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Sou Professora Coordenadora no Politécnico do Porto e Investigadora no INESC TEC, no Centro de Telecomunicações e Multimédia, onde lidero a área de Tecnologias de Comunicação Multimédia. Tenho um Doutoramento em Engenharia Electrotécnica e de Computadores pela Universidade do Porto, com um foco na àrea da Gestão de Conteúdos Audiovisuais. Enquanto investigadora do INESC TEC, tenho sido responsável por diversos projectos Europeus e Nacionais, envolvendo parceiros da área da indústria, media e academia. Autora de diversas publicações, sou também revisora activa de artigos submetidos a conferências e revistas, membro de comissões científicas e de organização de conferências. Recentemente, organizei a série de Workshops com o tema "Immersive Media Experiences" (2013-2015) na maior conferência na área de multimédia (ACM Multimedia). Participo frequentemente como perita da Comissão Europeia ou de organismos nacionais na avaliação de propostas de investigação. Os meus interesses de investigação centram-na na área dos sistema de comunicação multimedia, incluindo televisão e novos serviços, gestão de conteúdos, personalização e recomendação, novos formatos e conteúdos imersivos e interactivos.

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013
Publicações

2022

Photo2Video: Semantic-Aware Deep Learning-Based Video Generation from Still Content

Autores
Viana, P; Andrade, MT; Carvalho, P; Vilaca, L; Teixeira, IN; Costa, T; Jonker, P;

Publicação
JOURNAL OF IMAGING

Abstract
Applying machine learning (ML), and especially deep learning, to understand visual content is becoming common practice in many application areas. However, little attention has been given to its use within the multimedia creative domain. It is true that ML is already popular for content creation, but the progress achieved so far addresses essentially textual content or the identification and selection of specific types of content. A wealth of possibilities are yet to be explored by bringing the use of ML into the multimedia creative process, allowing the knowledge inferred by the former to influence automatically how new multimedia content is created. The work presented in this article provides contributions in three distinct ways towards this goal: firstly, it proposes a methodology to re-train popular neural network models in identifying new thematic concepts in static visual content and attaching meaningful annotations to the detected regions of interest; secondly, it presents varied visual digital effects and corresponding tools that can be automatically called upon to apply such effects in a previously analyzed photo; thirdly, it defines a complete automated creative workflow, from the acquisition of a photograph and corresponding contextual data, through the ML region-based annotation, to the automatic application of digital effects and generation of a semantically aware multimedia story driven by the previously derived situational and visual contextual data. Additionally, it presents a variant of this automated workflow by offering to the user the possibility of manipulating the automatic annotations in an assisted manner. The final aim is to transform a static digital photo into a short video clip, taking into account the information acquired. The final result strongly contrasts with current standard approaches of creating random movements, by implementing an intelligent content- and context-aware video.

2022

Automated Adequacy Assessment of Cervical Cytology Samples Using Deep Learning

Autores
Mosiichuk, V; Viana, P; Oliveira, T; Rosado, L;

Publicação
Pattern Recognition and Image Analysis - Lecture Notes in Computer Science

Abstract

2022

Symbolic music generation conditioned on continuous-valued emotions

Autores
Sulun, S; Davies, MEP; Viana, P;

Publicação
IEEE ACCESS

Abstract

2021

SmoothMV

Autores
da Costa, TS; Andrade, MT; Viana, P;

Publicação
Proceedings of the International Workshop on Immersive Mixed and Virtual Environment Systems (MMVE '21)

Abstract

2021

Inferring Contextual Data from Real-World Photography

Autores
Costa, TS; Andrade, MT; Viana, P;

Publicação
Advances in Intelligent Systems and Computing - Intelligent Systems Design and Applications

Abstract

Teses
supervisionadas

2021

Improving quality and agility of safety-critical software development using domain-specific languages

Autor
João Ricardo Faria Mendes Almeida Reis

Instituição
UP-FEUP

2020

Context-Based Cultural Visits

Autor
Mariana Figueiredo Moutinho Resende Assis

Instituição
UP-FEUP

2020

Smart Film Annotation for Style-Aware Content Navigation and Browsing

Autor
Inês Filipa Nunes Teixeira

Instituição
UP-FEUP

2020

Automatic Emotion Identification: Analysis and Detection of Facial Expressions in Movies

Autor
João Carlos Miranda de Almeida

Instituição
UP-FEUP

2020

Implementação e análise de dados de uma rede IoT

Autor
RAFAEL NEVES MIRANDA

Instituição
IPP-ISEP