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Uma abordagem baseada em sacola de grafos para representações envolvendo múltiplas modalidades

Processo: 16/18429-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de março de 2017
Vigência (Término): 30 de abril de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo da Silva Torres
Beneficiário:Rafael de Oliveira Werneck
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):17/16453-5 - Uma abordagem baseada em sacola de grafos para representações envolvendo múltiplas modalidades, BE.EP.DR
Assunto(s):Reconhecimento de objetos   Multimídia   Teoria dos grafos   Sensoriamento remoto

Resumo

Recentemente, verifica-se um rápido crescimento de coleções com conteúdo multimídia, especialmente na World Wide Web. Um objeto multimídia, quando associado a um assunto, é codificado sob diferentes perspectivas, como por exemplo, texto, imagens ou vídeos, comumente denominados como seus componentes multimodais. Explorando as diferentes informações fornecidas por essas diferentes modalidades, pode-se ter um melhor entendimento do conteúdo descrito pelo objeto multimídia. O desafio desse problema é encontrar uma forma de definir e correlacionar essas modalidades, e aprender com essa correlação com o intuito de se prestar serviços (como busca e classificação) mais eficientes e eficazes. Esta tese de doutorado propõe a criação de uma representação vetorial de objetos multimídia através de uma abordagem de sacola de palavras, no qual ela representa as informações presentes em múltiplas modalidades. Para isso, modela-se a relação entre as diferentes modalidades de um objeto multimídia usando grafos. Estes grafos são usados como entrada de um arcabouço de sacola de palavras que tem por objetivo gerar a representação vetorial do objeto multimídia. Foram realizados experimentos utilizando nossa abordagem em um problema de classificação de imagens de sensoriamento remoto considerando a descrição de múltiplas características. Nossa abordagem foi aplicada em duas bases de imagens, onde foram realizados análises paramétricas e análises estatísticas nos resultados. Mostramos que a nossa abordagem produz resultados efetivos em imagens de sensoriamento remoto. (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)
NOGUEIRA, KEILLER; FADEL, SAMUEL G.; DOURADO, ICARO C.; WERNECK, RAFAEL DE O.; MUNOZ, V, JAVIER A.; PENATTI, OTAVIO A. B.; CALUMBY, RODRIGO T.; LI, LIN TZY; DOS SANTOS, JEFERSSON A.; TORRES, RICARDO DA S. Exploiting ConvNet Diversity for Flooding Identification. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 15, n. 9, p. 1446-1450, SEP 2018. Citações Web of Science: 4.
SILVA, FERNANDA B.; WERNECK, RAFAEL DE O.; GOLDENSTEIN, SIOME; TABBONE, SALVATORE; TORRES, RICARDO DA S. Graph-based bag-of-words for classification. PATTERN RECOGNITION, v. 74, p. 266-285, FEB 2018. Citações Web of Science: 11.
WERNECK, RAFAEL DE OLIVEIRA; DE ALMEIDA, WALDIR RODRIGUES; STEIN, BERNARDO VECCHIA; PAZINATO, DANIEL VATANABE; MENDES JUNIOR, PEDRO RIBEIRO; BIZETTO PENATTI, OTAVIO AUGUSTO; ROCHA, ANDERSON; TORRES, RICARDO DA SILVA. Kuaa: A unified framework for design, deployment, execution, and recommendation of machine learning experiments. FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, v. 78, n. 1, p. 59-76, JAN 2018. Citações Web of Science: 0.

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