O desenvolvimento de conteúdos educacionais e a adoção de mecanismos de modelagem representam fatores importantes a serem considerados no contexto de ensino e aprendizagem. Nesse cenário, a utilização de ontologias proporciona vantagens tais como definção formal do conhecimento, reusabilidade e interoperabilidade de informações. Além disso, facilidades como recuperação dos objetos de aprendizagem, reúso do conteúdo de aprendizagem e personalização do conteúdo a partir do desempenho do usuário também são observadas. Diante disso, diversas aplicações com base em ontologias têm sido utilizadas tanto para modelar domínios educacionais como para construir, organizar e atualizar objetos de aprendizagem e perfis de aluno. Ainda, associado ao uso de ontologias em sistemas educacionais, verifica-se um crescente interesse na construção da personalização do conteúdo, de acordo com as preferências e características do usuário envolvendo a utilização de ontologias. O presente projeto está inserido nesse contexto, em que um conjunto de ontologias foi desenvolvido para prover a personalização do conteúdo, com base no perfil do usuário. Foi construído um exemplo na ontologia global (que compõe o conjunto de ontologias), em que o domínio de análise de ponto de função foi instanciado para três usuários com diferentes níveis de conhecimento. A ideia é elicitar a granularidade distinta do conteúdo para cada usuário, em conformidade com suas preferências e nível de conhecimento no domínio, a partir das relações e das inferências estabelecidas nas ontologias / The development of didactic material and adoption of modeling mechanisms represent important factors to be considered in the context teaching and learning. In this scenario, the use of ontologies provides advantages such as a formal definition of knowledge, reusability and interoperability of information. Moreover, facilities such as retrieval of learning objects, learning content reuse and customization of content from the user\'s performance are also observed. Therefore, several applications based on ontologies have been used to model so educational domains and to build, organize and update learning objects and student profiles. Also associated with the use of ontologies educational systems, there is an increasing interest in the personalization of the content, according to the user preferences and characteristics, involving the use of ontologies. This project is inserted in this context, where a set of ontologies was developed to provide the personalization of content based on user profile. We constructed an example in the ontology global (which defines the set of ontologies) in the domain of function point analysis was instantiated to three users with different levels of knowledge. The idea is to elicit the distinct granularity of the content for each learner, in accordance with their preferences and level of knowledge in the domain, from the relationships and inferences in the ontologies

O desenvolvimento de conteúdos educacionais e a adoção de mecanismos de modelagem representam fatores importantes a serem considerados no contexto de ensino e aprendizagem. Nesse cenário, a utilização de ontologias proporciona vantagens tais como definção formal do conhecimento, reusabilidade e interoperabilidade de informações. Além disso, facilidades como recuperação dos objetos de aprendizagem, reúso do conteúdo de aprendizagem e personalização do conteúdo a partir do desempenho do usuário também são observadas. Diante disso, diversas aplicações com base em ontologias têm sido utilizadas tanto para modelar domínios educacionais como para construir, organizar e atualizar objetos de aprendizagem e perfis de aluno. Ainda, associado ao uso de ontologias em sistemas educacionais, verifica-se um crescente interesse na construção da personalização do conteúdo, de acordo com as preferências e características do usuário envolvendo a utilização de ontologias. O presente projeto está inserido nesse contexto, em que um conjunto de ontologias foi desenvolvido para prover a personalização do conteúdo, com base no perfil do usuário. Foi construído um exemplo na ontologia global (que compõe o conjunto de ontologias), em que o domínio de análise de ponto de função foi instanciado para três usuários com diferentes níveis de conhecimento. A ideia é elicitar a granularidade distinta do conteúdo para cada usuário, em conformidade com suas preferências e nível de conhecimento no domínio, a partir das relações e das inferências estabelecidas nas ontologias / The development of didactic material and adoption of modeling mechanisms represent important factors to be considered in the context teaching and learning. In this scenario, the use of ontologies provides advantages such as a formal definition of knowledge, reusability and interoperability of information. Moreover, facilities such as retrieval of learning objects, learning content reuse and customization of content from the user\'s performance are also observed. Therefore, several applications based on ontologies have been used to model so educational domains and to build, organize and update learning objects and student profiles. Also associated with the use of ontologies educational systems, there is an increasing interest in the personalization of the content, according to the user preferences and characteristics, involving the use of ontologies. This project is inserted in this context, where a set of ontologies was developed to provide the personalization of content based on user profile. We constructed an example in the ontology global (which defines the set of ontologies) in the domain of function point analysis was instantiated to three users with different levels of knowledge. The idea is to elicit the distinct granularity of the content for each learner, in accordance with their preferences and level of knowledge in the domain, from the relationships and inferences in the ontologies

This thesis focuses on the issue of personalization of concrete project. The main goal of the thesis is to broaden this real project, which is dealing with offering study materials to students, with elements of personalization in order to become more useful for its visitors - thanks to displaying of relevant information to each visitor separately. Thesis gives detailed description of the whole implementation process, which was necessary for achievement of this particular state.

A popularização de aplicativos e dispositivos capazes de produzir, exibir e editar conteúdos multimídia fez surgir a necessidade de se adaptar, modificar e customizar diferentes tipos de mídia a diferentes necessidades do usuário. Nesse contexto, a área de Personalização e Adaptação de Conteúdo busca desenvolver soluções que atendam a tais necessidades. Sistemas de personalização, em geral, necessitam conhecer os dados presentes na mídia, surgindo, assim, a necessidade de uma indexação do conteúdo presente na mídia. No caso de vídeo digital, os esforços para a indexação automática utilizam como passo inicial a segmentação de vídeos em unidades de informação menores, como tomadas e cenas. A segmentação em cenas, em especial, é um desafio para pesquisadores graças a enorme variedade entre os vídeos e a própria ausência de um consenso na definição de cena. Diversas técnicas diferentes para a segmentação em cenas são reportadas na literatura. Uma técnica, em particular, destaca-se pelo baixo custo computacional: a técnica baseada em coerências visual. Utilizando-se operações de histogramas, a técnica objetiva-se a comparar tomadas adjacentes em busca de similaridades que poderiam indicar a presença de uma cena. Para melhorar os resultados obtidos, autores de trabalhos com tal enfoque utilizam-se de outras características, capazes de medir a \"quantidade de movimento\" das cenas, como os vetores de movimento. Assim, este trabalho apresenta uma técnica de segmentação de vídeo digital em tomadas e em cenas através da coerência visual e do fluxo óptico. Apresenta-se, ainda, uma série de avaliações de eficácia e de desempenho da técnica ao segmentar em tomadas e em cenas uma base de vídeo do domínio filmes / The popularization of applications and devices capable of producing, displaying and editing multimedia content did increase the need to adapt, modify and customize different types of media for different user needs. In this context, the area of Personalization and Content Adaptation seeks to develop solutions that meet these needs. Personalization systems, in general, need to know the data present in the media, thus needing for a media indexing process. In the case of digital video, the efforts for automatic indexing usually involves, as an initial step, to segment videos into smaller information units, such as shots and scenes. The scene segmentation, in particular, is a challenge to researchers due to the huge variety among the videos and the very absence of a consensus on the scene definition. Several scenes segmentation techniques are reported in the literature. One technique in particular stands out for its low computational cost: those techniques based on visual coherence. By using histograms, the technique compares adjacent shots to find similar shots which may indicate the presence of a scene. To improve the results, some related works uses other features to evaluate the motion dynamics of the scenes using features such as motion vectors. In this sense, this work presents a digital video segmentation technique for shots and scenes, using visual coherence and optical flow as its features. It also presents a series of evaluation in terms of effectiveness and performance of the technique when segmenting scenes and shots of a custom video database of the film domain

A popularização de aplicativos e dispositivos capazes de produzir, exibir e editar conteúdos multimídia fez surgir a necessidade de se adaptar, modificar e customizar diferentes tipos de mídia a diferentes necessidades do usuário. Nesse contexto, a área de Personalização e Adaptação de Conteúdo busca desenvolver soluções que atendam a tais necessidades. Sistemas de personalização, em geral, necessitam conhecer os dados presentes na mídia, surgindo, assim, a necessidade de uma indexação do conteúdo presente na mídia. No caso de vídeo digital, os esforços para a indexação automática utilizam como passo inicial a segmentação de vídeos em unidades de informação menores, como tomadas e cenas. A segmentação em cenas, em especial, é um desafio para pesquisadores graças a enorme variedade entre os vídeos e a própria ausência de um consenso na definição de cena. Diversas técnicas diferentes para a segmentação em cenas são reportadas na literatura. Uma técnica, em particular, destaca-se pelo baixo custo computacional: a técnica baseada em coerências visual. Utilizando-se operações de histogramas, a técnica objetiva-se a comparar tomadas adjacentes em busca de similaridades que poderiam indicar a presença de uma cena. Para melhorar os resultados obtidos, autores de trabalhos com tal enfoque utilizam-se de outras características, capazes de medir a \"quantidade de movimento\" das cenas, como os vetores de movimento. Assim, este trabalho apresenta uma técnica de segmentação de vídeo digital em tomadas e em cenas através da coerência visual e do fluxo óptico. Apresenta-se, ainda, uma série de avaliações de eficácia e de desempenho da técnica ao segmentar em tomadas e em cenas uma base de vídeo do domínio filmes / The popularization of applications and devices capable of producing, displaying and editing multimedia content did increase the need to adapt, modify and customize different types of media for different user needs. In this context, the area of Personalization and Content Adaptation seeks to develop solutions that meet these needs. Personalization systems, in general, need to know the data present in the media, thus needing for a media indexing process. In the case of digital video, the efforts for automatic indexing usually involves, as an initial step, to segment videos into smaller information units, such as shots and scenes. The scene segmentation, in particular, is a challenge to researchers due to the huge variety among the videos and the very absence of a consensus on the scene definition. Several scenes segmentation techniques are reported in the literature. One technique in particular stands out for its low computational cost: those techniques based on visual coherence. By using histograms, the technique compares adjacent shots to find similar shots which may indicate the presence of a scene. To improve the results, some related works uses other features to evaluate the motion dynamics of the scenes using features such as motion vectors. In this sense, this work presents a digital video segmentation technique for shots and scenes, using visual coherence and optical flow as its features. It also presents a series of evaluation in terms of effectiveness and performance of the technique when segmenting scenes and shots of a custom video database of the film domain