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Classificadores e aprendizado em processamento de imagens e visão computacional

Processo: 05/58103-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2006
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2009
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Siome Klein Goldenstein
Beneficiário:Anderson de Rezende Rocha
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência artificial   Processamento de imagens   Visão computacional

Resumo

Em Processamento de Imagens e Visão Computacional, grande parte das técnicas estabelecidas utilizam informações locais de variação de cor e intensidade dos pixels. Chamamos este tipo de informação local de informação de baixo nível. Entretanto, a utilização de informações de baixo nível é insuficiente para resolver muitos problemas nestas áreas. Uma área de pesquisa promissora para a solução destes problemas consiste na integração de informações mais abstratas sobre uma determinada cena, informações de alto nível, com informações de baixo nível. Neste contexto, nós propomos a utilização de classificadores e técnicas de aprendizado de máquina para a obtenção de informações de alto nível de cenas e sua associação às propriedades locais de baixo nível. Com isso, buscamos resolver problemas como distinção entre imagens digitalmente adulteradas e imagens naturais, autenticação, localização inteligente de arestas e bordas e identificação de regiões semânticas, que podem ser utilizadas em etapas posteriores de reconhecimento de objetos e reconstrução 3D. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Revista Pesquisa FAPESP sobre a bolsa::
Código vegetal 

Publicações científicas (4)
(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)
ROCHA, ANDERSON; SCHEIRER, WALTER; BOULT, TERRANCE; GOLDENSTEIN, SIOME. Vision of the Unseen: Current Trends and Challenges in Digital Image and Video Forensics. ACM COMPUTING SURVEYS, v. 43, n. 4 OCT 2011. Citações Web of Science: 85.
ROCHA, ANDERSON; GOLDENSTEIN, SIOME. Progressive randomization: Seeing the unseen. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, v. 114, n. 3, p. 349-362, MAR 2010. Citações Web of Science: 7.
ROCHA, ANDERSON; HAUAGGE, DANIEL C.; WAINER, JACQUES; GOLDENSTEIN, SIOME. Automatic fruit and vegetable classification from images. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 70, n. 1, p. 96-104, JAN 2010. Citações Web of Science: 78.
MIRANDA, PAULO A. V.; FALCAO, ALEXANDRE X.; ROCHA, ANDERSON; BERGO, FELIPE P. G. Object delineation by kappa-connected components. EURASIP JOURNAL ON ADVANCES IN SIGNAL PROCESSING, 2008. Citações Web of Science: 7.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
ROCHA, Anderson de Rezende. Classificadores e aprendizado em processamento de imagens e visão computacional. 2009. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação.

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Patente(s) depositada(s) como resultado deste projeto de pesquisa

PROCESSO E EQUIPAMENTO DE RANDOMIZAÇÃO PROGRESSIVA PARA ANÁLISE E RACIOCÍNIO EM MULTIMÍDIA PI0605994-5 - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) . Anderson de Rezende Rocha; Siome Klein Goldestein - 29 de setembro de 2006