A Theoretical and Practical Framework for Evaluating Uncertainty Calibration in Object Detection

The proliferation of Deep Neural Networks has resulted in machine learning systems becoming increasingly more present in various real-world applications. Consequently, there is a growing demand for highly reliable models in these domains, making the problem of uncertainty calibration pivotal, when considering the future of deep learning. This is especially true when considering object detection systems, that are commonly present in safety-critical application such as autonomous driving and robotics. For this reason, this work presents a novel theoretical and practical framework to evaluate object detection systems in the context of uncertainty calibration. The robustness of the proposed uncertainty calibration metrics is shown through a series of representative experiments. Code for the proposed uncertainty calibration metrics at: https://github.com/pedrormconde/Uncertainty_Calibration_Object_Detection.Comment: Pre-prin

A Probabilistic Approach for Human Everyday Activities Recognition using Body Motion from RGB-D Images

In this work, we propose an approach that relies on cues from depth perception from RGB-D images, where features related to human body motion (3D skeleton features) are used on multiple learning classifiers in order to recognize human activities on a benchmark dataset. A Dynamic Bayesian Mixture Model (DBMM) is designed to combine multiple classifier likelihoods into a single form, assigning weights (by an uncertainty measure) to counterbalance the likelihoods as a posterior probability. Temporal information is incorporated in the DBMM by means of prior probabilities, taking into consideration previous probabilistic inference to reinforce current-frame classification. The publicly available Cornell Activity Dataset [1] with 12 different human activities was used to evaluate the proposed approach. Reported results on testing dataset show that our approach overcomes state of the art methods in terms of precision, recall and overall accuracy. The developed work allows the use of activities classification for applications where the human behaviour recognition is important, such as human-robot interaction, assisted living for elderly care, among others

Intelligent Robotic Perception Systems

Robotic perception is related to many applications in robotics where sensory data and artificial intelligence/machine learning (AI/ML) techniques are involved. Examples of such applications are object detection, environment representation, scene understanding, human/pedestrian detection, activity recognition, semantic place classification, object modeling, among others. Robotic perception, in the scope of this chapter, encompasses the ML algorithms and techniques that empower robots to learn from sensory data and, based on learned models, to react and take decisions accordingly. The recent developments in machine learning, namely deep-learning approaches, are evident and, consequently, robotic perception systems are evolving in a way that new applications and tasks are becoming a reality. Recent advances in human-robot interaction, complex robotic tasks, intelligent reasoning, and decision-making are, at some extent, the results of the notorious evolution and success of ML algorithms. This chapter will cover recent and emerging topics and use-cases related to intelligent perception systems in robotics

Towards multimodal affective expression:merging facial expressions and body motion into emotion

Affect recognition plays an important role in human everyday life and it is a substantial way of communication through expressions. Humans can rely on different channels of information to understand the affective messages communicated with others. Similarly, it is expected that an automatic affect recognition system should be able to analyse different types of emotion expressions. In this respect, an important issue to be addressed is the fusion of different channels of expression, taking into account the relationship and correlation across different modalities. In this work, affective facial and bodily motion expressions are addressed as channels for the communication of affect, designed as an emotion recognition system. A probabilistic approach is used to combine features from two modalities by incorporating geometric facial expression features and body motion skeleton-based features. Preliminary results show that the presented approach has potential for automatic emotion recognition and it can be used for human robot interaction

Dynamic Bayesian Network for Time-Dependent Classification Problems in Robotics

This chapter discusses the use of dynamic Bayesian networks (DBNs) for time-dependent classification problems in mobile robotics, where Bayesian inference is used to infer the class, or category of interest, given the observed data and prior knowledge. Formulating the DBN as a time-dependent classification problem, and by making some assumptions, a general expression for a DBN is given in terms of classifier priors and likelihoods through the time steps. Since multi-class problems are addressed, and because of the number of time slices in the model, additive smoothing is used to prevent the values of priors from being close to zero. To demonstrate the effectiveness of DBN in time-dependent classification problems, some experimental results are reported regarding semantic place recognition and daily-activity classification

Histórico, relevância e explorações ontológicas da questão ambiental

       De forma breve, é traçado um panorama histórico e discutidas as explorações ontológicas e abordagens teóricas da “questão ambiental” nas Ciências Sociais, situando as principais correntes, temas e possibilidades investigativasque fundamentam o ambiente como um todo, como entidade em si. Buscando estabelecer relações com essa trajetória da questão ambiental, o texto também apresenta os artigos que integram este dossiê. Estes visam garantir a diversidadeteórico-metodológica de pesquisas sociais no tema ambiental e abarcar a maior variedade de abordagens, com um diapasão que busca intercalar teoria e empíricoacerca de questões que tratam dos problemas ambientais vivenciados pelas sociedades contemporâneas

A integração sul-americana e o Brasil : uma análise jurídica da Unasul e do Mercosul como caminhos para a integração regional

Orientadora: Tatyana Scheila FriedrichMonografia (Graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Jurídicas, Curso de Graduação em DireitoResumo: O objetivo do presente trabalho é analisar sob a ótica do Direito da Integração e do Art. 4º, Parágrafo Único, da Constituição Federal brasileira o Mercosul e a Unasul, dois dos processos integracionistas dos quais o Brasil faz parte, colocando-os em comparação. A pesquisa tem abordagem qualitativa e caráter descritivo e explicativo, baseando-se na análise direta das normas que constituem os blocos regionais bem como em procedimento de análise da bibliografia especializada no assunto. Primeiramente faz uma exposição dos conceitos fundamentais e dos princípios do Direito da Integração, o ramo jurídico que trata dos processos de integração regional. Em seguida, aplica os instrumentais teóricos aos blocos tecendo breves considerações de natureza qualitativa acerca de cada um. Por fim, compara os dois processos integracionistas sob a ótica dos conceitos apresentados e tece conclusões sobre o desenvolvimento dos blocos e sobre sua relação de complementariedade, concluindo com o maior desenvolvimento do Mercosul na maioria das categorias propostas e com a situação estática de relacionamento entre os processos, que não se aproximam nem se afastam sob a ótica jurídica, mas apenas mantêm-se equitativamente distantes, dependendo de ação política para qualquer aproximação. Conclui com uma análise das possibilidades jurídicas que os blocos oferecem respectivamente e complementarmente para concretização da norma do Art. 4º, da Constituição Federal

Os desafios da gestão democrática na escola

Orientador : Humberto Rodrigues de LimaMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação, Curso de Especialização em Coordenação PedagógicaInclui referênciasResumo : A relevância de discutir questões vinculadas à gestão democrática das escolas públicas significa falar em como se se estabelece a democracia no interior das instituições escolares, como acontecem as relações da escola com a comunidade, suas fragilidades, entraves e quais são seus anseios. Significa, também, investigar como deve se efetivar a participação da comunidade escolar, objetivando um trabalho coletivo e colaborativo a fim de responder aos desafios da contemporaneidade e a cultura organizacional da instituição, para a melhoria da qualidade do ensino e a apropriação do conhecimento como base para a emancipação do aluno e sua atuação crítica e transformadora do contexto social. Este estudo pretende evidenciar a importância da atuação dos gestores sob uma perspectiva democrática para enfrentar os desafios e as inúmeras possibilidades inerentes ao seu papel, no sentido de valorizar a autonomia da instituição educacional pública, assumindo responsabilidades por intermédio do estabelecimento de canais capazes de assegurar a efetiva participação do coletivo escolar nos processos de tomada de decisões