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Base de ondaletas e análise de dados funcionais - aplicações em imagens

Processo: 17/07431-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2017
Vigência (Término): 30 de novembro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Aluísio de Souza Pinheiro
Beneficiário:Isabelle Cristina Idalgo
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/00506-1 - Séries temporais, ondaletas e análise de dados funcionais, AP.TEM
Assunto(s):Inferência não paramétrica   Propriedades funcionais   Análise de ondaletas   Análise de imagens   Análise estatística de dados   Modelagem computacional

Resumo

O problema de estimação funcional vem sendo estudado de formas variadas na literatura. Uma possibilidade se dá pela utilização de bases ortonormais de wavelets (ondaletas). Essa solução é interessante por sua: frugalidade; otimalidade assintótica; representação natural de imagens e processos estocásticos variados; e velocidade computacional. O projeto de Iniciação Científica é que a aluna estude a teoria de ondaletas, em nível elementar, e suas principais metodologias estatísticas, principalmente em seus aspectos de programação computacional e em suas especificidades na aplicação em análise estatística de imagens. A aluna mostra muito potencial para a pós-graduação (tem o segundo melhor coeficiente de rendimento em sua turma, sendo quase o dobro da média de sua turma) e essa seria uma excelente forma de ela iniciar sua carreira acadêmica. O livro do supervisor (Morettin, Pinheiro e Vidakovic, 2017) será uma das bases teóricas dos estudos, em conjunto com artigos do estado da arte das aplicações de wavelets na análise de imagens nas áreas específicas de aplicação (Kim et al, 2015; Atto, Trouvé and Pinheiro, 2017), além de livros clássicos: Vidakovic (1999); Wojtaszczyk (1999); Ramsay and Silverman (2002, 2005); e Morettin (2014).