Entendimento da Atividade Humana com Modelos Discriminativos através da Aprendizagem Profunda em Vídeos Comprimidos

Resumo

Vídeos digitais tornaram-se o meio de escolha para um número cada vez maior de pessoas se comunicando via Internet e seus dispositivos móveis. Ao longo da última década, o mundo testemunhou um crescimento explosivo na quantidade de dados de vídeo fomentado por desenvolvimentos tecnológicos surpreendentes. Nesse cenário, há uma demanda crescente por sistemas eficientes para reduzir o trabalho e a sobrecarga de informações para as pessoas. Fazer uso eficiente do conteúdo de vídeo requer o desenvolvimento de ferramentas inteligentes capazes de entender vídeos de maneira similar aos humanos. Esse tem sido o objetivo de uma área de pesquisa em rápida evolução, conhecida como entendimento de vídeo. Um passo crucial para o entendimento de vídeo é entender as ações e atividades humanas. Uma das principais questões relativas ao problema de entendimento da atividade humana é a extração de informações úteis do conteúdo de vídeo. Recentemente, a aprendizagem profunda tem sido usada com sucesso para treinar modelos discriminativos capazes de aprender recursos poderosos e interpretáveis para o entendimento do conteúdo visual. No entanto, devido à dimensão temporal, o treinamento de modelos de aprendizagem profunda em dados de vídeo enfrenta uma série de dificuldades práticas, como amostras limitadas de treinamento e alto custo computacional. O objetivo desta proposta de pesquisa é abordar a sobrecarga computacional do treinamento de um modelo de aprendizagem profunda, a fim de melhorar sua capacidade de lidar com dados de vídeo e avançar no estado da arte no entendimento da atividade humana. Para isso, planejamos explorar informações relevantes relativas ao conteúdo visual disponível na representação compactada usada para armazenamento e transmissão de vídeo. Isso permite economizar alta carga computacional na decodificação completa do fluxo de vídeo e, portanto, acelerar bastante o tempo de treinamento, que se tornou um grande obstáculo à aprendizagem profunda.