Reconstrução de Filogenias para Imagens e Vídeos

Resumo

Nos últimos anos, muitos pesquisadores têm desenvolvido, com sucesso, abordagens para detecção de duplicatas de imagens e vídeos com o intuito de identificar cópias semelhantes desses tipos de arquivos multimídia publicadas na Internet. Entretanto, somente recentemente têm se desenvolvido as primeiras pesquisas para ir além da detecção de duplicatas e encontrar a estrutura de evolução de um conjunto de imagens ou vídeos relacionados e modificados ao longo do tempo. Neste trabalho, objetivamos a proposição e o desenvolvimento de abordagens para, dado um conjunto de duplicatas próximas, identificar automaticamente a relação entre elas e reconstruir a estrutura que represente o histórico de geração das mesmas. Para isso, iremos desenvolver abordagens que calculem a dissimilaridade entre duplicatas e as separem corretamente em árvores que representem a estrutura de relação entre elas de forma automática. Este projeto de doutorado estará vinculado a um projeto maior financiado pela União Europeia denominado ``REWIND -- Reverse Engineering of Audio Visual Content Data'' (Engenharia Reversa de Dados de Conteúdo Áudio-Visual) em parceria com as universidades europeias Politecnico di Milano (Itália), Università di Siena (Itália), Università degli Studi di Firenze (Itália), Imperial College (Reuno Unido), Universidad de Vigo (Espanha) e Fraunhofer IDMT (Alemanha).