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Reconhecimento de Ações Humanas em Vídeos

Processo: 17/09160-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2017
Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Hélio Pedrini
Beneficiário:Helena de Almeida Maia
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?, AP.TEM
Assunto(s):Aprendizado computacional   Atividades humanas

Resumo

O objetivo deste documento é apresentar a proposta de tese de doutorado para detecção e identificação de ações humanas em sequências de vídeo baseadas na combinação de técnicas de visão computacional, processamento de imagens e aprendizado de máquina. O reconhecimento de ações humanas pode ser aplicado em uma grande variedade de tarefas, tais como sistemas de vigilância, casas inteligentes, sistemas de saúde assistida e interação humano-computador. Diversas condições podem dificultar o processo de reconhecimento, tornando este problema desafiador. O atual projeto de pesquisa apresenta algumas percepções sobre o tópico sendo analisado, uma breve revisão das abordagens encontradas na literatura, justificativas que sugerem a necessidade de um estudo mais aprofundado sobre o assunto, bem como estratégias para novas metodologias que visam abordar o problema. (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)
ROBERTO E SOUZA, MARCOS; MAIA, HELENA DE ALMEIDA; VIEIRA, MARCELO BERNARDES; PEDRINI, HELIO. Survey on visual rhythms: A spatio-temporal representation for video sequences. Neurocomputing, v. 402, p. 409-422, AUG 18 2020. Citações Web of Science: 0.

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