A equipa da Universidade da Beira Interior (UBI), composta por Md Rashidunnabi, Hugo Pedro Proença e Kailash A. Hambarde, conquistou o terceiro lugar a nível mundial na Competição Internacional AG-VPReID 2025 (Aerial-Ground Person ReID Challenge), um prestigiado desafio global na área da reidentificação de pessoas (ReID) baseada em vídeo aéreo-terrestre. A competição testa sistemas de inteligência artificial em condições altamente exigentes, refletindo cenários complexos do mundo real.
O desafio consiste em identificar indivíduos captados simultaneamente por drones de alta altitude (80–120 metros) e câmaras de vigilância ao nível do solo, enfrentando grandes diferenças de perspetiva, disparidades de resolução e variações de aparência causadas por iluminação, oclusão e movimento.
Os métodos desenvolvidos — VM-TAPS (aceite na International Joint Conference on Biometrics [IJCB] 2025) e a sua implementação competitiva ACP-VPReID — integram módulos de normalização específica por vista, fusão sensível à escala, difusão de memória temporal, controlo baseado em movimento e interação entre vistas. Esta abordagem do ACP-VPReID permitiu alcançar uma precisão Rank-1 de 67,72% e uma precisão média de 69,34%, superando soluções de última geração e reforçando a posição da UBI na vanguarda da investigação em visão computacional.
Além da competição, quatro trabalhos científicos da equipa foram aceites na conferência IJCB 2025 — IEEE International Joint Conference on Biometrics, que decorrerá em Osaka, Japão, de 8 a 11 de setembro. Os projetos foram desenvolvidos no laboratório Secure and Intelligent Networked Software Systems (sins-lab) do Departamento de Informática da UBI, com a colaboração de dez investigadores de diferentes grupos e instituições, incluindo PIA - Cv: Pattern and Image Analysis, NAS-Cv: Network Applications and Services do Instituto de Telecomunicações e da NOVA LINCS, demonstrando elevado nível de investigação científica e inovação tecnológica.
As contribuições aceites incluem:
Bias Analysis for Deepfake Detection: A Case Study of the Impact of Facial Attributes in Deepfake Detection
Autores: Asmae Lamsaf, Lucia Cascone, PhD, Hugo Proença, João Neves
Estudo sobre os impactos dos atributos faciais na deteção de deepfakes e análise de enviesamentos em sistemas de IA.
ASDnB: Merging Face with Body Cues For Robust Active Speaker Detection
Autores: Tiago Roxo, Joana Costa, Pedro Inácio, Hugo Proença
Método robusto para deteção de oradores ativos, combinando pistas faciais e corporais.
VM-TAPS: View-specific Memory with Temporal and Scale Awareness Framework for Video-based Cross-View Person Re-Identification
Autores: Md Rashidunnabi, Kailash A. Hambarde, Vasco Lopes, João Neves, Hugo Proença
Sistema avançado de reidentificação de pessoas em vídeo, com memória específica por vista e consciência temporal e de escala.
AG-VPReID 2025: The 2nd Aerial-Ground Person ReID 2025
Autores: Md Rashidunnabi, Kailash A. Hambarde, Hugo Proença
Participação na segunda edição da competição internacional AG-VPReID, dedicada à reidentificação de pessoas em cenários combinados de vídeo aéreo e terrestre.
Mais informações podem ser consultadas na página oficial da competição https://www.kaggle.com/competitions/agvpreid25