Reconhecimento de atividades em vídeos

• Processo: 15/03156-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2015
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: Hélio Pedrini
• Beneficiário: Thierry Pinheiro Moreira
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 11/22749-8 - Desafios em visualização exploratória de dados multidimensionais: novos paradigmas, escalabilidade e aplicações, AP.TEM
• Assunto(s): Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | descritores de características | reconhecimento de ações | Reconhecimento de atividades | Sequencias de videos | sistemas de vigilância | Processamento Gráfico

Resumo

O reconhecimento de atividades é uma área em crescimento e possui amplas aplicações, incluindo monitoramentos, auxílio a pessoas e interface humano-computador. A literatura da área é composta, principalmente, por trabalhos que visam obter informações de diferentes fontes e naturezas e realizar o aprendizado unindo-as. Obtém-se assim o contexto das atividades. Muitos dos trabalhos são voltados para aplicações muito específicas, utilizando técnicas que não podem ser empregadas em outras situações. Outros métodos adicionam poucas informações de contexto, deixando pouco ou nenhum espaço para a adição de novas fontes de dados. Propõe-se, neste projeto, a criação de um sistema de reconhecimento de atividades flexível ao contexto, que utiliza como base um sistema de identificação de ações e informações de interação entre pessoas e objetos, cenários e outras pessoas. A união das informações será feita num sistema probabilístico/estatístico, gráfico ou de aprendizado. A avaliação do método será feita por meio de testes em bases públicas, analisando valores de taxa de acerto e tempo de resposta. Estes indicativos quantitativos serão comparados com outros trabalhos da 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)

MOREIRA, THIERRY PINHEIRO; MENOTTI, DAVID; PEDRINI, HELIO. Video action recognition based on visual rhythm representation. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION, v. 71, p. 14-pg., 2020-08-01. (17/12646-3, 14/12236-1, 15/03156-7)

DE LIMA, VITOR; MOREIRA, THIERRY; PEDRINI, HELIO; SCHWARTZ, WILLIAM ROBSON; IMAI, F; TREMEAU, A; BRAZ, J. Fast Scalable Coding based on a 3D Low Bit Rate Fractal Video Encoder. PROCEEDINGS OF THE 12TH INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON COMPUTER VISION, IMAGING AND COMPUTER GRAPHICS THEORY AND APPLICATIONS (VISIGRAPP 2017), VOL 4, v. N/A, p. 10-pg., 2017-01-01. (15/12228-1, 15/03156-7)

MOREIRA, THIERRY PINHEIRO; MENOTTI, DAVID; PEDRINI, HELIO; IEEE. FIRST-PERSON ACTION RECOGNITION THROUGH VISUAL RHYTHM TEXTURE DESCRIPTION. 2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING (ICASSP), v. N/A, p. 5-pg., 2017-01-01. (15/03156-7, 15/12228-1)

Publicações acadêmicas

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

MOREIRA, Thierry Pinheiro. Video action recognition based on fusion of visual rhythm representations. 2018. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.