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)