Reconhecimento estrutural de padrões e representações intermediárias

• Processo: 19/06254-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 01 de maio de 2019
• Vigência (Término): 31 de janeiro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Roberto Marcondes Cesar Junior
• Beneficiário: Vinicius Ferraris Pignataro Mazzei Albert
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento, AP.TEM
• Assunto(s): Visão computacional Aprendizado computacional Sensoriamento remoto Processamento de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | processamento de imagens médicas | Sensoriamento Remoto | Visão computacional

Resumo

Nos últimos anos, as pesquisas sobre reconhecimento de estruturas 3D(imagens médicas) e de ações (vídeo) vem se desenvolvendo rapidamente,especialmente para ambientes dinâmicos ou sequências de vídeo. Adeteção e reconhecimento de elementos salientes pode cumprir um papelimportante em tais sistemas. O conceito de "saliente" pode seraplicado a diferentes atores ou objetos envolvidos em cenas dinâmicas,no que diz respeito tanto à informação estrutural como temporal. Oselementos salientes representam um dos principais focos do presenteprojeto. A idéia básica é a de extrair os elementos visuais com baseem uma estrutura hierárquica de três camadas: 1 - extração deelementos salientes, 2 - aprendizagem de características marcantes e 3- detecção de elementos salientes para o reconhecimento de ações,respectivamente. A integração de relações estruturais para detectar,rastrear e reconhecer os elementos salientes será explorada para oreconhecimento de ações, visto que essetipo de pista pode ser considerado mais estável do que as propriedadesde aparência do objeto, especialmente para a melhoria global dodesempenho. As abordagens de reconhecimento de padrões mencionadas noprojeto Temático serão exploradas. Assim, o objetivo do projeto é o desenvolvimento de um método de reconhecimento estrutural de ações em dados de imagens médicas 3D ou de sequências de vídeo usando representações intermediárias. Pretendemos explorar elementos salientes como base de tais relações intermediárias.

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)

FERRARIS, VINICIUS; DOBIGEON, NICOLAS; CAVALCANTI, YANNA; OBERLIN, THOMAS; CHABERT, MARIE; IEEE. UNSUPERVISED CHANGE DETECTION FOR MULTIMODAL REMOTE SENSING IMAGES VIA COUPLED DICTIONARY LEARNING AND SPARSE CODING. 2020 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, v. N/A, p. 5-pg., 2020-01-01. (19/06254-0)