La fecha límite de presentación de candidatos es el 15 de febrero de 2018.

La propuesta o línea de trabajo del contrato se integrará en el proyecto de investigación coordinado “Detección semántica multisensorial de situaciones anómalas en entornos sin restricciones (HEIMDAL)”, financiado por MINECO (TIN2016-75982-C2-1-R), en el que participan la UAH y la UPM. Su objetivo fundamental se enmarca en la propuesta de trabajo planteada: comprender qué está pasando en una determinada escena, incluyendo tanto actividades como comportamientos y eventos anómalos, y usando información multimodal (vídeo y audio), tanto para espacios interiores como exteriores sin controlar (in the wild). Se trata de un nicho de aportación científica de alto impacto en el que la comunidad internacional realiza importantes esfuerzos y avances gracias a las nuevas técnicas de aprendizaje máquina (ML) basadas en redes neuronales profundas (Deep Learning) para más allá de extraer información acústica o visual de una escena, obtener información semántica, relacionada con los eventos que suceden, dando lugar al reconocimiento de la actividad humana (HAR). 
Las actividades propuestas irán en la línea del desarrollo, implementación y evaluación de algoritmos de ML, sobre todo de Deep Learning, para el análisis de escenas y el HAR: 

1. Análisis de propuestas Deep Learning del estado del arte para la clasificación física y semántica a partir de información visual.

2. Implementación y evaluación de clasificadores de comportamiento humano (HAR), basados en las propuestas de Deep Learning supervisado. 

3. Sintonización y reentrenamiento de los clasificadores evaluados para su adaptación a escenas de videovigilancia in the wild.

4. Análisis e implementación de los algoritmos de clasificación para su funcionamiento no supervisado, con objeto de evaluar su funcionalidad en el reconocimiento de comportamientos anómalos.

5. Colaboración en la generación de demostradores para facilitar la transferencia tecnológica del proyecto.