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Anotação multi-rótulos de bancos de imagens naturais com supervisão mínima

Processo: 12/24121-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Vigência (Início): 01 de junho de 2013
Vigência (Término): 31 de agosto de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Xavier Falcão
Beneficiário:Paulo Eduardo Rauber
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Recuperação de imagens   Processamento de imagens

Resumo

Com o crescimento das bases de imagens, a anotação automática de imagens tornou-se de grande importância para a recuperação de informação. A recuperação de imagens baseada em conteúdo, por sua vez, é uma área de pesquisa bastante ativa, com aplicações envolvendo diversas modalidades de imagem (e.g., fotografias, vídeos, tomografias, imagens de sensoriamento remoto). O objetivo deste projeto é estudar e desenvolver técnicas que permitam a anotação automática de imagens naturais (fotografias e vídeos) de uma base --- i.e., a associação de um rótulo (palavra-chave) para cada objeto de interesse na imagem. Uma metodologia promissora consiste na segmentação automática das imagens em regiões, seguida de uma caracterização dessas regiões e sua anotação por um classificador de padrões. Existem vários desafios a serem investigados em cada uma dessas etapas: técnicas de segmentação de imagens, aprendizado de descritores (deep learning, redes convolucionais), projeto de classificadores de padrões por aprendizado ativo, e técnicas de pós-processamento para manter a consistência da anotação entre regiões conexas. Em particular, estamos interessados em selecionar amostras (regiões) de treinamento através de técnicas de aprendizado ativo, com os objetivos de melhorar a acurácia da anotação e minimizar o esforço do usuário na anotação do conjunto de treinamento do classificador. Também focaremos na investigação de técnicas de aprendizado de descritores para regiões em imagens naturais e técnicas de pós-processamento. Os resultados serão validados em bancos de imagens de teste já estabelecidos na literatura. (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)
RAUBER, PAULO E.; FALCAO, ALEXANDRE X.; TELEA, ALEXANDRU C. Projections as visual aids for classification system design. INFORMATION VISUALIZATION, v. 17, n. 4, p. 282-305, OCT 2018. Citações Web of Science: 5.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
RAUBER, Paulo Eduardo. Visual analytics applied to image analysis = Análise visual aplicada à análise de imagens. 2017. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação e Universidade de Groningen.

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