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Detecção de anomalias por medidas de divergência e decomposição de características de vídeo

Processo: 15/13504-2
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2016
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Moacir Antonelli Ponti
Beneficiário:Moacir Antonelli Ponti
Anfitrião: Teofilo Emidio de Campos
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Surrey, Inglaterra  

Resumo

A análise de sequencias de vídeo por características tradicionalmente considera cada quadro como uma imagem estática, detecta-se pontos de interesse e aplica-se, nesses pontos, extratores de características aos quais um modelo temporal é aplicado para realizar a etapa de aprendizado. Há poucos estudos que utilizam toda a informação espacial e temporal disponível, ou seja, a informação espacial dentro de um único frame e a informação temporal de como as características variam no tempo. Além disso, pode-se explorar simultaneamente as características espaciais e temporais, detectando anomalias de domínio por meio da analise da divergência entre classificadores. Este projeto busca analisar características a partir da analise da divergência entre classificadores e da decomposição multidimensional da sequência de vídeo, o que possivelmente permitirá melhor detectar mudanças no comportamento do vídeo ao longo do tempo.

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)
PONTI, MOACIR; BET, PATRICIA; OLIVEIRA, CAROLINE L.; CASTRO, PAULA C. Better than counting seconds: Identifying fallers among healthy elderly using fusion of accelerometer features and dual-task Timed Up and Go. PLoS One, v. 12, n. 4 APR 27 2017. Citações Web of Science: 5.
PONTI, MOACIR; KITTLER, JOSEF; RIVA, MATEUS; DE CAMPOS, TEOFILO; ZOR, CEMRE. A decision cognizant Kullback-Leibler divergence. PATTERN RECOGNITION, v. 61, n. SI, p. 470-478, JAN 2017. Citações Web of Science: 8.

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