Thesis topics (v2022)

Description (Spanish):

Motivación: Se ha demostrado que enfermedades degenerativas, e.g. demencia o Alzheimer, se manifiestan en cambios en la marcha, y si estos parámetros son detectados a tiempo pueden ser tratables o bien se pueden retardar sus efectos.

Objetivo: Proponer un sistema basado en tecnología vestible y visión para la estimación de parámetros de la marcha espacio-temporales y genere un modelo de marcha de cada sujeto utilizando técnicas de aprendizaje computacional.

• Haworth J. M. (2008). Gait, aging and dementia. Reviews in Clinical Gerontology, 18:39–52.

• Montero-Odasso, M., Muir, S. W., Hall, M., Doherty, T. J., Kloseck, M., Beauchet, O., & Speechley, M. (2011). Gait variability is associated with frailty in community-dwelling older adults. Journals of Gerontology Series A: Biomedical Sciences and Medical Sciences, 66(5), 568-576.

Description (Spanish):

Motivación: Se ha reportado una relación entre desórdenes del sueño, e.g. roncar o la apnea del sueño, y el deterioro cognitivo leve, que a menudo precede la enfermedad de Alzheimer. Por otro lado, algunos autores han planteado que una excesiva somnolencia durante el día constituye un marcador de enfermedad neurodegenerativa.

Objetivo: Desarrollar un método computacional que obtenga datos de bajo y alto nivel a partir de diversos sensores, e.g. acelerómetro, heart-rate; obtenga un conjunto de descriptores; califique automáticamente la calidad de sueño y evalúe la métrica propuesta.

• Osorio, R. S., Gumb, T., Pirraglia, E., Varga, A. W., Lu, S. E., Lim, J., ... & Mosconi, L. (2015). Sleep-disordered breathing advances cognitive decline in the elderly. Neurology, 84(19), 1964-1971.
• Miranda, C. M., & Kuljiš, A. R. O. (2013). Trastornos del sueño en las enfermedades neurodegenerativas. Revista Médica Clínica Las Condes, 24(3), 452-462.

Description (Spanish):

Motivación: Se ha encontrado evidencia de que la percepción humana puede discernir diversos estados afectivos expresados únicamente a partir de los movimientos corporales. El reconocimiento de emociones a partir del movimiento abarca una gran cantidad de aplicaciones, e.g. seguridad biométrica, atención médica, y modelado de comportamiento.

Objetivo: Desarrollar un método computacional que obtenga los datos de seguimiento de movimientos corporales, genere un conjunto de descriptores de movimiento y clasifique automáticamente los movimientos del usuario en categorías emocionales discretas o continuas.

• Coulson, M. (2004). Attributing emotion to static body postures: Recognition accuracy, confusions, and viewpoint dependence. Journal of nonverbal behavior, 28(2), 117-139.
• Xu, S., Fang, J., Hu, X., Ngai, E., Guo, Y., Leung, V., ... & Hu, B. (2020). Emotion Recognition From Gait Analyses: Current Research and Future Directions. arXiv preprint arXiv:2003.11461.

Description (Spanish):

Motivación: El reconocimiento de actividades se ha enfocado en el reconocimiento de actividades humanas simples, i.e., un usuario - una actividad. Reconocer actividades complejas en condiciones realistas plantea desafíos como reconocer actividades concurrentes e intercaladas y con múltiples residentes.

Objetivo: Desarrollar un método computacional que obtenga datos del movimiento de personas y del ambiente, obtenga un conjunto de descriptores y clasifique automáticamente actividades complejas realizadas por las personas como caminar, comer o hablar por teléfono.

• Kim, E., Helal, S., & Cook, D. (2010). Human Activity Recognition and Pattern Discovery. IEEE pervasive computing, 9(1), 48.

Description (Spanish):

Desarrollar un método computacional que obtenga los datos de seguimiento de movimientos oculares capturados por un sensor Tobii, genere un conjunto de descriptores de movimiento y clasifique automáticamente los movimientos oculares del usuario en categorías emocionales como alegría, enojo, tristeza, o miedo. El proyecto comprende la generación de una base de datos de reacciones emocionales a videos, el desarrollo del método computacional y la evaluación del método.

Description (Spanish):

Se plantea el diseño e implementación de un sistema vestible que, mediante retroalimentación multimodal (sonora, vibratoria, auditiva, etc.) pueda informar a su portador sobre la presencia, y esperadamente naturaleza, de obstáculos en el camino. Se caracterizarán las condiciones de uso para definir alcances y limitaciones, tanto de elementos individuales como del sistema en su conjunto.

Description (Spanish):

Proponer un algoritmo que permita mapear un ambiente estructurado a partir de señales auditivas (series de tiempo) y describirlo topológicamente, e.g. cuarto, sala, etc. Se deberá definir un experimento que permita localizar las señales auditivas en tiempo real a partir de una o varias bocinas inteligentes. El proyecto comprende el desarrollo y la evaluación del sistema propuesto.

Description (Spanish):

Este tema es abierto a intereses de investigación de los candidatos.