Utilizando mineração de dados espaciais para aprimorar a recuperação de gravação de sons de animais

• Processo: 12/11395-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 15 de setembro de 2012
• Data de Término da vigência: 14 de setembro de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Claudia Maria Bauzer Medeiros
• Beneficiário: Daniel Cintra Cugler
• Supervisor: Shashi Shekhar
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Minnesota (U of M), Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 11/19284-3 - Apoio à Coleta e Curadoria de Metadados de Observações Biológicas, BP.DR
• Assunto(s): Gestão da informação Mineração de dados Vocalização Som Gravação de som Biologia animal
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Animal sound retrieval | Spatial Data Mining | Banco de Dados

Resumo

Por décadas biólogos ao redor do mundo gravaram sons de animais. À medida que o número de registros aumenta, aumenta também a dificuldade em gerenciá-los, apresentando desafios para armazenar, recuperar, compartilhar e gerenciar os sons. Estes desafios são agravados devido ao fato de que sons de animais possuem peculiaridades específicas, associadas ao contexto em que o som foi gravado (por exemplo, sons emitidos por indivíduos que vivem em grupo podem ser diferentes daqueles que vivem isolados). Estes tipos de detalhes podem ser relevantes para os biólogos e nem sempre estão explícitos nos metadados de coleta.Este projeto apresenta nossa arquitetura para recuperação de gravações de sons de animais baseada em análise de contexto, considerando fatores tal como contextos ambientais, que não são tratados pelos sistemas de recuperação atuais. Porém, a arquitetura proposta não considera características espaciais dos metadados das gravações. Essas características podem ocultar conhecimento interessante e útil para apoiar o processo de recuperação.O objetivo deste projeto é aplicar diferentes técnicas de mineração de dados espaciais sobre os metadados associados às gravações dos sons de animais. O propósito é descobrir padrões interessantes e ocultos entre metadados e elementos geo-referenciados produzidos por humanos (por exemplo, estradas e trilhos de trem), a fim de melhorar a arquitetura proposta na tese de doutorado, apoiando biólogos com informações que possam guiá-los na criação de consultas. (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)

SHEKHAR, SHASHI; EVANS, MICHAEL R.; GUNTURI, VISWANATH; YANG, KWANGSOO; CUGLER, DANIEL CINTRA; RABL, T; POESS, M; BARU, C; JACOBSEN, HA. Benchmarking Spatial Big Data. SPECIFYING BIG DATA BENCHMARKS, v. 8163, p. 13-pg., 2014-01-01. (11/19284-3, 12/11395-3)

CUGLER, DANIEL CINTRA; MEDEIROS, CLAUDIA BAUZER; SHEKHAR, SHASHI; TOLEDO, LUIS FELIPE; IEEE. A Geographical Approach for Metadata Quality Improvement in Biological Observation Databases. 2013 IEEE 9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON E-SCIENCE (E-SCIENCE), v. N/A, p. 9-pg., 2013-01-01. (12/11395-3, 11/51694-7, 11/19284-3, 08/50325-5)