Support for computational environments and experiments execution: data acquisition, categorization and maintenance

• Grant number: 20/12101-0
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: October 01, 2020
• End date: June 30, 2021
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computing Methodologies and Techniques
• Agreement: Microsoft Research
• Principal Investigator: João Paulo Papa
• Grantee: Leandro Aparecido Passos Junior
• Host Institution: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brazil
• Company: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE)
• Associated research grant: 17/25908-6 - Weakly supervised learning for compressed video analysis on retrieval and classification tasks for visual alert, AP.PITE

Abstract

Benchmarks de imagem e vídeo são essenciais para o avanço de algoritmos de visão computacional voltados para compreensão de imagem e vídeo. Além do mais, a rápida evolução de algoritmos “estado-da-arte” para compreensão desses dados só foi possível graças às bases de dados em larga escala, como a ImageNet, por exemplo. No contexto de vídeos, porém, apesar do recente progresso de conjuntos de dados de pequena para média escala, a maioria dos benchmarks de vídeos são restritos a poucas categorias, como ações ou eventos. Obtenção, categorização e manutenção de dados de vídeo são atividades essenciais para execução de avaliações experimentais em projetos de pesquisa. Sendo assim, é necessário coletar, organizar e manter vários conjuntos de dados heterogêneos de diferentes fontes. Além disso, outras atividades relacionadas ao contexto costumam ser computacionalmente custosas. Tais atividades englobam o desenvolvimento de ferramentas para acesso aos dados, execução de experimentos e avaliação de resultados. O bolsista de treinamento técnico será responsável por diversas tarefas relacionadas ao processo de coleta, organização e manutenção dos dados necessários para as avaliações experimentais.

Scientific publications

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DE SOUZA, RENATO W. R.; SILVA, DANIEL S.; PASSOS, LEANDRO A.; RODER, MATEUS; SANTANA, MARCOS C.; PINHEIRO, PLACIDO R.; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.. Computer-assisted Parkinson's disease diagnosis using fuzzy optimum- path forest and Restricted Boltzmann Machines. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 131, APR 2021. (20/12101-0)

GONCALVES DOS SANTOS, CLAUDIO FILIPI; OLIVEIRA, DIEGO DE SOUZA; PASSOS, LEANDRO A.; PIRES, RAFAEL GONCALVES; SILVA SANTOS, DANIEL FELIPE; VALEM, LUCAS PASCOTTI; MOREIRA, THIERRY P.; SANTANA, MARCOS CLEISON S.; RODER, MATEUS; PAPA, JOAO PAULO; et al. Gait Recognition Based on Deep Learning: A Survey. ACM COMPUTING SURVEYS, v. 55, n. 2, p. 34-pg., 2023-03-01. (14/12236-1, 20/12101-0, 19/07665-4, 13/07375-0)

PASSOS, LEANDRO APARECIDO S.; JODAS, DANILO S.; RIBEIRO, LUIZ C. F.; AKIO, MARCO; DE SOUZA, ANDRE NUNES; PAPA, JOAO PAULO. Handling imbalanced datasets through Optimum-Path Forest. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 242, p. 13-pg., 2022-04-22. (18/21934-5, 14/12236-1, 20/12101-0, 19/18287-0, 19/07665-4, 17/02286-0, 13/07375-0)

DE ROSA, GUSTAVO H.; RODER, MATEUS; PAPA, JOAO P.. Neighbour-based bag-of-samplings for person identification through handwritten dynamics and convolutional neural networks. EXPERT SYSTEMS, NOV 2021. (19/07665-4, 14/12236-1, 20/12101-0, 19/02205-5, 13/07375-0)

DE ROSA, GUSTAVO H.; PAPA, JOAO P.. A survey on text generation using generative adversarial networks. PATTERN RECOGNITION, v. 119, NOV 2021. (19/02205-5, 20/12101-0, 14/12236-1, 19/07665-4, 13/07375-0)

DE ROSA, GUSTAVO H.; RODER, MATEUS; PAPA, JOAO PAULO; DOS SANTOS, CLAUDIO F. G.; IEEE. Improving Pre-Trained Weights through Meta-Heuristics Fine-Tuning. 2021 IEEE SYMPOSIUM SERIES ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE (IEEE SSCI 2021), v. N/A, p. 8-pg., 2021-01-01. (13/07375-0, 19/07665-4, 14/12236-1, 19/02205-5, 20/12101-0)

DE ROSA, GUSTAVO H.; PAPA, JOAO P.. OPFython: A Python implementation for Optimum-Path Forest. SOFTWARE IMPACTS, v. 9, p. 3-pg., 2021-08-01. (19/02205-5, 20/12101-0, 14/12236-1, 19/07665-4, 13/07375-0)

DE ROSA, GUSTAVO H.; RODER, MATEUS; PASSOS, LEANDRO A.; PAPA, JOAO PAULO. A comprehensive study among distance measures on supervised optimum-path forest classification. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 164, p. 10-pg., 2024-07-29. (20/12101-0, 19/02205-5, 23/10823-6, 14/12236-1, 19/07665-4, 13/07375-0)