permite fácil e flexivelmente definir os testes a serem realizados, o que inclui controlar variáveis tais como o tipo de elementos interactivos que devem surgir no ecrã e as suas propriedades. Outra importante característica da UTA, é incluir uma aproximação baseada na técnica Wizard-of-Oz, proporcionando um certo nível de controlo ao indivíduo que supervisiona a sessão de testes, dando-lhe a hipótese de gerir a execução da aplicação ou o registo de resultados. Ambas as tarefas mencionadas são automaticamente realizadas pela aplicação, mas para uma maior eficácia no levantamento de requisitos e preferências são também auxiliadas pelo wizard. A segunda aplicação desenvolvida nesta tese foi a UIA (User Initialization Application). Esta aplicação funcionou como um protótipo da versão final que irá estar presente dentro da framework GUIDE cujo objectivo é servir como um primeiro contacto do utilizador com o sistema. Este objectivo tem dois fins. O primeiro é através de uma série de ecrãs informativos dar ao utilizador uma noção de como fazer uso dos dispositivos de entrada à sua disposição. O segundo fim desta aplicação é, através de uma série de tarefas a realizar, capturar informação sobre o utilizador, em termos das suas capacidades e limitações, e automaticamente atribuir-lhe um modelo de utilizador que irá servir como referência para adaptação. A UIA inclui diversos testes que abrangem várias modalidades de entrada e saída. Este protótipo, para além de mostrar exemplos de testes que podem ser realizados para caracterizar um utilizador, demonstra também a importância da adaptação em aplicações multimodais. Ao longo da execução do protótipo, à medida que o utilizador interage com a aplicação demonstrando as suas preferências, esta é capaz de se auto-adaptar dinamicamente alterando variáveis tais como tamanho de letra, distância entre botões ou volume. A última fase desta tese concentra-se em descrever o desenvolvimento do módulo de fusão a ser integrado dentro da framework GUIDE. Este componente tem a responsabilidade de combinar entradas multimodais geradas por utilizadores e gerar uma interpretação a partir desses eventos. A análise de resultados observados durante o período de testes em que a UTA foi utilizada, permitiu concluir que os utilizadores quando interagem de forma multimodal, diferem entre si, na medida em que pode existir utilizadores que prefiram combinar modalidades de uma certa maneira ou de outra. Este facto trouxe um reforço à necessidade da existência de fusão num sistema multimodal como é o caso do GUIDE. A aproximação arquitectural escolhida para implementar fusão de entradas no GFC (Guide Fusion Core) é baseada em frames, estruturas de dados que neste contexto, uma vez activados, despoletam o envio de acções ou respostas para outros componentes da framework, o que pode provocar uma mudança de estado de uma aplicação. Um frame contém um conjunto de condições correspondentes a determinadas modalidades e um conjunto de respostas. Cada frame pode ser visto como uma sequência de acções que no contexto actual da aplicação deverá gerar uma determinada resposta pelo sistema. Neste documento é dado um certo foco aos componentes que interagem directamente com o módulo de fusão, de maneira a perceber a sua relação e os tipos de eventos que são trocados entre eles. O processo de criação de frames necessita de ter uma noção dos elementos interactivos que estão a qualquer momento, disponíveis ao utilizador. Este requisito é suportado pela capacidade de o módulo de fusão receber e analisar uma representação concreta da interface referente ao estado actual da aplicação. Este processo é algo que é expectável que ocorra múltiplas vezes durante o ciclo de vida de uma aplicação, à medida que o estado desta se altera. Outros dos principais aspectos sobre o módulo de fusão discutido nesta tese é a sua capacidade de adaptação. Muitos dos componentes da framework GUIDE possuem comportamentos adaptativos que são geridos por si próprios mas também auxiliados por outros componentes. Por um lado os principais factores que governam a adaptação feita dentro do módulo de fusão são os eventos de entrada fornecidos pelos diferentes reconhecedores do sistema e informações retiradas do modelo de utilizador que retratam a aptitude do utilizador no uso de diversas modalidades. Por outro lado, o módulo de fusão também é susceptível de desencadear adaptação em outros componentes tais como reconhecedores (e.g. enviando os comando disponíveis para determinado contexto da aplicação) ou componentes centrais da framework (Dialogue Manager) que ao receber interpretações das acções dos utilizadores alteram o estado da aplicação. A aproximação escolhida para implementar adaptação no GFC foi uma aproximação baseada em pesos, que permite à arquitectura baseada em frames usar o modelo de utilizador para garantir que a activação de frames não depende só da fiabilidade dos eventos de entrada recebidos mas também das características do utilizador que são traduzidas para valores de confiança (pesos). Uma das principais lacunas no desenvolvimento de sistemas multimodais ´e a sua falta de avaliação. Apesar de a implementação actual do módulo de fusão e respectivas estratégias adaptativas estarem ainda no ´ınicio do seu desenvolvimento, já se começou a dar atenção a métodos de avaliação que possam medir a performance do GFC em termos de eficácia e tempo de resposta. A solução que está a ser desenvolvida a par do GFC, é uma framework de avaliação que permite simular o envio de eventos de entradas e controlar os seus parâmetros mais relevantes tais como por exemplo instantes de início e fim, conteúdo semântico ou instante de chegada

Diverse Contributions to Implicit Human-Computer Interaction

Cuando las personas interactúan con los ordenadores, hay mucha información que no se proporciona a propósito. Mediante el estudio de estas interacciones implícitas es posible entender qué características de la interfaz de usuario son beneficiosas (o no), derivando así en implicaciones para el diseño de futuros sistemas interactivos. La principal ventaja de aprovechar datos implícitos del usuario en aplicaciones informáticas es que cualquier interacción con el sistema puede contribuir a mejorar su utilidad. Además, dichos datos eliminan el coste de tener que interrumpir al usuario para que envíe información explícitamente sobre un tema que en principio no tiene por qué guardar relación con la intención de utilizar el sistema. Por el contrario, en ocasiones las interacciones implícitas no proporcionan datos claros y concretos. Por ello, hay que prestar especial atención a la manera de gestionar esta fuente de información. El propósito de esta investigación es doble: 1) aplicar una nueva visión tanto al diseño como al desarrollo de aplicaciones que puedan reaccionar consecuentemente a las interacciones implícitas del usuario, y 2) proporcionar una serie de metodologías para la evaluación de dichos sistemas interactivos. Cinco escenarios sirven para ilustrar la viabilidad y la adecuación del marco de trabajo de la tesis. Resultados empíricos con usuarios reales demuestran que aprovechar la interacción implícita es un medio tanto adecuado como conveniente para mejorar de múltiples maneras los sistemas interactivos.Leiva Torres, LA. (2012). Diverse Contributions to Implicit Human-Computer Interaction [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17803Palanci

Multi-modality cardiac image computing: a survey

Multi-modality cardiac imaging plays a key role in the management of patients with cardiovascular diseases. It allows a combination of complementary anatomical, morphological and functional information, increases diagnosis accuracy, and improves the efficacy of cardiovascular interventions and clinical outcomes. Fully-automated processing and quantitative analysis of multi-modality cardiac images could have a direct impact on clinical research and evidence-based patient management. However, these require overcoming significant challenges including inter-modality misalignment and finding optimal methods to integrate information from different modalities. This paper aims to provide a comprehensive review of multi-modality imaging in cardiology, the computing methods, the validation strategies, the related clinical workflows and future perspectives. For the computing methodologies, we have a favored focus on the three tasks, i.e., registration, fusion and segmentation, which generally involve multi-modality imaging data, either combining information from different modalities or transferring information across modalities. The review highlights that multi-modality cardiac imaging data has the potential of wide applicability in the clinic, such as trans-aortic valve implantation guidance, myocardial viability assessment, and catheter ablation therapy and its patient selection. Nevertheless, many challenges remain unsolved, such as missing modality, modality selection, combination of imaging and non-imaging data, and uniform analysis and representation of different modalities. There is also work to do in defining how the well-developed techniques fit in clinical workflows and how much additional and relevant information they introduce. These problems are likely to continue to be an active field of research and the questions to be answered in the future

End-to-end Autonomous Driving: Challenges and Frontiers

The autonomous driving community has witnessed a rapid growth in approaches that embrace an end-to-end algorithm framework, utilizing raw sensor input to generate vehicle motion plans, instead of concentrating on individual tasks such as detection and motion prediction. End-to-end systems, in comparison to modular pipelines, benefit from joint feature optimization for perception and planning. This field has flourished due to the availability of large-scale datasets, closed-loop evaluation, and the increasing need for autonomous driving algorithms to perform effectively in challenging scenarios. In this survey, we provide a comprehensive analysis of more than 250 papers, covering the motivation, roadmap, methodology, challenges, and future trends in end-to-end autonomous driving. We delve into several critical challenges, including multi-modality, interpretability, causal confusion, robustness, and world models, amongst others. Additionally, we discuss current advancements in foundation models and visual pre-training, as well as how to incorporate these techniques within the end-to-end driving framework. To facilitate future research, we maintain an active repository that contains up-to-date links to relevant literature and open-source projects at https://github.com/OpenDriveLab/End-to-end-Autonomous-Driving

ProsocialLearn: D2.3 - 1st system requirements and architecture

This document present the first version of the ProsocialLearn architecture covering the principle definition, the requirement collection, the “business”, “information system”, “technology” architecture as defined in the TOGAF methodology

CHORUS Deliverable 2.2: Second report - identification of multi-disciplinary key issues for gap analysis toward EU multimedia search engines roadmap

After addressing the state-of-the-art during the first year of Chorus and establishing the existing landscape in multimedia search engines, we have identified and analyzed gaps within European research effort during our second year. In this period we focused on three directions, notably technological issues, user-centred issues and use-cases and socio- economic and legal aspects. These were assessed by two central studies: firstly, a concerted vision of functional breakdown of generic multimedia search engine, and secondly, a representative use-cases descriptions with the related discussion on requirement for technological challenges. Both studies have been carried out in cooperation and consultation with the community at large through EC concertation meetings (multimedia search engines cluster), several meetings with our Think-Tank, presentations in international conferences, and surveys addressed to EU projects coordinators as well as National initiatives coordinators. Based on the obtained feedback we identified two types of gaps, namely core technological gaps that involve research challenges, and “enablers”, which are not necessarily technical research challenges, but have impact on innovation progress. New socio-economic trends are presented as well as emerging legal challenges