Aprendendo pistas visuais da passagem do tempo

• Processo: 18/16548-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2018
• Data de Término da vigência: 28 de agosto de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Anderson de Rezende Rocha
• Beneficiário: Luis Augusto Martins Pereira
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade, AP.TEM
• Assunto(s): Visão computacional Aprendizado computacional Forense digital
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | forense digital | Visão Computacional | Forense Digital

Resumo

Nosso objetivo nesta pesquisa é inferir o ordenamento cronológico de um par de dados relacionadas. Dado um par de imagens com o mesmo contexto semântico, pretendemos identificar qual delas pertence a um momento anterior, não importando as condições de captura ou a cena que representem.

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)

PADILHA, RAFAEL; ANDALO, FERNANDA A.; LAVI, BAHRAM; PEREIRA, LUIS A. M.; ROCHA, ANDERSON. Temporally sorting images from real-world events. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 147, p. 212-219, JUL 2021. (17/21957-2, 18/16548-9, 18/05668-3, 17/12646-3)

RODRIGUES, CAROLINE MAZINI; SORIANO-VARGAS, AUREA; LAVI, BAHRAM; ROCHA, ANDERSON; DIAS, ZANONI. Manifold Learning for Real-World Event Understanding. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, v. 16, p. 2957-2972, 2021. (18/16548-9, 18/16214-3, 17/16246-0, 15/11937-9, 18/05668-3, 13/08293-7, 17/12646-3, 17/16871-1)

RODRIGUES, CAROLINE MAZINI; PEREIRA, LUIS; ROCHA, ANDERSON; DIAS, ZANONI; IEEE. Image Semantic Representation for Event Understanding. 2019 IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY (WIFS), v. N/A, p. 6-pg., 2019-01-01. (17/12646-3, 15/11937-9, 13/08293-7, 17/16246-0, 18/16548-9, 18/16214-3, 17/16871-1)