Um modelo atencional para classificação de vídeos

• Processo: 18/10027-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Gerberth Adín Ramírez Rivera
• Beneficiário: Darley Freire Barreto
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Visão computacional Reconhecimento de padrões Processamento de sinais de vídeo Atenção (processos psicológicos)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Attentional Model | Computer Vision | Data Science | Pattern Recognition | Video Classification | Machine Learning

Resumo

Uma propriedade importante da percepção humana é aquela onde uma pessoa não costuma interpretar uma cena inteira de uma vez, por exemplo, se nós queremos dizer qual o modelo de um carro, não precisamos olhar para pessoas ou animais no ambiente. Igualmente quando estamos classificando imagens, não precisamos “prestar atenção” em certas partes da imagem. Atenção é um componente importante de redes neurais utilizam para entender sequências como vídeo, voz, texto e etc. Recentemente, pesquisadores vêm usando atenção para criar modelos estado-da-arte para tarefas tais como classificação de imagem, descrição de imagem, geração de imagem, reconhecimento de objeto, reconhecimento de ação, segmentação de imagem, descrição de vídeos, tradução via máquina, resposta à perguntas no contexto visual e etc. Um grande desafio é que a maioria dos modelos baseados em atenção focam em tarefas de Linguagem Natural ou relacionadas, e classificação de vídeo não é muito explorada. Por isso, neste projeto de Mestrado, propomos a avaliação de modelos estado-da-arte e criação de um novo modelo para classificar vídeos baseado em atenção. (AU)

Publicações acadêmicas

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

BARRETO, Darley Freire. Hierarchical variational vistual attention. 2021. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.