| Processo: | 23/03368-0 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 31 de janeiro de 2028 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada |
| Acordo de Cooperação: | ANR |
| Pesquisador responsável: | Marcos Eduardo Ribeiro Do Valle Mesquita |
| Beneficiário: | Marcos Eduardo Ribeiro Do Valle Mesquita |
| Pesquisador Responsável no exterior: | Santiago Velasco-Forero |
| Instituição Parceira no exterior: | ParisTech , França |
| Instituição Sede: | Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Campinas |
| Pesquisadores associados: | Joao Batista Florindo ; Peter Sussner |
| Assunto(s): | Aprendizagem profunda Morfologia matemática Redes neurais (computação) |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Álgebra hipercomplexa | Aprendizado profundo | Morfologia Matemática | rede neural artificial | Aprendizado profundo, processamento e análise de imagens. |
Resumo
Técnicas de aprendizado profundo alcançaram excelente desempenho em várias tarefas de processamento e análise de imagens. Redes profundas para imagens de valor vetorial representam um tópico de pesquisa ativo e incluem, por exemplo, redes neurais de valor hipercomplexo. A não linearidade desempenhada por algumas camadas e funções de ativação nas redes neurais profundas modernas está intimamente relacionada à morfologia matemática, uma teoria de operadores de imagem baseada em topológicos e geométricos. Este projeto de pesquisa visa desenvolver uma estrutura matemática que englobe morfologia matemática, álgebras hipercomplexas e aprendizagem profunda. Como resultado, esperamos desenvolver técnicas poderosas e robustas de aprendizado de máquina para processamento de imagens com valores vetoriais, levando em consideração conceitos topológicos e geométricos. (AU)
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