Algoritmos de aprendizado baseados em Kernel aplicados na análise de comportamento humano: explorando padrões dinâmicos

• Processo: 11/04608-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2011
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Sarajane Marques Peres
• Beneficiário: Renata Cristina Barros Madeo
• Instituição Sede: Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional Máquinas de vetores de suporte Reconhecimento de padrões
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Gestos | Aprendizado de Máquina | Máquinas de Vetores Suporte | Reconhecimento de Padrões | Inteligência Artificial

Resumo

Recentemente, algoritmos de aprendizado baseados em kernel têm sido aplicados a problemas de reconhecimento de padrões complexos, apresentando bons resultados. Em diversos trabalhos, tais algoritmos são aplicados inclusive em problemas reconhecimento de padrões espaço-temporais, como reconhecimento de gestos e movimentos. Porém, a maior parte desses trabalhos apenas extrai as características espaço-temporais dos dados e as inclui em sua representação vetorial, ao invés de incorporar o tratamento da informação temporal ao processo de construção do modelo de reconhecimento. O presente projeto de pesquisa em nível de mestrado tem por objetivo explorar a área de algoritmos de aprendizado baseados em Kernel aplicados a problemas referentes à Análise de Comportamento Humano, com ênfase inicial na análise de movimentos e gestos humanos, tratando-os como padrões dinâmicos. E, para melhor adequação dos Métodos Baseados em Kernel ao problema de análise de padrões dinâmicos, pretende-se investigar estratégias capazes de inserir nestes métodos, características e princípios de algoritmos de aprendizado recorrente e/ou algoritmos de aprendizado com linhas de atraso. (AU)

Publicações científicas

(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)

MADEO, RENATA C. B.; LIMA, CLODOALDO A. M.; PERES, SARAJANE M.. Studies in automated hand gesture analysis: an overview of functional types and gesture phases. Language Resources and Evaluation, v. 51, n. 2, p. 547-579, JUN 2017. (11/04608-8)

LIMA, CLODOALDO A. M.; COELHO, ANDRE L. V.; MADEO, RENATA C. B.; PERES, SARAJANE M.. Classification of electromyography signals using relevance vector machines and fractal dimension. NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS, v. 27, n. 3, p. 791-804, APR 2016. (11/04608-8)

MADEO, RENATA C. B.; PERES, SARAJANE M.; LIMA, CLODOALDO A. M.; BOSCARIOLI, CLODIS; IEEE. Hybrid Architecture for Gesture Recognition: Integrating Fuzzy-Connectionist and Heuristic Classifiers using Fuzzy Syntactical Strategy. 2012 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), v. N/A, p. 8-pg., 2012-01-01. (11/04608-8)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MADEO, Renata Cristina Barros. Máquinas de Vetores Suporte e a Análise de Gestos: incorporando aspectos temporais. 2013. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH) São Paulo.