Onderzoeksgroep
Expertise
Ik ben Vasileios Mygdals (man), geboren op 04/11/1986, Griekenland. Ik ben een onderzoeksmedewerker gespecialiseerd in Machine Learning en Computer Vision. Ik won een MSCA postdoctoraal beurs bij de Marketing Research Group, Universiteit Antwerpen, voor mijn huidige project getiteld CONVISE. Ik behaalde een B.Sc. (2010) en een M.Sc. (2014) in Biomedische Informatica, respectievelijk aan de Universiteit van Centraal Griekenland en de Aristoteles Universiteit van Thessaloniki, en een Ph.D. in Informatica van de laatste (2019). Sinds 2014 en tijdens mijn PhD-studie werkte ik aan de Aristoteles Universiteit van Thessaloniki als onderzoeker en onderwijsassistent op het gebied van machine learning, beeldverwerking, computer vision en patroonherkenning, met uitzondering van een periode van zes maanden in 2017, waar ik als onderzoeksassistent werkte aan de Universiteit van Bristol, Verenigd Koninkrijk. Ik heb deelgenomen aan 8 R&D samenwerkingsprojecten gefinancierd door de Europese Unie, waarbij ik onderzoek, integratie, technisch/financieel beheer en administratieve taken heb uitgevoerd. Ik ben (co-)auteur van meer dan 35 peer-reviewed artikelen in academische tijdschriften en internationale conferenties. Mijn huidige onderzoeksinteresses liggen op het gebied van Attention-Based Marketing, Trustworthy AI, Adversarial Robustness, Computer Vision, Machine Learning, Robotic Perception. Mijn publicatielijst omvat meer dan 35 peer-reviewed papers in academische tijdschriften (waaronder de hoog aangeschreven IEEE Transactions on Image Processing, Elsevier Pattern Recognition, Elsevier Neural Networks) en internationale conferenties (bijv. IEEE International Conference on Image Processing, International Conference on Pattern Recognition), die meer dan 530 citaties opleverden, terwijl mijn h-index 12+ en i-10 index 18+ is, volgens Google Scholar. Mijn onderzoek heeft theoretische methodologische vooruitgang opgeleverd in classificatie-/regressieproblemen onder supervisie voor algemene doeleinden, inclusief nieuwe herformuleringen van het optimalisatieproces/criteria om rekening te houden met aanvullende informatie (bijv. geometrische/semantische data-eigenschappen zoals de datadistributie), bijzonderheden van de taak, domeinverschuivingen, of om gewenste modeleigenschappen in te kapselen die tegelijkertijd moeten worden aangenomen (bijv. privacybescherming, verhoogde inferentiesnelheid, robuustheid). De ontwikkelde optimalisatieproblemen zijn toegepast op verschillende oppervlakkige/diepe modelarchitecturen en zijn doorgaans eenvoudiger op te lossen dan hun respectieve tegenhangers, wat leidt tot significante verbeteringen in nauwkeurigheid, precisie, robuustheid en snelheid, zoals ze zijn geëvalueerd in een breed scala van computer vision-toepassingen, waaronder object/gezicht/menselijke actieherkenning/detectie/tracering en posebepaling.
Oogmeting voor het meten van consumentenaandacht.
Abstract
Dit project is gesitueerd op het gebied van Attention-Based Marketing, de relevante opkomende subdiscipline van Marketing, die gebruik maakt van sensortechnologie voor consumentenaandacht (CA) om (visuele) marketingstimuli, marketingeffectiviteit en consumentengedrag te begrijpen en te verbeteren door de fundamentele verbanden tussen aandacht en actie bloot te leggen. Het hoofddoel van dit onderzoeksvoorstel is de evaluatie van de invloed van verschillende eyetrackingtechnologieën in de totale eyetrackingexperimentpijplijn, in e-marketingomgevingen. Meer precies zal worden onderzocht hoe de analyseresultaten verschillen als het enige verschil in een variabele die verandert het onbewerkte eyetrackingsignaal is, of er bepaalde instellingen zijn, waaronder misschien enkele stappen voor of na de verwerking van de eyetrackinggegevens of inputgegevens, zodat verschillende eyetrackingtechnologieën precies dezelfde resultaten opleveren in een bepaald marketingexperiment en waar de waargenomen verschillen convergeren als het aantal deelnemers toeneemt.Onderzoeker(s)
- Promotor: Mygdalis Vasileios
Onderzoeksgroep(en)
Project type(s)
- Onderzoeksproject
Visuele aandacht van consumenten detecteren, voorspellen en benutten in snel-veranderende marketingomgevingen (CONVISE).
Abstract
In de aandachtseconomie wordt de aandacht van consumenten beschouwd als een eindige, afnemende hoeveelheid die fungeert als een valuta waar merken om concurreren om ze aan te trekken en te behouden. Aandachtgerichte marketing is een relevante opkomende subdiscipline van marketing die de aandacht van de consument bestudeert om (visuele) marketingstimuli, marketingeffectiviteit en consumentengedrag te begrijpen en te verbeteren door de fundamentele verbanden tussen aandacht en actie bloot te leggen. Drie belangrijke uitdagingen op dit gebied zijn: a) het efficiënt meten van de aandacht van de consument in snelle omgevingen (bijv. in elektronische marketing), b) het optimaliseren van marketingstimuli om de aandacht van de consument te trekken en c) het democratiseren van gegevens over de aandacht van de consument (bijv. oogdetectiegegevens/gezichtsuitdrukkingen) om de ervaring van individuele consumenten te verbeteren, terwijl tegelijkertijd hun privacy wordt gerespecteerd. In lijn met de bovengenoemde uitdagingen zal het CONVISE-project inzichten uit de marketing- en computervisiedisciplines integreren om methoden te ontwerpen voor het detecteren, voorspellen en exploiteren van de visuele aandacht van consumenten, die gebruikt kunnen worden om marketinginspanningen te optimaliseren en het welzijn van consumenten te verbeteren, in reclameomgevingen op sociale media. Eerst zal het op video gebaseerde sensortechnologie ontwerpen voor het extraheren van betrouwbare, marktrelevante visuele aandachtskaarten van consumenten, waarbij de noodzakelijke menselijke sensor (voor)bewerking tot een minimum wordt beperkt. Vervolgens zal het tools ontwerpen om de aandacht van de consument te voorspellen uit de visuele reclame-inhoud te voorspellen, zonder gebruik te maken van sensoren, om objectieve meetgegevens voor de evaluatie van reclame te produceren die gebruikt kunnen worden tijdens de ontwerpfase van de visuele reclame-inhoud. Tot slot zal de ontwikkelde technologie voor het voorspellen van consumentenaandacht experimenteel geëvalueerd worden vanuit het standpunt van het consumentengedrag en zal er een technologie ontwikkeld worden voor het de-identificeren van sensorgegevens, waarbij een evenwicht gezocht wordt tussen de bescherming van de privacy van de consument, de waargenomen advertentierelevantie en de opdringerigheid van advertenties.Onderzoeker(s)
- Promotor: Dens Nathalie
- Mandaathouder: Mygdalis Vasileios
Onderzoeksgroep(en)
Project website
Project type(s)
- Onderzoeksproject