Políticas de Copyright de Publicações Científicas em Repositórios Institucionais: O Caso do INESC TEC

A progressiva transformação das práticas científicas, impulsionada pelo desenvolvimento das novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), têm possibilitado aumentar o acesso à informação, caminhando gradualmente para uma abertura do ciclo de pesquisa. Isto permitirá resolver a longo prazo uma adversidade que se tem colocado aos investigadores, que passa pela existência de barreiras que limitam as condições de acesso, sejam estas geográficas ou financeiras. Apesar da produção científica ser dominada, maioritariamente, por grandes editoras comerciais, estando sujeita às regras por estas impostas, o Movimento do Acesso Aberto cuja primeira declaração pública, a Declaração de Budapeste (BOAI), é de 2002, vem propor alterações significativas que beneficiam os autores e os leitores. Este Movimento vem a ganhar importância em Portugal desde 2003, com a constituição do primeiro repositório institucional a nível nacional. Os repositórios institucionais surgiram como uma ferramenta de divulgação da produção científica de uma instituição, com o intuito de permitir abrir aos resultados da investigação, quer antes da publicação e do próprio processo de arbitragem (preprint), quer depois (postprint), e, consequentemente, aumentar a visibilidade do trabalho desenvolvido por um investigador e a respetiva instituição. O estudo apresentado, que passou por uma análise das políticas de copyright das publicações científicas mais relevantes do INESC TEC, permitiu não só perceber que as editoras adotam cada vez mais políticas que possibilitam o auto-arquivo das publicações em repositórios institucionais, como também que existe todo um trabalho de sensibilização a percorrer, não só para os investigadores, como para a instituição e toda a sociedade. A produção de um conjunto de recomendações, que passam pela implementação de uma política institucional que incentive o auto-arquivo das publicações desenvolvidas no âmbito institucional no repositório, serve como mote para uma maior valorização da produção científica do INESC TEC.The progressive transformation of scientific practices, driven by the development of new Information and Communication Technologies (ICT), which made it possible to increase access to information, gradually moving towards an opening of the research cycle. This opening makes it possible to resolve, in the long term, the adversity that has been placed on researchers, which involves the existence of barriers that limit access conditions, whether geographical or financial. Although large commercial publishers predominantly dominate scientific production and subject it to the rules imposed by them, the Open Access movement whose first public declaration, the Budapest Declaration (BOAI), was in 2002, proposes significant changes that benefit the authors and the readers. This Movement has gained importance in Portugal since 2003, with the constitution of the first institutional repository at the national level. Institutional repositories have emerged as a tool for disseminating the scientific production of an institution to open the results of the research, both before publication and the preprint process and postprint, increase the visibility of work done by an investigator and his or her institution. The present study, which underwent an analysis of the copyright policies of INESC TEC most relevant scientific publications, allowed not only to realize that publishers are increasingly adopting policies that make it possible to self-archive publications in institutional repositories, all the work of raising awareness, not only for researchers but also for the institution and the whole society. The production of a set of recommendations, which go through the implementation of an institutional policy that encourages the self-archiving of the publications developed in the institutional scope in the repository, serves as a motto for a greater appreciation of the scientific production of INESC TEC

EyeLSD a Robust Approach for Eye Localization and State Detection

Improving the safety of public roads and industrial factories requires more reliable and robust computer vision-based approaches for monitoring the eye state (open or closed) of human operators. Getting this information in real time when humans are driving cars or using hazardous machinery will help to prevent accidents and deaths. This paper proposes a new framework called EyeLSD to localize the eyes and detect their states without face detection step. For EyeLSD aims, two novel descriptors are proposed: enhanced Pyramidal Local Binary Pattern Histogram (ePLBPH) and Multi-Three-Patch LBP histogram (Multi-TPLBP). The performance of EyeLSD with ePLBPH and Multi-TPLBP is evaluated and compared against other approaches. For this evaluation three independent and public datasets were used: BioID, CAS-PEAL-R1 and ZJU datasets. The set EyeLSD, ePLBPH and Multi-TPLBP have a greater performance when compared against the state-of-the-art algorithms. The proposed approach is very stable under large range of eye appearances caused by expression, rotation, lighting, head pose, and occlusion

Détection de l'hypovigilance et assistance aux conducteurs de véhicules

Driver drowsiness is one of the main causes of road accidents. Monitoring the behavior of the driver for the detection of drowsiness is a complex problem, which involves physiological and behavioral elements. Computer vision provides the ability to monitor the person without interfering with the driving task. An accurate estimate of the driver state, can be obtained by analyzing the facial expressions, including the eye states : eyelid closeness, blinking, or gaze fixation. A driver monitoring system by analyzing the eye conditions has three basic steps : (1) face detection ; (2) eye detection and localization ; (3) recognition of the eye states (open or closed). These steps being operational under real driving conditions, must provide a highly accurate detection response. A computer vision system, dedicated to driver monitoring, uses the driver’s face as a treatment area.Such system is governed by appropriate and robust acquisition and processing techniques that ensure stable operation.In this thesis, the proposed scheme for face detection uses Gabor’s wavelets, Principal Component Analysis (PCA), to characterize the facial region with optimal data and a Support Vector Machine (SVM) classifier for the classification phase. This first step involves a new analysis strategy using image processing methods and morphological operations, This allows to recognize the exact position of the face in real conditions. Two public databases are involved in the test phase, namely the ORL face database and the CMU-MultiPIE database. We also built our own database, representing different subjects under real and uncontrolled lighting conditions, in order to evaluate the generalization performance of our approach and its robustness to ambient changes. These three databases include the most common environmental conditions in daily driving. However, degraded detection or loss of face detection is an obstacle to the overall functioning of the system, i.e., it is impossible to analyze facial features. This occurs when the driver does not maintain a frontal position to the camera. Textures information-based method has been used in this thesis, this choice was made on the Local Binary Pattern (LBP) technique, known to be highly discriminative and robust to different environmental and textures changes. In the second step, three methods are proposed, to detect the eyes in images and video sequences, obtained from a laptop with a Web camera, under different lighting conditions.This first approach, uses a spatially enhanced LBP histogram-based feature descriptor (eLBPH), the result of which is given as input to a deep learning algorithm based on recurrent neural networks (RNN), particularly the Long Short-Term Memory (LSTM) model and the SVM classifiers. Theocular region is detected successfully, with an accuracy of 98:1% in real-time video sequences, with a computation time of 0:562 seconds. However, this method may fail to correctly detect the eyes under conditions of extreme axial (horizontal or vertical) head rotation. In addition, some image textures are not well described, because of the perspective change, and the inability of the eLBPH to discriminate certain patterns in these cases.Second approach: the problems encountered in the first approach are solved by preserving the invariance of changes in the real world. In this approach we combine the Viola-Jones method for eye detection and tracking, uniform LBPs and a chi-square statistical similarity distance. This combination enhances the performance of the classic Viola-Jones detector, providing a better estimate of eye locations. It can also overcome some of the problems encountered by the first approach. The present algorithm is validated with three public databases, namely the face database (Face GI4E), the extended Yale-B database and video sequences of (GI4E Head Pose). The algorithm works, without prior detection of the face and in real lighting conditions. This algorithm locates the eyes with an accuracy of 97:35%.In the third approach, a dictionary of invariant local features, called the spatially enhanced LBP Pyramidal histogram (ePLBPH), is proposed to represent the ocular region. The ePLBPH descriptor is the core of a new algorithm called EyeLSD, which we have proposed for ocular localization and state detection (open or closed). The EyeLSD algorithm consists of three main stages, the first stage pre-processes the image by reducing noise and improving textures. The second stage integrates two classifiers, SVM and Perceptron Multilayer (MLP), for a binary classification of eye and noneye images. A series of preprocessing and post-processing steps are implemented to improve the eye detection stage. We evaluated this algorithm on three public databases, BioID, CAS PEAL-R1 and a real world eye database ZJU Eyeblink. We also acquired and annotated our own database for different eye conditions and facial expressions. The results obtained show that the EyeLSD method is effective for locating the eyes with an accuracy of 98:12% in real scenarios. The third step, which is the final stage of the EyeLSD algorithm, focuses on recognizing the state of the eyes (open or closed), establishing an effective learning strategy for interpreting the detected eye images with the descriptor Multi-TPLBP proposed. Multi-TPLBP combines LBP’s multiple resolution capability for a rich description of eye patch information (regarding both the micro- and macro-textures of the eye model). The multi-TPLBP descriptor also aims to improve the robustness of the model with different conditions of acquisition and environment. The eye state detection step has yielded promising results with an accuracy of 95:18% and can also treat a very wide range of eye appearance than other methods compared with.La somnolence du conducteur est l’une des principales causes des accidents de la route. Surveiller le comportement du conducteur pour la détection de la somnolence est un problème complexe, qui implique des éléments physiologiques et comportementaux. La vision par ordinateur permet de surveiller la personne sans interférer avec la tâche de conduite. Une estimation précise de l’état du conducteur peut être obtenue en analysant les expressions faciales dont l’état des yeux : la mesure du niveau de fermeture des paupières ainsi que le clignement ou la fixation du regard. Un système de surveillance de l’état du conducteur basé sur l’états des yeux se compose de trois étapes fondamentales : (1) détecter le visage ; (2) la détection et la localisation des yeux ; (3) la reconnaissance de leurs états (ouvert ou fermé). Ces étapes étant opérationelles dans des conditions réelles de conduite, doivent fournir une réponse de détection très précise. Un système de vision par ordinateur, dédié à la surveillance de l’etat du conducteur, utilise la zone faciale comme limites de traitement. Un tel système est régi par des techniques d’acquisition et de traitement appropriées et robustes garantissant un fonctionnement stable.Dans cette thèse est proposé en premier lieu l’utilisation des ondelettes de Gabor et l’Analyse de Composantes Principales (ACP) pour la détection du visage. Ces deux méthodes permettent une représentation optimale des caractéristiques du visage. Ainsi, les caractéristiques extraites constituent l’entrée d’un classifieur de type séparateurs à vaste marge (Support Vector Machine, SVM) pour les phases de classification et d’interprétation. Cette première étape, comporte une nouvelle stratégie d’analyse par des méthodes de traitements d’images et des opérations morphologiques. Ce qui permet de reconnaitre la position exacte du visage dans des conditions réelles. La phase de test implique l’utilisation de deux bases de données publiques, à savoir la base de données de visage ORL et CMUMultiPIE. Nous avons également collecté notre propre base de données, représentant différents sujets dans des conditions d’éclairage réelles et non-contrôlées, afin d’évaluer la performance de généralisation de notre approche et sa robustesse aux changements ambiants. Ces trois bases de données incluent les conditions environnementales les plus courantes qui reflètent celles de la conduite quotidienne. Cependant, une détection dégradée ou une perte de détection du visage, constitue un obstacle au fonctionnement global du système : c’est-à-dire qu’il est impossible d’analyser les traits du visage. Ceci se produit lorsque le conducteur ne maintient pas une position frontale à la caméra. La méthode basée sur l’information de textures a été utilisée dans cette thèse. Ceci implique l’utilisation des motifs binaires locaux (Local Binary Patterns, LBP), qui sont connus pour être hautement discriminants,robustes aux changements d’éclairage environnemental et celles des textures. La deuxième étape se focalise sur la détection et la localisation des yeux. Trois méthodes sont dévelopées pour fonctionner avec des images statiques et des séquences vidéo, obtenues à partir d’un ordinateur portable avec une caméra Web, et dans conditions d’éclairage diverses.La première approche utilise un descripteur de caractéristique basé sur les histogrammes LBP spatialement améliorés (eLBPH), dont le résultat est donné en entrée à un algorithme d’apprentissage profond basé sur des Réseaux de Neurone Récurrents (RNN), en particulier le modèle Long Short-Term Memory (LSTM) et les classifieurs SVM. La région oculaire est détectée avec succès, avec une précision de 98:1% dans les séquences vidéo en temps réel, avec un temps de calcul de 0:562 secondes. Cependant, cette méthode peut ne pas détecter correctement les yeux dans des conditions de rotation axiale (horizontale ou verticale) extrême de la tête. De plus, certaines textures de l’imageoculaire ne sont pas bien décrites, en raison du changement de perspective, et de l’incapacité des eLBPH à discriminer certains modèles dans ces cas de figure.Deuxième approche: les problèmes rencontrés dans la première approche, sont résolus en préservant l’invariance des changements dans le monde réel. Dans cette approche nous combinons la méthode de Viola-Jones, pour la détection et le suivi des yeux, les LBP uniformes et une distance de similarité statistique, de type khi carré). Cette combinaison augmente les performances du détecteur classique Viola-Jones, fournissant une meilleure estimation des emplacements des yeux. Elle peut également surmonter certains des problèmes rencontrés par la première approche. Le présent algorithme est validé avec trois bases de données publiques, à savoir la base de données de visage (Face GI4E), la base de données Yale-B étendue et des séquence vidéos de (GI4E Head Pose). L’algorithme fonctionne, sans détection préalable du visage et dans des conditions d’éclairage réels. Cet algorithme localise les yeux avec une précision de 97; 35%.Dans la troisième approche, un dictionnaire des caractéristiques locales invariantes, appelé histogramme LBP Pyramidal spatialement amélioré (ePLBPH), est proposé pour représenter la région oculaire. Le descripteur ePLBPH est au coeur d’un nouvel algorithme appelé EyeLSD, que nous avons proposé pour la localisation oculaire et la détection d’état (ouvert ou fermé). L’algorithme EyeLSD comprend trois étapes principales, la première prétraite l’image en réduisant le bruit et en améliorant les textures. La seconde étape intègre deux classificateurs, SVM et Perceptron multicouche (MLP), pour une classification binaire des images oculaires et non-oculaires. Une série d’étapes de prétraitement et de post-traitement est mise en oeuvre pour améliorer le processus de détection des yeux. Nous avons évalué cet algorithme sur trois bases de données publiques, BioID, CAS PEAL-R1 et une base de données oculaires réelles ZJU Eyeblink. Nous avons également acquis et annoté notre propre base de données pour différentes conditions oculaires et expressions faciales. Les résultats obtenus montrent que la méthode EyeLSD est efficace pour localiser les yeux avec une précision de 98; 12% dans des scénarios réels. La troisième étape, qui est la dernière étape de l’algorithme EyeLSD, se concentre sur la reconnaissance de l’état des yeux (ouverts/fermés), en établissant une stratégie d’apprentissage efficace pour interpréter les images des yeux détectées avec le descripteur Multi-TPLBP proposé. Multi-TPLBP combine la capacité de résolution multiple LBP pour une richedescription des informations de patchs oculaires (concernant à la fois les micro et macro-textures du modèle de l’oeil.) Le descripteur multi-TPLBP vise également à améliorer la robustesse du modèle aux différentes conditions d’acquisition et d’environment. L’étape de détection de l’état des yeux a permis l’obtention de résultats prometteurs avec une précision de 95; 18% et peut également traiter une très large gamme d’apparence de l’oeil par rapport aux méthodes récentes