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À medida que as tecnologias móveis evoluem, a indústria de jogos móveis também evolui. Com telemóveis quase tão poderosos como os computadores ou consolas, a procura pelo desenvolvimento de jogos móveis aumenta. Herdando a interação física que os exergames oferecem, como os lançados para a Microsoft Kinect, Nintendo Wii ou PlayStation Move, os exergames móveis procuram entregar uma experiência de interação física através do uso de dispositivos móveis.A entrega nos jogos vem do equilibrio que existe entre a abilidade de completar um desafio e a dificuldade das mecânicas que o compõem. Nos exergames móveis, é a localização e movimentação do jogador que compõem as mechanics desenvolvidas.O objetivo principal deste projeto foi desenhar, desenvolver e avaliar uma framework para exergames móveis que permitesse desenvolver exergames novos e mais imersivos, mais depressa.Para atingir os objetivos, foi feita uma revisão bibliográfica sobre exergames, jogos baseados na localização e jogos móveis, o seu planeamento, desenvolvimento e os problemas que acarretam. O resultado do estudo permitiu recolher informação suficiente para definir os elementos principais que deveriam compor a framework para exergames móveis. Esses elementos foram, depois, mapeados em módulos e estruturas e serviços que pudessem alimentar framework e permitessem a criação de exergames móveis com base em novas mecânicas de interação física.Para avaliar o resultado do projeto, a framework foi testada com o desenvolvimento de um exergame móvel. A conclusão é que a framework expectada tem flexibilidade suficiente para criar novas mecânicas de exergames, possíveis de integrar com outras mecânicas, como fábulas e baseadas em localização. / As mobile technology evolves, so does the mobile game industry. With smartphones almost as powerful as desktop computers or game consoles, development of mobile games increases. Inheriting the physical interaction that exergames provide, like those released for Microsoft Kinect, Nintendo Wii or PlayStation Move, mobile exergames aim to deliver physically-interactive experiences through the use of mobile devices.The immersion in games comes from balancing the skill level at completing a predefined challenge to the difficulty of the mechanics which compose that challenge. On mobile exergames, the player's location and motion information compose the mechanics that are developed.The primary goal of this project is to design, develop and evaluate a mobile exergames framework that can speed-up the development of new and more immersive exergame mechanics based on user context retrieved from location and motion sensors on a mobile decive.To achieve those goals, I started by performing a review on the topic of exergames, location-based games and mobile games, their design, development and problems. The result of the study provided enough information to define the core elements that should compose a mobile exergames framework. The core elements were then mapped into modules and structures and services thatcould feed the framework in a way that allowed developers to create mobile exergames based on new physically-interactive mechanics.To evaluate the results of project, the framework was tested with the development of a mobile exergame. The conclusion is that the expected resulting framework provides enough flexibility to create new exergame mechanics and that it can be integrated with other mechanics, such as storytelling and location-based.

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O aparecimento das redes sociais abriu aos utilizadores a possibilidade de facilmente partilharem as suas ideias a respeito de diferentes temas, o que constitui uma fonte de informação enriquecedora para diversos campos. As plataformas de microblogging sofreram um grande crescimento e de forma constante nos últimos anos. O Twitter é o site de microblogging mais popular, tornando-se uma fonte de dados interessante para extração de conhecimento. Um dos principais desafios na análise de dados provenientes de redes sociais é o seu fluxo, o que dificulta a aplicação de processos tradicionais de data mining. Neste sentido, a extração de conhecimento sobre fluxos de dados tem recebido um foco significativo recentemente. O TweeProfiles é a uma ferramenta de data mining para análise e visualização de dados do Twitter sobre quatro dimensões: espacial (a localização geográfica do tweet), temporal (a data de publicação do tweet), de conteúdo (o texto do tweet) e social (o grafo dos relacionamentos). Este é um projeto em desenvolvimento que ainda possui muitos aspetos que podem ser melhorados. Uma das recentes melhorias inclui a substituição do algoritmo de clustering original, o qual não suportava o fluxo contínuo dos dados, por um método de streaming. O objetivo desta dissertação passa pela continuação do desenvolvimento do TweeProfiles. Em primeiro lugar, será proposto um novo algoritmo de clustering para fluxos de dados com o objetivo de melhorar o existente. Para esse efeito será desenvolvido um algoritmo incremental com suporte para fluxos de dados multi-dimensionais. Esta abordagem deve permitir ao utilizador alterar dinamicamente a importância relativa de cada dimensão do processo de clustering. Adicionalmente, a avaliação empírica dos resultados será alvo de melhoramento através da identificação e implementação de medidas adequadas de avaliação dos padrões extraídos. O estudo empírico será realizado através de tweets georreferenciados obtidos pelo SocialBus. / The emergence of social media made it possible for users to easily share their thoughts on different topics, which constitutes a rich source of information for many fields. Microblogging platforms experienced a large and steady growth over the last few years. Twitter is the most popular microblogging site, making it an interesting source of data for pattern extraction. One of the main challenges of analyzing social media data is its continuous nature, which makes it hard to use traditional data mining. Therefore, mining stream data has also received a lot of attention recently.TweeProfiles is a data mining tool for analyzing and visualizing Twitter data over four dimensions: spatial (the location of the tweet), temporal (the timestamp of the tweet), content (the text of the tweet) and social (relationship graph). This is an ongoing project which still has many aspects that can be improved. For instance, it was recently improved by replacing the original clustering algorithm which could not handle the continuous flow of data with a streaming method. The goal of this dissertation is to continue the development of TweeProfiles. First, the stream clustering process will be improved by proposing a new algorithm. This will be achieved by developing an incremental algorithm with support for multi-dimensional streaming data. Moreover, it should make it possible for the user to dynamically change the relative importance of each dimension in the clustering. Additionally, the empirical evaluation of the results will also be improved.Suitable measures to evaluate the extracted patterns will be identified and implemented. An empirical study will be done using data consisting of georeferenced tweets from SocialBus.

O processamento de Vídeo é uma área em que a performance tem uma elevada importância devido à necessidade de garantir que o sistema é capaz de processar vídeo em tempo real e com a melhor qualidade possível. Actualmente, com o desenvolvimento das tecnologias de computação paralela e de computação heterogénea com o GPU, surgem novas possibilidades para o desenvolvimento de software de codificação de vídeo de alta performance. O objetivo deste projeto consistiu em estudar as aplicações da computação paralela e heterogénea no algoritmo MPEG-2 IMX e analisar os desempenhos das soluções implementadas. / Video processing is an area in which performance is extremely important, as it's necessary to have solutions that are capable of processing video in real time and the best quality possible. Nowadays with the intensive development of parallel computing and heterogeneous computing with the GPU, there are new possibilities for the development of high performance video encoding software. This project consisted in studying the application of Parallel and Heterogeneous Computing to the MPEG-IMX codec and analyzing the performance of the solutions developed.

We seek the development of methodologies for trajectory planning of AUVs through optimal con-trol. And so, we should define dynamical models to characterise its movement, formulate optimalcontrol problems with different objective functions that are able to define our intentions, charac-terise solutions to these problems using analytic tools, solve numerically these problems usingcomputational tools, analyse the sensitivity of the solutions and, finally, implement and test thecontrols in the real AUV.

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Recentemente, tem existido interesse na monitorização do tráfego automóvel, particularmente em cruzamentos, com o objectivo de obter um modelo estátistco do fluxo de veículos através dos ditos. Enquanto que os métodos convencionais - sensores em cada uma das entradas/saídas do cruzamento - permitem contar o número de veículos, estes são limitados, dado que não permitem acompanhar um veículo da entrada à saída. Estes dados são preciosos para perceber como funciona a dinâmica de mobilidade de uma cidade, e como pode ser melhorada, pelo que novas técnicas que forneçam esse tipo de informação têm que ser desenvolvidas. Uma das abordagens possíveis a este problema é a análise, por meio de algoritmos de visão por computador, de vídeo capturado dum cruzamento, para identificar e seguir veículos. Uma das formas possíveis de obtenção de vídeo é a utilização de um "drone" - um pequeno veículo aéreo não tripulado - com uma câmera, para voar por cima de um cruzamento e o filmar.Algum trabalho foi feito com esta ideia em mente, mas a utilização de uma perspectiva vertical "birds-eye", em vez de uma perspectiva inclinada, é limitada ou inexistente. Esta abordagem é interessante porque controna o problema das oclusões patente noutras formas de captura de imagem. O objectivo desta dissertação é, então, desenvolver e aplicar algoritmos de visão por computador a imagens obtidas desta maneira, para identificar e seguir veículos num cruzamento, para que um modelo estatístico do dito possa ser obtido. Este modelo baseia-se na supracitada associação de entradas a saídas. Com base na implementação que foi desenvolvida, esta abordagem para ser útil para, pelo menos, alguns tipos de veículos. / In recent years, there has been interest in detailed monitoring of road traffic, particularly in intersections, in order to obtain a statistical model of the flow of vehicles through them. While conventional methods - sensors at each of the intersection's entrances/exits - allow for counting, they are limited in the sense that it is impossible to track a vehicle from origin to destination. This data is invaluable to understand the how the dynamic of a city's mobility works, and how it can be improved, therefore new techniques must be developed which provide that kind of information. One of the possible approaches to this problem is to analyse video footage of said intersections by means of computer vision algorithms, in order to identify and track individual vehicles. One of the possible ways to obtain this footage is by flying a drone - a small unmanned air vehicle (UAV) - carrying a camera over an intersection.Some work has been done with this solution in mind, but the usage of a top-down birds-eye perspective, obtained by flying the drone directly above the intersection, rather than at an angle, is limited or inexistent. This approach is interesting because it circumvents the problem of occlusions present in other footage capture set ups. The focus of this dissertation is, then, to develop and apply computer vision algorithms to footage obtained in this way in order to identify and track vehicles across intersections, so that a statistical model may be extracted. This model is based on said association of an origin and a destination. Based on the implementation which was developed, this approach seems to be useful for at least some types of vehicles.