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)

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)

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. (05/59808-0, 03/13424-1, 05/58103-3, 05/56578-4)

ROCHA, ANDERSON; GOLDENSTEIN, SIOME. Progressive randomization: Seeing the unseen. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, v. 114, n. 3, p. 349-362, MAR 2010. (08/08681-9, 07/52015-0, 05/58103-3)

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. (08/08681-9, 07/52015-0, 05/58103-3, 10/05647-4)

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. (08/54443-2, 08/08681-9, 07/52015-0, 05/58103-3)

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 Campinas, SP.