Máquinas de Boltzmann Restritas aplicadas para reconhecimento de ações baseadas em vídeo

• Processo: 19/15837-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: Microsoft Research
• Pesquisador responsável: João Paulo Papa
• Beneficiário: Pedro Lamkowski dos Santos
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE)
• Vinculado ao auxílio: 17/25908-6 - Aprendizado fracamente supervisionado para análise de vídeos no domínio comprimido em tarefas de recuperação e classificação para alertas visuais, AP.PITE
• Assunto(s): Máquinas de Boltzmann restritas Reconhecimento de padrões Vídeo Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: processamento de vídeos | Reconhecimento de Padrões | Aprendizado de máquina

Resumo

Máquinas de Boltzmann Restritas, do inglês Restricted Boltzmann Machines (RBMs), são amplamente utilizadas em um grande número de aplicações na literatura, porém têm sido pouco empregadas no contexto de reconhecimento de ações em vídeos. O principal problema está relacionado ao processo de codificação da dependência temporal que está presente em dados multimídia, a qual é de extrema importância para o reconhecimento das inúmeras situações que podem ocorrer em uma sequência de quadros. Neste projeto, propomos aplicar RBMs para analisar vídeos visando o reconhecimento de ações realizadas por pessoas em diferentes situações, bem como pretendemos avaliar RBMs baseadas em informação temporal.