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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.3.2011.tde-06062012-104235
Document
Author
Full name
Aislan Gomide Foina
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2011
Supervisor
Committee
Ramírez Fernandez, Francisco Javier (President)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Corso Sarmiento, Jorge Arturo
Justo Filho, João Francisco
Santos Filho, Antonio Luiz dos
Title in Portuguese
Sistema de seleção automática de conteúdo televisivo escalável baseado em rede de sensores.
Keywords in Portuguese
Bluetooth
Computação intensiva
Processadores heterogêneos
RFID
Sistemas de recomendação
Televisão
Abstract in Portuguese
Com o uso da tecnologia de Identificação por Radiofrequência (RFID), arquiteturas heterogêneas de processadores e as novas tendências da TV Digital e televisão via rede IP (IPTV) foi desenvolvido um sistema para montar, em tempo real, em forma automática, uma programação televisiva personalizada, baseada no perfil do grupo de usuários de um determinado televisor. Aplicações de vídeo sob demanda (VoD), IPTV e TV Digital permitem que cada telespectador possa assistir aos programas a qualquer momento, e assim construir sua grade de programação personalizada. Com um sistema de RFID é possível identificar as pessoas que se encontram próximas ao televisor. Com essas tecnologias unidas a um subsistema de análise de perfil, junto com os dados fornecidos pelos telespectadores no momento da contratação do serviço, e uma interface (middleware) para gerenciar os dados, é possível configurar um sistema que escolhe automaticamente quais programas e quais comerciais serão apresentados no aparelho de TV. Essa escolha é baseada no perfil dos telespectadores presentes naquele momento à frente da televisão e dos programas disponíveis naquele instante. As etiquetas (tags) de RFID usadas para o levantamento da audiência foram aparelhos celulares equipados com tecnologia Bluetooth, que possibilitam a identificação simultânea dos telespectadores via rádio. O algoritmo de recomendação é híbrido, possuindo componentes baseados em conteúdo e componentes colaborativos. O uso dos novos processadores heterogêneos exigiu o desenvolvimento de algoritmos paralelos que utilizam instruções do tipo SIMD, aceleradores e GPUs. Os sistemas que existem no momento (2011) nesta área, se limitam à identificação dos usuários mediante a digitação usando o controle remoto da TV e só identificam uma pessoa de cada vez. O uso de tecnologia por rádio, proposto nesta pesquisa, permite a identificação de várias pessoas simultaneamente, exigindo o desenvolvimento de padrões de um sistema completo baseado em grupos de perfis diferentes. A arquitetura do sistema elaborado está baseada no processador Cell BE e nas arquiteturas CPU+GPU, de forma que o tempo de execução do algoritmo fosse minimizado.
Title in English
Automatic scalable TV recommendation system based on sensors network.
Keywords in English
Bluetooth
Heterogeneous processors
Intensive computing
Recommendation systems
RFID
Television
Abstract in English
Merging together Radiofrequency identification (RFID), heterogeneous architectures of processors and new tendencies of the Digital TV (DTV) and television through IP network (IPTV), a system to create, automatically and in real-time, a personalized TV program schedule, based on the group of people profile next to a TV. Video-on-Demand (VoD) applications, IPTV and DTV allow each person to watch a chosen program at any moment and to its personalized programming guide. The RFID system allows the identification of the people next to the TV. This technology used with a profile analysis subsystem accessing a database of people preferences, and a middleware to manage the data, it is possible to set a system that automatically chooses with TV shows and with TV ads will be presented in the TV. This selection is based on the profile of the people next to the TV in that instant and on the available programs. The RFID tags used to detect the audience were the mobile phones equipped with Bluetooth, which allows the identification of its owner wirelessly. The recommendation algorithm is hybrid, containing collaborative and content-based components. The new heterogeneous processors demanded the development of parallel algorithms that use SIMD instruction, accelerators and GPUs. The systems that were available in the moment of this research (2011) were limited to the identification through login using remote control, one person by time. The use of RFID technology, proposed in this research, enables the simultaneous identification of many people at a time, demanding the development standards for group profiles recommendation. The systems architectures will be based on Cell BE processor and the conjunct CPU+GPU, focusing in the reduction of the algorithm execution time.
 
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Publishing Date
2012-08-13
 
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