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Reconhecimento de Padrões em Imagens Baseado em Sistemas Complexos

Processo: 16/16060-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2017
Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
Pesquisador responsável:Joao Batista Florindo
Beneficiário:Joao Batista Florindo
Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Odemir Martinez Bruno ; Rosana Marta Kolb
Assunto(s):Análise de imagens  Sistemas complexos  Reconhecimento de padrões  Redes complexas 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Análise de imagens | Geometria Fractal | Imagens de plantas | Reconhecimento de Padrões | Redes Complexas | Sistemas Complexos | Análise de imagens

Resumo

Este projeto propõe o estudo e desenvolvimento de ferramentas matematico-computacionais para análise de imagens baseadas no conceito de sistemas complexos. Mais especificamente, o pesquisador pretende focar em três abordagens, a saber, geometria fractal, redes complexas e métodos de Física-Matemática. Todas estas técnicas possuem em comum o fato de que conseguem descrever com grande grau de precisão o quão irregular ou homogêneo é um objeto representado em uma imagem visto sob diferentes níveis de escala. Esta é uma informação crucial mesmo para nosso sistema de visão, que faz uso constante desta informação para distinguir objetos e cenários à nossa volta. A mesma importância deste atributo pode ser observada em sistemas de visão computacional, sobretudo na análise de imagens da natureza, como demonstrado em diversos trabalhos desenvolvidos anteriormente pelo proponente. Por fim, as técnicas aqui desenvolvidas serão aplicadas em problemas do mundo real envolvendo imagens biológicas, especialmente em taxonomia e fenotipagem de plantas. Vale destacar também que este projeto visa gerar uma simbiose entre aplicação e teoria e assim tanto teorias desenvolvidas para aplicações genéricas serão testadas em problemas específicos quanto estes mesmos problemas também darão origem a novas linhas teóricas que possam suprir suas necessidades. O presente texto descreve as frentes teóricas e aplicações envolvidas, assim como a expectativa de produção científica e formação de recursos humanos. (AU)

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Publicações científicas (14)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
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FLORINDO, JOAO B.; LEE, YOUNG-SUP; JUN, KYUNGKOO; JEON, GWANGGIL; ALBERTINI, MARCELO K.. VisGraphNet: A complex network interpretation of convolutional neural features. INFORMATION SCIENCES, v. 543, p. 296-308, . (16/16060-0)
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VIEIRA, JARDEL; ABREU, EDUARDO; FLORINDO, JOAO B.. Texture image classification based on a pseudo-parabolic diffusion model. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, v. 82, n. 3, p. 24-pg., . (16/16060-0, 19/20991-8)