| Processo: | 14/04220-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Vigência (Início): | 01 de maio de 2014 |
| Vigência (Término): | 31 de dezembro de 2016 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Daniel Carlos Guimarães Pedronette |
| Beneficiário: | Lucas Pascotti Valem |
| Instituição Sede: | Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/08645-0 - Reclassificação e agregação de listas para tarefas de recuperação de imagens, AP.JP |
| Assunto(s): | Recuperação de imagens Processamento de imagens |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | rank aggregation | re-ranking | Recuperação de Informações, Visão Computacional e Computação de Alto Desempenho |
Resumo Sistemas de Recuperação de Imagens Baseados no Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) tem como principal objetivo recuperar imagens similares em uma coleção considerando propriedades visuais das imagens. Os usuários estão interessados nas imagens retornadas nas primeiras posições das listas de resultados, que são usualmente as mais relevantes. Portanto, classificar as imagens da coleção de maneira eficaz é de suma importância. Entretanto, em geral, os sistemas CBIR realizam apenas comparações de imagens par-a-par, isto é, calculam medidas de similaridade (ou distância) considerando apenas pares de imagens, ignorando as informações codificadas nos relacionamentos entre as imagens. Com o objetivo de aumentar a eficácia dos sistemas de CBIR, foram propostos métodos de reclassificação (re-ranking) e agregação (rank aggregation) de listas. O principal objetivo desse projeto é a implementação paralela de um método de re-ranking e a execução de ações de profiling em ambientes de computação heterogênea, envolvendo CPUs e GPUs. | |
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