Modelagem e análise de redes complexas para visão computacional

• Processo: 16/23763-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2017
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2021
• 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: Odemir Martinez Bruno
• Beneficiário: Lucas Correia Ribas
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 19/03277-0 - Reconhecimento de Padrões em Redes Complexas usando Transformada da Distância, BE.EP.DR
• Assunto(s): Visão computacional Reconhecimento de padrões Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Formas | Análise de Texturas | Imagem | Reconhecimento de Padrões | Redes Complexas | Visão Computacional

Resumo

As redes complexas têm sido utilizadas como ferramenta de estudo e contribuído em diversas áreas da ciência devido ao seu carácter interdisciplinar e simplicidade conceitual. Em ciência da computação, as redes vêm sendo usada em problemas de arquitetura, inteligência artificial, redes de computadores e visão computacional. No que tange à visão computacional, diversas abordagens têm sido propostas ao longo da última década para reconhecimento de padrões baseado em redes complexas. Tal fato é motivado pela natureza não-linear que muitas imagens apresentam, tornando a utilização de redes complexas uma ferramenta potencial como medida de complexidade. A maior parte dessas abordagens foram proposta por pesquisadores advindos da USP de São Carlos. Os resultados alcançados demonstram grande potencial no uso de redes complexas como ferramenta para o desenvolvimento de novos métodos para visão computacional. O objetivo deste doutorado é estudar e desenvolver novos métodos baseados em redes complexas para visão computacional. Em específico, serão investigados dois problemas de visão computacional que é especialidade do grupo de pesquisa proponente e que vem sendo estudado há mais de uma década: análise de texturas e formas. Deste modo, pretende-se investigar novas metodologias para a modelagem de imagens/vídeos em redes e novos métodos de análise das redes. Em particular, será investigado o uso de autômatos e deep learning como novas ferramentas de análise. Além disso, abordagens existentes serão estudas com o objetivo de identificar possíveis limitações e quando possível, melhorias serão propostas. Como forma de analisar o potencial das abordagens desenvolvidas, serão considerados para aplicação problemas reais de biologia e nanotecnologia no qual o grupo de pesquisa do proponente vem trabalhando. Desta forma, este projeto apresenta uma grande possibilidade de contribuição com novos métodos para a área de visão computacional e, consequentemente, para as áreas de biologia e nanotecnologia. (AU)

Publicações científicas

(21)

(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)

SOARES, JULIANA COATRINI; SOARES, ANDREY COATRINI; RODRIGUES, VALQUIRIA CRUZ; OITICICA, PEDRO RAMON ALMEIDA; RAYMUNDO-PEREIRA, PAULO AUGUSTO; BOTT-NETO, JOSE LUIZ; BUSCAGLIA, LORENZO A.; DE CASTRO, LUCAS DANIEL CHIBA; RIBAS, LUCAS C.; SCABINI, LEONARDO; et al. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques. MATERIALS CHEMISTRY FRONTIERS, JUN 2021. (18/22214-6, 18/19750-3, 18/18953-8, 16/01919-6, 19/13514-9, 14/50867-3, 20/02938-0, 19/00101-8, 19/07811-0, 16/23763-8)

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SOARES, JULIANA COATRINI; SOARES, ANDREY COATRINI; RODRIGUES, VALQUIRIA CRUZ; OITICICA, PEDRO RAMON ALMEIDA; RAYMUNDO-PEREIRA, PAULO AUGUSTO; BOTT-NETO, JOSE LUIZ; BUSCAGLIA, LORENZO A.; DE CASTRO, LUCAS DANIEL CHIBA; RIBAS, LUCAS C.; SCABINI, LEONARDO; et al. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques. MATERIALS CHEMISTRY FRONTIERS, v. 5, n. 15, p. 5658-5670, AUG 7 2021. (19/07811-0, 18/19750-3, 20/02938-0, 16/01919-6, 18/18953-8, 19/13514-9, 14/50867-3, 16/23763-8, 18/22214-6, 19/00101-8)

SCABINI, LEONARDO F. S.; RIBAS, LUCAS C.; NEIVA, MARIANE B.; JUNIOR, ALTAMIR G. B.; FARFAN, ALEX J. F.; BRUNO, ODEMIR M.. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 564, FEB 15 2021. (16/18809-9, 14/08026-1, 19/07811-0, 16/23763-8)

Publicações acadêmicas

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

RIBAS, Lucas Correia. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2021. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.